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    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 and Environmental Safety, Jg. 243 (2022-09-01), Heft 113955-
    Online academicJournal
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    Wie komme ich dran?
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    QSAR-Co-X: an open source toolkit for multitarget QSAR modelling
    Amit Kumar Halder ; M. Natália Dias Soeiro Cordeiro
    In: Journal of Cheminformatics, Jg. 13 (2021-04-01), Heft 1, S. 1-18
    Online academicJournal
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    Wie komme ich dran?
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    Integrated QSAR Models for Prediction of Serotonergic Activity: Machine Learning Unveiling Activity and Selectivity Patterns of Molecular Descriptors
    Łapińska, Natalia ; Pacławski, Adam ; et al.
    In: Pharmaceutics, Jg. 16 (2024-03-01), Heft 3, S. 349-349
    Online academicJournal
    Zugriff:
    Volltext
    Wie komme ich dran?
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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 and Environmental Safety, Jg. 262 (2023-09-01), Heft 115310-
    Online academicJournal
    Zugriff:
    Volltext
    Wie komme ich dran?
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    Towards the Revival of Interpretable QSAR Models
    Shoombuatong, Watshara ; Prathipati, Philip ; et al.
    2017
    Online E-Book
    Wie komme ich dran?
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    academicJournal
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    Machine Learning for Evaluating the Cytotoxicity of Mixtures of Nano-TiO 2 and Heavy Metals: QSAR Model Apply Random Forest Algorithm after Clustering Analysis.
    Sang, Leqi ; Wang, Yunlin ; et al.
    In: Molecules, Jg. 27 (2022-09-15), Heft 18, S. 6125-6138
    academicJournal
    Wie komme ich dran?
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    academicJournal
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    Hybridizing Feature Selection and Feature Learning Approaches in QSAR Modeling for Drug Discovery.
    Ponzoni, I ; Sebastián-Pérez, V ; et al.
    In: Scientific reports, Jg. 7 (2017-05-25), Heft 1, S. 2403
    academicJournal
    Wie komme ich dran?
  15. Detailansicht für Treffer 95 öffnen
    Performance of Deep and Shallow Neural Networks, the Universal Approximation Theorem, Activity Cliffs, and QSAR.
    Winkler, DA ; Le, TC
    In: Molecular informatics, Jg. 36 (2017), Heft 1-2
    academicJournal
    Wie komme ich dran?
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    academicJournal
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    3D-QSARpy: Combining variable selection strategies and machine learning techniques to build QSAR models
    Priscilla Suene de Santana Nogueira Silverio ; Jéssika de Oliveira Viana ; et al.
    In: Brazilian Journal of Pharmaceutical Sciences, Jg. 59 (2023-05-01)
    Online academicJournal
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  19. Detailansicht für Treffer 99 öffnen
    MOZART, a QSAR Multi-Target Web-Based Tool to Predict Multiple Drug–Enzyme Interactions
    Concu, Riccardo ; Maria Natália Dias Soeiro Cordeiro ; et al.
    In: Molecules, Jg. 28 (2023), Heft 3, S. 1182-1182
    Online academicJournal
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  20. Detailansicht für Treffer 100 öffnen
    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), Heft 3, S. 1373-1373
    Online academicJournal
    Zugriff:
    Volltext
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