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    Progress in Predicting Ames Test Outcomes from Chemical Structures: An In-Depth Re-Evaluation of Models from the 1st and 2nd Ames/QSAR International Challenge Projects.
    Uesawa, Yoshihiro
    In: International Journal of Molecular Sciences, Jg. 25 (2024-02-01), Heft 3, S. 1373-1386
    academicJournal
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    Prediction Model of Aryl Hydrocarbon Receptor Activation by a Novel QSAR Approach, DeepSnap–Deep Learning
    Matsuzaka, Yasunari ; Hosaka, Takuomi ; et al.
    In: Molecules, Jg. 25 (2020-03-01), Heft 6, S. 1317-1317
    Online academicJournal
    Zugriff:
    Volltext
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    academicJournal
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    An automated framework for QSAR model building.
    Kausar, Samina ; Falcao, Andre O.
    In: Journal of Cheminformatics, Jg. 10 (2018-01-16), Heft 1, S. 1-23
    academicJournal
    Wie komme ich dran?
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    academicJournal
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    DeepSnap-Deep Learning Approach Predicts Progesterone Receptor Antagonist Activity With High Performance
    Matsuzaka, Yasunari ; Uesawa, Yoshihiro
    In: Frontiers in Bioengineering and Biotechnology, Jg. 7 (2020)
    Online academicJournal
    Zugriff:
    Volltext
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    A Toxicity Prediction Tool for Potential Agonist/Antagonist Activities in Molecular Initiating Events Based on Chemical Structures.
    Kurosaki, Kota ; Wu, Raymond ; et al.
    In: International Journal of Molecular Sciences, Jg. 21 (2020-11-01), Heft 21, S. 7853-7853
    academicJournal
    Wie komme ich dran?
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    Image_6_DeepSnap-Deep Learning Approach Predicts Progesterone Receptor Antagonist Activity With High Performance.jpeg
    Matsuzaka, Yasunari ; Uesawa, Yoshihiro
    2020
    Bild
    Wie komme ich dran?
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    Table_2_DeepSnap-Deep Learning Approach Predicts Progesterone Receptor Antagonist Activity With High Performance.xlsx
    Matsuzaka, Yasunari ; Uesawa, Yoshihiro
    2020
    unknown
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    A Chemical Structure and Machine Learning Approach to Assess the Potential Bioactivity of Endogenous Metabolites and Their Association with Early Childhood Systemic Inflammation.
    Lovrić, Mario ; Wang, Tingting ; et al.
    In: Metabolites (2218-1989), Jg. 14 (2024-05-01), Heft 5, S. 278-293
    academicJournal
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    academicJournal
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    academicJournal
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    Influence of chemical structure of organic micropollutants on the degradability with ozonation.
    Glienke, Judith ; Stelter, Michael ; et al.
    In: Water Research, Jg. 222 (2022-08-15), S. N.PAG
    academicJournal
    Wie komme ich dran?
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    Machine learning on drug-specific data to predict small molecule teratogenicity.
    Challa, Anup P. ; Beam, Andrew L. ; et al.
    In: Reproductive Toxicology, Jg. 95 (2020-08-01), S. 148-158
    academicJournal
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    Linking electron ionization mass spectra of organic chemicals to toxicity endpoints through machine learning and experimentation.
    Hu, Song ; Liu, Guohong ; et al.
    In: Journal of Hazardous Materials, Jg. 431 (2022-06-05), S. N.PAG
    academicJournal
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    Classification-based machine learning approaches to predict the taste of molecules: A review.
    Rojas, Cristian ; Ballabio, Davide ; et al.
    In: Food Research International, Jg. 171 (2023-09-01), S. N.PAG
    academicJournal
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    High-Performance Prediction of Human Estrogen Receptor Agonists Based on Chemical Structures.
    Asako, Yuki ; Uesawa, Yoshihiro
    In: Molecules, Jg. 22 (2017-04-01), Heft 4, S. 675-684
    academicJournal
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    Flame: an open source framework for model development, hosting, and usage in production environments.
    Pastor, Manuel ; Gómez-Tamayo, José Carlos ; et al.
    In: Journal of Cheminformatics, Jg. 13 (2021-04-19), Heft 1, S. 1-15
    academicJournal
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    A deep-learning approach for identifying prospective chemical hazards.
    Habiballah, Sohaib ; Heath, Lenwood S. ; et al.
    In: Toxicology, Jg. 501 (2024), S. N.PAG
    academicJournal
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    Advances in Predictions of Oral Bioavailability of Candidate Drugs in Man with New Machine Learning Methodology.
    Fagerholm, Urban ; Hellberg, Sven ; et al.
    In: Molecules, Jg. 26 (2021-05-01), Heft 9, S. 2572-2572
    academicJournal
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