Evaluating Deep Learning models for predicting ALK-5 inhibition (2021)
- Authors:
- USP affiliated authors: OLIVEIRA, PATRÍCIA RUFINO - EACH ; HONORIO, KÁTHIA MARIA - EACH ; ESPINOZA, GABRIEL ZARZANA - EACH
- Unidade: EACH
- DOI: 10.1371/journal.pone.0246126
- Subjects: QUÍMICA MÉDICA; QUÍMICA FARMACÊUTICA; PLANEJAMENTO DE FÁRMACOS; NEOPLASIAS
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Publisher place: San Francisco
- Date published: 2021
- Source:
- Status:
- Artigo publicado em periódico de acesso aberto (Gold Open Access)
- Versão do Documento:
- Versão publicada (Published version)
- Acessar versão aberta:
-
ABNT
ESPINOZA, Gabriel Zarzana et al. Evaluating Deep Learning models for predicting ALK-5 inhibition. PloS One, v. 16, n. ja 2021, p. 01-16, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0246126. Acesso em: 01 abr. 2026. -
APA
Espinoza, G. Z., Angelo, R. M. de, Oliveira, P. R., & Honorio, K. M. (2021). Evaluating Deep Learning models for predicting ALK-5 inhibition. PloS One, 16( ja 2021), 01-16. doi:10.1371/journal.pone.0246126 -
NLM
Espinoza GZ, Angelo RM de, Oliveira PR, Honorio KM. Evaluating Deep Learning models for predicting ALK-5 inhibition [Internet]. PloS One. 2021 ; 16( ja 2021): 01-16.[citado 2026 abr. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0246126 -
Vancouver
Espinoza GZ, Angelo RM de, Oliveira PR, Honorio KM. Evaluating Deep Learning models for predicting ALK-5 inhibition [Internet]. PloS One. 2021 ; 16( ja 2021): 01-16.[citado 2026 abr. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0246126 - Uso de aprendizagem profunda para predição de atividade de inibidores de ALK-5
- Applying machine learning techniques for ADME-Tox prediction: a review
- Advances with support vector machines for novel drug discovery
- Knowing and combating the enemy: a brief review on SARS-CoV-2 and computational approaches applied to the discovery of drug candidates
- Transfer and multi-task learning in QSAR modeling: advances and Challenges
- Machine learning techniques and drug design
- A molecular modeling study of combretastatin-like chalcones as anticancer agents using PLS, ANN and consensus models
- Inteligência artificial e a ciência: técnicas, oportunidades e desafios
- SAnDReS 2.0: development of machine-learning models to explore the scoring function space
- Redes neurais artificiais para extração de características
Informações sobre a disponibilidade de versões do artigo em acesso aberto coletadas automaticamente via oaDOI API (Unpaywall).
Por se tratar de integração com serviço externo, podem existir diferentes versões do trabalho (como preprints ou postprints), que podem diferir da versão publicada.
How to cite
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
