MASSA Algorithm: automated rational sampling of training and test subsets for QSAR modelling (2023)
- Authors:
- Autor USP: HONORIO, KÁTHIA MARIA - EACH
- Unidade: EACH
- DOI: 10.1007/s10822-023-00536-y
- Assunto: AMOSTRAGEM
- Agências de fomento:
- Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)
- Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Minas Gerais (FAPEMIG)
- Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)
- Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)
- OpenEye Scientific Software
- OMEGA /QUACPAC
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título do periódico: Journal of Computer - Aided Molecular Design
- ISSN: 0920-654X
- Volume/Número/Paginação/Ano: online, p. 01-26, Oct. 2023
- Este periódico é de assinatura
- Este artigo é de acesso aberto
- URL de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: green
- Licença: cc-by-nc-nd
-
ABNT
VERÍSSIMO, Gabriel Corrêa et al. MASSA Algorithm: automated rational sampling of training and test subsets for QSAR modelling. Journal of Computer - Aided Molecular Design, p. 01-26, 2023Tradução . . Disponível em: http://dx.doi.org/10.1007/s10822-023-00536-y. Acesso em: 23 maio 2024. -
APA
Veríssimo, G. C., Simone Queiroz Panteleão,, Gertrudes, J. C., Kronenberger, T., Honorio, K. M., & Maltarollo, V. G. (2023). MASSA Algorithm: automated rational sampling of training and test subsets for QSAR modelling. Journal of Computer - Aided Molecular Design, 01-26. doi:10.1007/s10822-023-00536-y -
NLM
Veríssimo GC, Simone Queiroz Panteleão, Gertrudes JC, Kronenberger T, Honorio KM, Maltarollo VG. MASSA Algorithm: automated rational sampling of training and test subsets for QSAR modelling [Internet]. Journal of Computer - Aided Molecular Design. 2023 ; 01-26.[citado 2024 maio 23 ] Available from: http://dx.doi.org/10.1007/s10822-023-00536-y -
Vancouver
Veríssimo GC, Simone Queiroz Panteleão, Gertrudes JC, Kronenberger T, Honorio KM, Maltarollo VG. MASSA Algorithm: automated rational sampling of training and test subsets for QSAR modelling [Internet]. Journal of Computer - Aided Molecular Design. 2023 ; 01-26.[citado 2024 maio 23 ] Available from: http://dx.doi.org/10.1007/s10822-023-00536-y - Computational analyses of interactions between ALK-5 and bioactive ligands: insights for the design of potential anticancer agents
- UDP-glucuronosyl transferases: structure, function and drug design studies
- Machine learning techniques applied to the drug design and discovery of new antivirals: a brief look over the past decade
- Recent advances in the prediction of pharmacokinetics properties in drug design studies: a review
- Spectral region optimization for raman-based optical biopsy of inflammatory lesions
- A novel phospholipase A2 (D49) from the venom of the Crotalus oreganus abyssus (North American Grand Canyon Rattlesnake)
- Identifying structural features related to the biological activity of a series of AT1 antagonists from fragment-based drug design
- Understanding electrostatic and steric requirements related to hypertensive action of AT1 antagonists using molecular modeling techniques
- Simulações moleculares: uma área naturalmente interdisciplinar
- Medicinal electrochemistry: integration of electrochemistry, medicinal chemistry and computational chemistry
Informações sobre o DOI: 10.1007/s10822-023-00536-y (Fonte: oaDOI API)
How to cite
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
