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Artigo de periodico
Exploring the adsorption properties of small molecules on CeZr-Based nanoclusters (2025)
Bezerra, Raquel C ; Calderan, Felipe V ; Sousa, Priscilla Felício ; Peraça, Carina S. T ; Quiles, Marcos Gonçalves ; Silva, Juarez Lopes Ferreira da
Fonte: ACS Omega. Unidade: IQSC
Assuntos: FÍSICO-QUÍMICA, CATÁLISE, ADSORÇÃO, MOLÉCULA
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ABNT
BEZERRA, Raquel C et al. Exploring the adsorption properties of small molecules on CeZr-Based nanoclusters. ACS Omega, v. 10, n. 37, p. 42746–42759, 2025Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1021/acsomega.5c05036. Acesso em: 08 out. 2025.
APA
Bezerra, R. C., Calderan, F. V., Sousa, P. F., Peraça, C. S. T., Quiles, M. G., & Silva, J. L. F. da. (2025). Exploring the adsorption properties of small molecules on CeZr-Based nanoclusters. ACS Omega, 10( 37), 42746–42759. doi:10.1021/acsomega.5c05036
NLM
Bezerra RC, Calderan FV, Sousa PF, Peraça CST, Quiles MG, Silva JLF da. Exploring the adsorption properties of small molecules on CeZr-Based nanoclusters [Internet]. ACS Omega. 2025 ; 10( 37): 42746–42759.[citado 2025 out. 08 ] Available from: https://doi.org/10.1021/acsomega.5c05036
Vancouver
Bezerra RC, Calderan FV, Sousa PF, Peraça CST, Quiles MG, Silva JLF da. Exploring the adsorption properties of small molecules on CeZr-Based nanoclusters [Internet]. ACS Omega. 2025 ; 10( 37): 42746–42759.[citado 2025 out. 08 ] Available from: https://doi.org/10.1021/acsomega.5c05036
Trabalho de evento
Optimizing molecular descriptors for reliable adsorption energy prediction on transition metal nanoclusters (2024)
Pena, Lucas B; Calderan, Felipe V ; Quiles, Marcos Gonçalves ; Galvão, Breno R. L. ; Silva, Juarez Lopes Ferreira da
Fonte: Livro de Resumos. Nome do evento: Simpósio de Estrutura Eletrônica e Dinâmica Molecular - SEEDMOL. Unidade: IQSC
Assuntos: ESTRUTURA ELETRÔNICA, ADSORÇÃO, METAIS
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ABNT
PENA, Lucas B et al. Optimizing molecular descriptors for reliable adsorption energy prediction on transition metal nanoclusters. 2024, Anais.. Pirenópolis: Instituto de Química de São Carlos, Universidade de São Paulo, 2024. Disponível em: https://www.seedmol.com.br/. Acesso em: 08 out. 2025.
APA
Pena, L. B., Calderan, F. V., Quiles, M. G., Galvão, B. R. L., & Silva, J. L. F. da. (2024). Optimizing molecular descriptors for reliable adsorption energy prediction on transition metal nanoclusters. In Livro de Resumos. Pirenópolis: Instituto de Química de São Carlos, Universidade de São Paulo. Recuperado de https://www.seedmol.com.br/
NLM
Pena LB, Calderan FV, Quiles MG, Galvão BRL, Silva JLF da. Optimizing molecular descriptors for reliable adsorption energy prediction on transition metal nanoclusters [Internet]. Livro de Resumos. 2024 ;[citado 2025 out. 08 ] Available from: https://www.seedmol.com.br/
Vancouver
Pena LB, Calderan FV, Quiles MG, Galvão BRL, Silva JLF da. Optimizing molecular descriptors for reliable adsorption energy prediction on transition metal nanoclusters [Internet]. Livro de Resumos. 2024 ;[citado 2025 out. 08 ] Available from: https://www.seedmol.com.br/
Parte de monografia/livro
Guided clustering for selecting representatives samples in chemical databases (2023)
Calderan, Felipe V ; Mendonça, João Paulo A. de ; Silva, Juarez Lopes Ferreira da ; Quiles, Marcos Gonçalves
Fonte: Computational Science and Its Applications. ICCSA 2023. Lecture Notes in Computer Science. Unidade: IQSC
Assuntos: CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO, QUÍMICA, MATERIAIS
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ABNT
CALDERAN, Felipe V et al. Guided clustering for selecting representatives samples in chemical databases. Computational Science and Its Applications. ICCSA 2023. Lecture Notes in Computer Science. Tradução . Cham: Instituto de Química de São Carlos, Universidade de São Paulo, 2023. . Disponível em: https://doi.org/10.1007/978-3-031-37126-4_10. Acesso em: 08 out. 2025.
