Zobrazeno 1 - 10
of 292
pro vyhledávání: '"Data-Driven Drug Discovery"'
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Eun-Ji Kwon, Hyuk-Jin Cha
Publikováno v:
Molecules and Cells. 46:65-67
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_________::3b0b91b8ca17d080150614f3a558ab09
https://doi.org/10.14348/molcells.2023.2167
https://doi.org/10.14348/molcells.2023.2167
Publikováno v:
Artificial Intelligence Chemistry, Vol 2, Iss 2, Pp 100072- (2024)
Artificial intelligence has brought crucial changes to the whole field of natural sciences. Myriads of machine learning algorithms have been developed to facilitate the work of experimental scientists. Molecular property prediction and drug synthesis
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/455d496f9f03452a978286bbe6eb7d41
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
Iryo To Shakai. 29:398-402
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_________::0c3d3995f3839fe6f621155d73442dee
https://doi.org/10.4091/iken.29-398
https://doi.org/10.4091/iken.29-398
Automated Framework for Developing Predictive Machine Learning Models for Data-Driven Drug Discovery
Autor:
Carolina Andrade, Eugene Muratov, Rodolpho C. Braga, Vinicius Alves, Melina Mottin, Joyce V. V. B. Borba, Arthur C. Silva, José T. Moreira-Filho, Bruno J. Neves
Publikováno v:
Journal of the Brazilian Chemical Society, Volume: 32, Issue: 1, Pages: 110-122, Published: 20 JAN 2021
Journal of the Brazilian Chemical Society v.32 n.1 2021
Journal of the Brazilian Chemical Society
Sociedade Brasileira de Química (SBQ)
instacron:SBQ
Journal of the Brazilian Chemical Society v.32 n.1 2021
Journal of the Brazilian Chemical Society
Sociedade Brasileira de Química (SBQ)
instacron:SBQ
The increasing availability of extensive collections of chemical compounds associated with experimental data provides an opportunity to build predictive quantitative structure-activity relationship (QSAR) models using machine learning (ML) algorithms
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::5960d8a99521e60e9d2ff2d405282f60
http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0103-50532021000100110&lng=en&tlng=en
http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0103-50532021000100110&lng=en&tlng=en
Automated Framework for Developing Predictive Machine Learning Models for Data-Driven Drug Discovery
Autor:
Rodolpho C. Braga, Eugene N. Muratov, Arthur C. Silva, Joyce V. V. B. Borba, Vinicius M. Alves, Carolina Horta Andrade, Melina Mottin, Bruno J. Neves, José T. Moreira-Filho
Publikováno v:
Journal of the Brazilian Chemical Society.
The increasing availability of extensive collections of chemical compounds associated with experimental data provides an opportunity to build predictive quantitative structure-activity relationship (QSAR) models using machine learning (ML) algorithms
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::c3f320d6a13b44a8778ce185454dff8d
https://doi.org/10.21577/0103-5053.20200160
https://doi.org/10.21577/0103-5053.20200160