Standard-Nutzungsbedingungen:Die Dokumente auf EconStor dürfen zu eigenen wissenschaftlichen Zwecken und zum Privatgebrauch gespeichert und kopiert werden.Sie dürfen die Dokumente nicht für öffentliche oder kommerzielle Zwecke vervielfältigen, öffentlich ausstellen, öffentlich zugänglich machen, vertreiben oder anderweitig nutzen.Sofern die Verfasser die Dokumente unter Open-Content-Lizenzen (insbesondere CC-Lizenzen) zur Verfügung gestellt haben sollten, gelten abweichend von diesen Nutzungsbedingungen die in der dort genannten Lizenz gewährten Nutzungsrechte. Why did Victorian Britain invest so much capital abroad? We collect over 500,000 monthly returns of British and foreign securities trading in London and the United States between 1866 and 1907. These heretofore-unknown data allow us to better quantify the historical benefits of international diversification and revisit the question of whether British Victorian investor bias starved new domestic industries of capital. We find no evidence of bias. A British investor who increased his investment in new British industry at the expense of foreign diversification would have been worse off. The addition of foreign assets significantly expanded the mean-variance frontier and resulted in utility gains equivalent to a meaningful increase in lifetime consumption. Terms of use: Documents in

We thank Nick Barberis, Jennifer Conrad, Gautam Kaul, Jegadeesh Narasimhan, Lu Zhang, and seminar participants at the University of Michigan for helpful comments. We also thank Soohun Kim for invaluable research assistance. The views expressed herein are those of the author(s) and do not necessarily reflect the views of the National Bureau of Economic Research. NBER working papers are circulated for discussion and comment purposes. They have not been peerreviewed or been subject to the review by the NBER Board of Directors that accompanies official NBER publications.

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After administration to humans or animals, small-molecule drugs most frequently undergo several biochemical transformations by the endogenous enzymatic machinery, called phase I and phase II metabolism. These molecular processes allow organisms to eliminate xenobiotics through modification of their chemical properties and generate metabolites. With recent advances in analytical chemistry, LC-HRMS/MS has become an essential tool for metabolite discovery and detection. Even if most common drug transformations have already been extensively described, manual search of drug metabolites in LC-HRMS/MS datasets is still a common practice in toxicology laboratories, disabling efficient metabolite discovery. Furthermore, the availability of free open-source software for metabolite discovery is still limited. In this article, we present MetIDfyR, an open-source and cross-platform R package for in-silico drug phase I/II biotransformations prediction and mass-spectrometric data mining. MetIDfyR has proven efficacy for advanced metabolite identification in semi-complex and complex mixtures in in-vitro or in-vivo drug studies and is freely available at https://github.com/agnesblch/MetIDfyR. File list (2) download file view on ChemRxiv MetIDfyR_Manuscript.pdf (1.05 MiB) download file view on ChemRxiv MetIDfyR_smat.pdf (127.83 KiB)

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