APA
Calderan, F. V., Mendonça, J. P. A. de, Silva, J. L. F. da, & Quiles, M. G. (2023). Guided clustering for selecting representatives samples in chemical databases. In Computational Science and Its Applications. ICCSA 2023. Lecture Notes in Computer Science. Cham: Instituto de Química de São Carlos, Universidade de São Paulo. doi:10.1007/978-3-031-37126-4_10
NLM
Calderan FV, Mendonça JPA de, Silva JLF da, Quiles MG. Guided clustering for selecting representatives samples in chemical databases [Internet]. In: Computational Science and Its Applications. ICCSA 2023. Lecture Notes in Computer Science. Cham: Instituto de Química de São Carlos, Universidade de São Paulo; 2023. [citado 2025 out. 08 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-031-37126-4_10
Vancouver
Calderan FV, Mendonça JPA de, Silva JLF da, Quiles MG. Guided clustering for selecting representatives samples in chemical databases [Internet]. In: Computational Science and Its Applications. ICCSA 2023. Lecture Notes in Computer Science. Cham: Instituto de Química de São Carlos, Universidade de São Paulo; 2023. [citado 2025 out. 08 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-031-37126-4_10
Trabalho de evento
The impact of low-cost molecular geometry optimization in property prediction via graph neural network (2022)
Pinheiro, Gabriel A ; Calderan, Felipe V ; Silva, Juarez Lopes Ferreira da ; Quiles, Marcos Gonçalves
Fonte: Book of Abstracts. Nome do evento: IEEE International Conference on Machine Learning and Applications (ICMLA). Unidade: IQSC
Assuntos: ESTRUTURA MOLECULAR (QUÍMICA TEÓRICA), REDES NEURAIS, ALGORITMOS
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ABNT
PINHEIRO, Gabriel A et al. The impact of low-cost molecular geometry optimization in property prediction via graph neural network. 2022, Anais.. Nassau: Instituto de Química de São Carlos, Universidade de São Paulo, 2022. p. 603-608. Disponível em: https://doi.org/10.1109/ICMLA55696.2022.00092. Acesso em: 08 out. 2025.
APA
Pinheiro, G. A., Calderan, F. V., Silva, J. L. F. da, & Quiles, M. G. (2022). The impact of low-cost molecular geometry optimization in property prediction via graph neural network. In Book of Abstracts (p. 603-608). Nassau: Instituto de Química de São Carlos, Universidade de São Paulo. doi:10.1109/ICMLA55696.2022.00092
NLM
Pinheiro GA, Calderan FV, Silva JLF da, Quiles MG. The impact of low-cost molecular geometry optimization in property prediction via graph neural network [Internet]. Book of Abstracts. 2022 ; 603-608.[citado 2025 out. 08 ] Available from: https://doi.org/10.1109/ICMLA55696.2022.00092
Vancouver
Pinheiro GA, Calderan FV, Silva JLF da, Quiles MG. The impact of low-cost molecular geometry optimization in property prediction via graph neural network [Internet]. Book of Abstracts. 2022 ; 603-608.[citado 2025 out. 08 ] Available from: https://doi.org/10.1109/ICMLA55696.2022.00092

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