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    academicJournal
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    Hepatotoxicity assessment investigations on PFASs targeting L-FABP using binding affinity data and machine learning-based QSAR model.
    Zhao, Jiayi ; Shi, Xiaoyue ; et al.
    In: Ecotoxicology & Environmental Safety, Jg. 262 (2023-09-01), S. N.PAG
    academicJournal
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    QSAR modelling study of the bioconcentration factor and toxicity of organic compounds to aquatic organisms using machine learning and ensemble methods.
    Ai, Haixin ; Wu, Xuewei ; et al.
    In: Ecotoxicology & Environmental Safety, Jg. 179 (2019-09-15), S. 71-78
    academicJournal
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    Physiological variables in machine learning QSARs allow for both cross-chemical and cross-species predictions.
    Zubrod, Jochen P. ; Galic, Nika ; et al.
    In: Ecotoxicology & Environmental Safety, Jg. 263 (2023-09-15), S. N.PAG
    academicJournal
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    Nano-QSAR modeling for predicting the cytotoxicity of metallic and metal oxide nanoparticles: A review.
    Li, Jing ; Wang, Chuanxi ; et al.
    In: Ecotoxicology & Environmental Safety, Jg. 243 (2022-09-15), S. N.PAG
    academicJournal
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    Prediction on the mutagenicity of nitroaromatic compounds using quantum chemistry descriptors based QSAR and machine learning derived classification methods.
    Hao, Yuxing ; Sun, Guohui ; et al.
    In: Ecotoxicology & Environmental Safety, Jg. 186 (2019-12-30), S. N.PAG
    academicJournal
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    Prediction of acute toxicity of pesticides for Americamysis bahia using linear and nonlinear QSTR modelling approaches.
    Diéguez-Santana, Karel ; Nachimba-Mayanchi, Manuel Mesias ; et al.
    In: Environmental Research, Jg. 214 (2022-11-10), S. N.PAG
    academicJournal
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    academicJournal
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    LEGO-based generalized set of two linear algebraic 3D bio-macro-molecular descriptors: Theory and validation by QSARs.
    Marrero-Ponce, Yovani ; Teran, Julio E. ; et al.
    In: Journal of Theoretical Biology, Jg. 485 (2020-01-21), S. N.PAG
    academicJournal
    Wie komme ich dran?
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    Quantitative prediction of the thermal motion and intrinsic disorder of protein cofactors in crystalline state: A case study on halide anions
    Ren, Yanrong ; Chen, Xiaolin ; et al.
    In: Journal of Theoretical Biology, Jg. 266 (2010-09-21), Heft 2, S. 291-298
    academicJournal
    Wie komme ich dran?
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    Application of machine-learning methods to solid-state chemistry: ferromagnetism in transition metal alloys
    Landrum, Gregory A. ; Genin, Hugh
    In: Journal of Solid State Chemistry, Jg. 176 (2003-12-01), Heft 2, S. 587-593
    academicJournal
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    Buch
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    academicJournal
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    Application of machine learning to predict the inhibitory activity of organic chemicals on thyroid stimulating hormone receptor.
    Xu, Xiaotian ; Wang, Chen ; et al.
    In: Environmental Research, Jg. 212 (2022-09-01), S. N.PAG
    academicJournal
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    academicJournal
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    Understanding and overcoming the technical challenges in using in silico predictions in regulatory decisions of complex toxicological endpoints – A pesticide perspective for regulatory toxicologists with a focus on machine learning models.
    Burgoon, Lyle D. ; Kluxen, Felix M. ; et al.
    In: Regulatory Toxicology & Pharmacology: RTP, Jg. 137 (2023), S. N.PAG
    academicJournal
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    Evaluating genotoxicity of metal oxide nanoparticles: Application of advanced supervised and unsupervised machine learning techniques.
    Sizochenko, Natalia ; Syzochenko, Michael ; et al.
    In: Ecotoxicology & Environmental Safety, Jg. 185 (2019-12-15), S. N.PAG
    academicJournal
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    Toward insights on antimicrobial selectivity of host defense peptides via machine learning model interpretation.
    Li, Hao ; Tamang, Thinam ; et al.
    In: Genomics, Jg. 113 (2021-11-01), Heft 6, S. 3851-3863
    academicJournal
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    Design of Cr-PNP catalysts for ethylene tri-/tetramerization assisted by a data-driven approach.
    Luo, Zijuan ; Peng, Jiale ; et al.
    In: Journal of Catalysis, Jg. 428 (2023-12-01), S. N.PAG
    academicJournal
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    Markov mean properties for cell death-related protein classification.
    Fernandez-Lozano, Carlos ; Gestal, Marcos ; et al.
    In: Journal of Theoretical Biology, Jg. 349 (2014-05-21), S. 12-21
    academicJournal
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