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    QSAR study of unsymmetrical aromatic disulfides as potent avian SARS-CoV main protease inhibitors using quantum chemical descriptors and statistical methods
    Chtita, Samir ; Belhassan, Assia ; et al.
    In: Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems ; volume 210, page 104266 ; ISSN 0169-7439, 2021
    academicJournal
    Wie komme ich dran?
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    Ridge regression coupled with a new uninformative variable elimination algorithm as a new descriptor screening method: Application of data reduction in QSAR study of some sulfonated derivatives as c-Met inhibitors
    Lotfi, M. ; Arab Chamjangali, M. ; et al.
    In: Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems ; volume 232, page 104714 ; ISSN 0169-7439, 2023
    academicJournal
    Wie komme ich dran?
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    Machine-learning-based similarity meets traditional QSAR: “q-RASAR” for the enhancement of the external predictivity and detection of prediction confidence outliers in an hERG toxicity dataset
    Banerjee, Arkaprava ; Roy, Kunal ; et al.
    In: Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems ; volume 237, page 104829 ; ISSN 0169-7439, 2023
    academicJournal
    Wie komme ich dran?
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    Multi-target QSAR modeling for the identification of novel inhibitors against Alzheimer's disease
    Kumar, Vinay ; Saha, Achintya ; et al.
    In: Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems ; volume 233, page 104734 ; ISSN 0169-7439, 2023
    academicJournal
    Wie komme ich dran?
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    Application of the LAD-LASSO as a dimensional reduction technique in the ANN-based QSAR study: Discovery of potent inhibitors using molecular docking simulation
    Mozafari, Zeinab ; Chamjangali, Mansour Arab ; et al.
    In: Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems ; volume 222, page 104510 ; ISSN 0169-7439, 2022
    academicJournal
    Wie komme ich dran?
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    Different approaches to encode and model 3D information in a MIA-QSAR perspective
    Daré, Joyce K. ; Freitas, Matheus P. ; et al.
    In: Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems ; volume 212, page 104286 ; ISSN 0169-7439, 2021
    academicJournal
    Wie komme ich dran?
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    The detonation heat prediction of nitrogen-containing compounds based on quantitative structure-activity relationship (QSAR) combined with random forest (RF)
    He, Ting ; Lai, Weipeng ; et al.
    In: Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems ; volume 213, page 104249 ; ISSN 0169-7439, 2021
    academicJournal
    Wie komme ich dran?
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    High-dimensional QSAR/QSPR classification modeling based on improving pigeon optimization algorithm
    Algamal, Zakariya Yahya ; Qasim, Maimoonah Khalid ; et al.
    In: Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems ; volume 206, page 104170 ; ISSN 0169-7439, 2020
    academicJournal
    Wie komme ich dran?
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    Property representations and molecular fragmentation of chemical compounds in QSAR modeling
    Polanski, Jaroslaw ; Duszkiewicz, Roksana ; et al.
    In: Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems ; volume 206, page 104146 ; ISSN 0169-7439, 2020
    academicJournal
    Wie komme ich dran?
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    CORAL: QSAR models of CB1 cannabinoid receptor inhibitors based on local and global SMILES attributes with the index of ideality of correlation and the correlation contradiction index
    Kumar, Parvin ; Kumar, Ashwani
    In: Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems ; volume 200, page 103982 ; ISSN 0169-7439, 2020
    academicJournal
    Wie komme ich dran?
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    Combination of least absolute shrinkage and selection operator with Bayesian Regularization artificial neural network (LASSO-BR-ANN) for QSAR studies using functional group and molecular docking mixed descriptors
    Mozafari, Zeinab ; Arab Chamjangali, Mansour ; et al.
    In: Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems ; volume 200, page 103998 ; ISSN 0169-7439, 2020
    academicJournal
    Wie komme ich dran?
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    Quantitative structure-activity relationship (QSAR) models and their applicability domain analysis on HIV-1 protease inhibitors by machine learning methods
    Tian, Yujia ; Zhang, Shengde ; et al.
    In: Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems ; volume 196, page 103888 ; ISSN 0169-7439, 2020
    academicJournal
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    A new data representation based on relative measurements and fingerprint patterns for the development of QSAR regression models
    Luque Ruiz, Irene ; Gómez Nieto, Miguel Ángel
    In: Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems ; volume 176, page 53-65 ; ISSN 0169-7439, 2018
    academicJournal
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    Constraint score for semi-supervised feature selection in ligand-and receptor-based QSAR on serine/threonine-protein kinase PLK3 inhibitors
    Sheikhpour, Razieh ; Sarram, Mehdi Agha ; et al.
    In: Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems ; volume 163, page 31-40 ; ISSN 0169-7439, 2017
    academicJournal
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    Fuzzy clustering as rational partition method for QSAR
    Pérez-Garrido, Alfonso ; Girón-Rodríguez, Francisco ; et al.
    In: Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems ; volume 166, page 1-6 ; ISSN 0169-7439, 2017
    academicJournal
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    QSAR models for predicting the bioactivity of Polo-like Kinase 1 inhibitors
    Kong, Yue ; Yan, Aixia ; et al.
    In: Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems ; volume 167, page 214-225 ; ISSN 0169-7439, 2017
    academicJournal
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    How important is to detect systematic error in predictions and understand statistical applicability domain of QSAR models?
    Roy, Kunal ; Ambure, Pravin ; et al.
    In: Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems ; volume 162, page 44-54 ; ISSN 0169-7439, 2017
    academicJournal
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    A new kernel function of support vector regression combined with probability distribution and its application in chemometrics and the QSAR modeling
    Xue, Sujie ; Yan, Xuefeng
    In: Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems ; volume 167, page 96-101 ; ISSN 0169-7439, 2017
    academicJournal
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    Variable-selection approaches to generate QSAR models for a set of antichagasic semicarbazones and analogues
    Scotti, Marcus Tullius ; Scotti, Luciana ; et al.
    In: Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems ; volume 154, page 137-149 ; ISSN 0169-7439, 2016
    academicJournal
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    Exploring the structure–activity relationship of oxazolidinones as HIV-1 protease inhibitors—QSAR and pharmacophore modelling studies
    Ravichandran, Veerasamy ; Venkateskumar, Krishnamoorthy ; et al.
    In: Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems ; volume 154, page 52-61 ; ISSN 0169-7439, 2016
    academicJournal
    Wie komme ich dran?
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