ReP USP - Resultado da busca

Filtros : "HONORIO, KÁTHIA MARIA" "Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Minas Gerais (FAPEMIG)" Removidos: "Nutrição em Saúde Pública" "NANOPARTÍCULAS" Limpar

Filtros

Indexado em
- indexado no: pubmed (~1)
- indexado no: scopus (~1)
- indexado no: web of science (~1)
Collaboration
Normalized affiliation
Non normalized affiliation
- faculdade de farmácia- ufmg, departamento de análises clínicas e toxicológicas, laboratório de microbiologia clínica (1)
- faculdade de farmácia-ufmg, departamento de produtos farmacêuticos, laboratório de modelagem molecular (1)
- federal university of abc, center of human and natural sciences (1)
- federal university of minas gerais, department of pharmaceutical products, faculty of pharmacy (1)
- federal university of ouro preto, department of computing, institute of exact and biological sciences (1)

Artigo de periodico
MASSA Algorithm: automated rational sampling of training and test subsets for QSAR modelling (2023)
Veríssimo, Gabriel Corrêa ; Simone Queiroz Panteleão; Gertrudes, Jadson Castro ; Kronenberger, Thales ; Honorio, Kathia Maria ; Maltarollo, Vinícius Gonçalves
Source: Journal of Computer - Aided Molecular Design. Unidade: EACH
Assunto: AMOSTRAGEM
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
VERÍSSIMO, Gabriel Corrêa et al. MASSA Algorithm: automated rational sampling of training and test subsets for QSAR modelling. Journal of Computer - Aided Molecular Design, p. 01-26, 2023Tradução . . Disponível em: http://dx.doi.org/10.1007/s10822-023-00536-y. Acesso em: 30 set. 2024.
APA
Veríssimo, G. C., Simone Queiroz Panteleão,, Gertrudes, J. C., Kronenberger, T., Honorio, K. M., & Maltarollo, V. G. (2023). MASSA Algorithm: automated rational sampling of training and test subsets for QSAR modelling. Journal of Computer - Aided Molecular Design, 01-26. doi:10.1007/s10822-023-00536-y
NLM
Veríssimo GC, Simone Queiroz Panteleão, Gertrudes JC, Kronenberger T, Honorio KM, Maltarollo VG. MASSA Algorithm: automated rational sampling of training and test subsets for QSAR modelling [Internet]. Journal of Computer - Aided Molecular Design. 2023 ; 01-26.[citado 2024 set. 30 ] Available from: http://dx.doi.org/10.1007/s10822-023-00536-y
Vancouver
Veríssimo GC, Simone Queiroz Panteleão, Gertrudes JC, Kronenberger T, Honorio KM, Maltarollo VG. MASSA Algorithm: automated rational sampling of training and test subsets for QSAR modelling [Internet]. Journal of Computer - Aided Molecular Design. 2023 ; 01-26.[citado 2024 set. 30 ] Available from: http://dx.doi.org/10.1007/s10822-023-00536-y
Artigo de periodico
The importance of good practices and false hits for QSAR-driven virtual screening real application: a SARS-CoV-2 main protease (Mpro) case study (2023)
Serafim, Mateus Sá Magalhães ; Pantaleão, Simone Queiroz ; Silva, Elany Barbosa da ; McKerrow, James H. ; O\2019Donoghue, Anthony J. ; Mota, Bruno Eduardo Fernandes; Honorio, Kathia Maria ; Maltarollo, Vinícius Gonçalves
Source: Frontiers in Drug Discovery. Unidade: EACH
Assunto: INIBIÇÃO
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
SERAFIM, Mateus Sá Magalhães et al. The importance of good practices and false hits for QSAR-driven virtual screening real application: a SARS-CoV-2 main protease (Mpro) case study. Frontiers in Drug Discovery, v. 3, p. 01-18, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3389/fddsv.2023.1237655. Acesso em: 30 set. 2024.
APA
Serafim, M. S. M., Pantaleão, S. Q., Silva, E. B. da, McKerrow, J. H., O\2019Donoghue, A. J., Mota, B. E. F., et al. (2023). The importance of good practices and false hits for QSAR-driven virtual screening real application: a SARS-CoV-2 main protease (Mpro) case study. Frontiers in Drug Discovery, 3, 01-18. doi:10.3389/fddsv.2023.1237655
NLM
Serafim MSM, Pantaleão SQ, Silva EB da, McKerrow JH, O\2019Donoghue AJ, Mota BEF, Honorio KM, Maltarollo VG. The importance of good practices and false hits for QSAR-driven virtual screening real application: a SARS-CoV-2 main protease (Mpro) case study [Internet]. Frontiers in Drug Discovery. 2023 ; 3 01-18.[citado 2024 set. 30 ] Available from: https://doi.org/10.3389/fddsv.2023.1237655
Vancouver
Serafim MSM, Pantaleão SQ, Silva EB da, McKerrow JH, O\2019Donoghue AJ, Mota BEF, Honorio KM, Maltarollo VG. The importance of good practices and false hits for QSAR-driven virtual screening real application: a SARS-CoV-2 main protease (Mpro) case study [Internet]. Frontiers in Drug Discovery. 2023 ; 3 01-18.[citado 2024 set. 30 ] Available from: https://doi.org/10.3389/fddsv.2023.1237655

Digital Library of Intellectual Production of Universidade de São Paulo 2012 - 2024