Zobrazeno 1 - 10
of 377
pro vyhledávání: '"K. Shinada"'
Autor:
Sathwik Acharya, Nicolas K. Shinada, Naoki Koyama, Megumi Ikemori, Tomoki Nishioka, Seiji Hitaoka, Atsushi Hakura, Shoji Asakura, Yukiko Matsuoka, Sucheendra K. Palaniappan
Publikováno v:
npj Systems Biology and Applications, Vol 9, Iss 1, Pp 1-9 (2023)
Abstract Assessing the mutagenicity of chemicals is an essential task in the drug development process. Usually, databases and other structured sources for AMES mutagenicity exist, which have been carefully and laboriously curated from scientific publ
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/aa8d03103f0843e88e5c84b5541b89a5
Autor:
Akhila Melarkode Vattekatte, Tarun Jairaj Narwani, Aline Floch, Mirjana Maljković, Soubika Bisoo, Nicolas K. Shinada, Agata Kranjc, Jean-Christophe Gelly, Narayanaswamy Srinivasan, Nenad Mitić, Alexandre G. de Brevern
Publikováno v:
Data in Brief, Vol 29, Iss , Pp - (2020)
Intrinsic Disorder Proteins (IDPs) have become a hot topic since their characterisation in the 90s. The data presented in this article are related to our research entitled “A structural entropy index to analyse local conformations in Intrinsically
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/7ec5a1c01d604041b0fa0663fc853db2
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.
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:
Nicolas K Shinada, Naoki Koyama, Megumi Ikemori, Tomoki Nishioka, Seiji Hitaoka, Atsushi Hakura, Shoji Asakura, Yukiko Matsuoka, Sucheendra K Palaniappan
Publikováno v:
Mutagenesis. 37(3-4)
Assessing a compound’s mutagenicity using machine learning is an important activity in the drug discovery and development process. Traditional methods of mutagenicity detection, such as Ames test, are expensive and time and labor intensive. In this
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::f1eea62d838ca17ae31ffc8754a6e15a
https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/35554560
https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/35554560
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.