数据集 仿生分散固相微萃取用于有机化合物人体口服吸收高通量评估数据集 数据集概述 该数据集包含用于预测有机化合物跨人体肠道有效渗透性的十四种体外多元线性回归（MLR）模型的统计数据，对应《Analytical Chemistry》2023年第95卷论文中的表S1和表2内容，为有机化合物口服吸收评估研究提供模型统计支持。 文件详解 文件名称: Results SPSS models.pdf 文件格式: PDF (.pdf) 文件内容: 包含十四种体外MLR模型的统计数据，对应论文中表S1和表2的模型结果，用于展示有机化合物肠道有效渗透性预测模型的性能指标 数据来源 《Analytical Chemistry》2023年第95卷（DOI: 10.1021/acs.analchem.3c01749） 适用场景 药物研发: 用于评估候选药物分子的人体口服吸收潜力 分析化学研究: 验证仿生分散固相微萃取技术在化合物渗透性预测中的应用价值 模型性能对比: 比较不同MLR模型在有机化合物肠道渗透性预测任务中的表现 药物代谢动力学: 为口服药物的生物利用度评估提供体外模型数据支持 数据与资源 8348519.zipZIP 0.89 MiB 下载 2023年第95卷 Analytical Chemistry MLR模型 MLR模型性能分析 PDF SPSS模型 人体口服吸收 仿生分散固相微萃取 仿生萃取技术应用 体外多元线性回归 体外模型统计 候选药物分子 健康医疗 全球 分析化学研究 化学结构分析 口服吸收预测 学术科研 数据分析师 有机化合物 有机化合物渗透性预测 模型性能指标 模型评估 生物利用度 研究人员 科学研究和技术服务业 肠道有效渗透性 药物代谢动力学 药物口服吸收评估 药物研发 表2 表S1 高通量评估 附加信息 字段 值 作者 Maxj 版本 1 数据集大小 0.89 MiB 最后更新 2025年12月7日 创建于 2025年12月7日 声明 当前数据集部分源数据来源于公开互联网，如果有侵权，请24小时联系删除(400-600-6816)。
