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    Machine learning-based QSAR models to predict sodium ion channel (Na <subscript>v</subscript> 1.5) blockers.
    Khalifa, N ; Kumar Konda, LS ; et al.
    In: Future medicinal chemistry, Jg. 12 (2020-10-01), Heft 20, S. 1829-1843
    academicJournal
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    Development of a QSAR model to predict hepatic steatosis using freely available machine learning tools.
    Cotterill, J ; Price, N ; et al.
    In: Food and chemical toxicology : an international journal published for the British Industrial Biological Research Association, Jg. 142 (2020-08-01), S. 111494
    academicJournal
    Wie komme ich dran?
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    QSAR analysis of VEGFR-2 inhibitors based on machine learning, Topomer CoMFA and molecule docking
    Ding, Hao ; Xing, Fei ; et al.
    In: BMC Chemistry, Jg. 18 (2024-03-01), Heft 1, S. 1-17
    Online academicJournal
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    Machine learning based Unique Perfume Flavour Creation Using Quantitative Structure-Activity Relationship (QSAR)
    S, Sushma ; Sundaram, Nithish ; et al.
    In: 2021 5th International Conference on Computing Methodologies and Communication (ICCMC), 2021-04-08, S. 1397-1402
    Online Konferenz
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    Wie komme ich dran?
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    Exploring QSAR models for activity-cliff prediction
    Dablander, Markus ; Hanser, Thierry ; et al.
    In: Journal of Cheminformatics, Jg. 15 (2023-04-01), Heft 1, S. 1-16
    Online academicJournal
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    Wie komme ich dran?
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    Artificial augmented dataset for the enhancement of nano-QSARs models. A methodology based on topological projections.
    Furxhi, Irini ; Kalapus, Michal ; et al.
    In: Nanotoxicology, Jg. 17 (2023-08-01), Heft 6/7, S. 529-544
    academicJournal
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    Comparative analysis of QSAR feature selection methods.
    Davronov, Rifkat ; Kushmuratov, Samariddin
    In: AIP Conference Proceedings, Jg. 3004 (2024-03-09), Heft 1, S. 1-5
    Konferenz
    Wie komme ich dran?
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    Rivality index neighbourhood algorithm with density and distances weighted schemes for the building of robust QSAR classification models with high reliable applicability domain.
    Luque Ruiz, I ; Gómez-Nieto, MÁ
    In: SAR and QSAR in environmental research, Jg. 30 (2019-08-01), Heft 8, S. 587-615
    academicJournal
    Wie komme ich dran?
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    Deep Learning for Drug Development: Using CNNs in MIA-QSAR to Predict Plasma Protein Binding of Drugs
    Khaouane, Affaf ; Khaouane, Latifa ; et al.
    In: AAPS PharmSciTech: An Official Journal of the American Association of Pharmaceutical Scientists, Jg. 24 (2023-12-01), Heft 8
    academicJournal
    Wie komme ich dran?
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    A Machine Learning-Based QSAR Model for Benzimidazole Derivatives as Corrosion Inhibitors by Incorporating Comprehensive Feature Selection.
    Liu, Y ; Guo, Y ; et al.
    In: Interdisciplinary sciences, computational life sciences, Jg. 11 (2019-12-01), Heft 4, S. 738-747
    academicJournal
    Wie komme ich dran?
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    academicJournal
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    An application of RNN to the inverse-QSAR problem
    Ikramov, Alisher ; Adilova, Fatima
    In: 2019 International Conference on Information Science and Communications Technologies (ICISCT), 2019-11-01, S. 1-2
    Online Konferenz
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    QSAR-QSIIR-based prediction of bioconcentration factor using machine learning and preliminary application
    Xu, Jia-Yun ; Wang, Kun ; et al.
    In: Environment International, Jg. 177 (2023-07-01), Heft 108003-
    Online academicJournal
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    PCAC: a new method for predicting compounds with activity cliff property in QSAR approach
    Keyvanpour, Mohammad Reza ; Barani Shirzad, Mehrnoush ; et al.
    In: International Journal of Information Technology: An Official Journal of Bharati Vidyapeeth's Institute of Computer Applications and Management, Jg. 13 (2021-12-01), Heft 6, S. 2431-2437
    academicJournal
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    VLA-SMILES: Variable-Length-Array SMILES Descriptors in Neural Network-Based QSAR Modeling
    Nazarova, Antonina L. ; Nakano, Aiichiro
    In: Machine Learning and Knowledge Extraction, Jg. 4 (2022-08-01), Heft 3, S. 715-737
    Online academicJournal
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    Wie komme ich dran?
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