Subjects: PLANEJAMENTO DE FÁRMACOS, PYTHON, QUÍMICA MÉDICA
ABNT
SOARES, Artur Caminero Gomes. Exploring the chemical space of FDA-approved molecules: A dataset-driven approach using machine learning. 2025. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2025. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/9/9138/tde-09062025-165507/. Acesso em: 21 jun. 2025.APA
Soares, A. C. G. (2025). Exploring the chemical space of FDA-approved molecules: A dataset-driven approach using machine learning (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/9/9138/tde-09062025-165507/NLM
Soares ACG. Exploring the chemical space of FDA-approved molecules: A dataset-driven approach using machine learning [Internet]. 2025 ;[citado 2025 jun. 21 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/9/9138/tde-09062025-165507/Vancouver
Soares ACG. Exploring the chemical space of FDA-approved molecules: A dataset-driven approach using machine learning [Internet]. 2025 ;[citado 2025 jun. 21 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/9/9138/tde-09062025-165507/