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Trabalho de evento
Nova abordagem eletrônica de construção de modelos de QSAR para o planejamento de inibidores de GSK-3β no âmbito da Doença de Alzheimer (2024)
Sousa, Daniel da Silva de ; Silva, Aldineia Pereira da ; Silva, Alberico Borges Ferreira da
Source: Anais. Conference titles: Congresso Brasileiro de Química- CBQ. Unidades: IQSC, EACH
Subjects: QUÍMICA, DOENÇA DE ALZHEIMER
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ABNT
SOUSA, Daniel da Silva de e SILVA, Aldineia Pereira da e SILVA, Alberico Borges Ferreira da. Nova abordagem eletrônica de construção de modelos de QSAR para o planejamento de inibidores de GSK-3β no âmbito da Doença de Alzheimer. 2024, Anais.. Salvador: Instituto de Química de São Carlos, Universidade de São Paulo, 2024. Disponível em: https://www.abq.org.br/cbq/. Acesso em: 08 out. 2025.
APA
Sousa, D. da S. de, Silva, A. P. da, & Silva, A. B. F. da. (2024). Nova abordagem eletrônica de construção de modelos de QSAR para o planejamento de inibidores de GSK-3β no âmbito da Doença de Alzheimer. In Anais. Salvador: Instituto de Química de São Carlos, Universidade de São Paulo. Recuperado de https://www.abq.org.br/cbq/
NLM
Sousa D da S de, Silva AP da, Silva ABF da. Nova abordagem eletrônica de construção de modelos de QSAR para o planejamento de inibidores de GSK-3β no âmbito da Doença de Alzheimer [Internet]. Anais. 2024 ;[citado 2025 out. 08 ] Available from: https://www.abq.org.br/cbq/
Vancouver
Sousa D da S de, Silva AP da, Silva ABF da. Nova abordagem eletrônica de construção de modelos de QSAR para o planejamento de inibidores de GSK-3β no âmbito da Doença de Alzheimer [Internet]. Anais. 2024 ;[citado 2025 out. 08 ] Available from: https://www.abq.org.br/cbq/
Artigo de periodico
Predicting biological activity and design of 5-HT6 antagonists through assessment of ANN-QSAR models in the context of Alzheimer’s disease (2024)
Sousa, Daniel da Silva de ; Silva, Aldineia Pereira da ; Chiari, Laise Pellegrini Alencar ; Angelo, Rafaela M. de; Sousa, Alexsandro G. de; Honorio, Kathia Maria ; Silva, Alberico Borges Ferreira da
Source: Journal of Molecular Modeling. Unidades: EACH, IQSC
Subjects: DOENÇA DE ALZHEIMER, ANTAGONISTAS
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ABNT
SOUSA, Daniel da Silva de et al. Predicting biological activity and design of 5-HT6 antagonists through assessment of ANN-QSAR models in the context of Alzheimer’s disease. Journal of Molecular Modeling, v. 30, p. 350, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s00894-024-06134-5. Acesso em: 08 out. 2025.
APA
Sousa, D. da S. de, Silva, A. P. da, Chiari, L. P. A., Angelo, R. M. de, Sousa, A. G. de, Honorio, K. M., & Silva, A. B. F. da. (2024). Predicting biological activity and design of 5-HT6 antagonists through assessment of ANN-QSAR models in the context of Alzheimer’s disease. Journal of Molecular Modeling, 30, 350. doi:10.1007/s00894-024-06134-5
NLM
Sousa D da S de, Silva AP da, Chiari LPA, Angelo RM de, Sousa AG de, Honorio KM, Silva ABF da. Predicting biological activity and design of 5-HT6 antagonists through assessment of ANN-QSAR models in the context of Alzheimer’s disease [Internet]. Journal of Molecular Modeling. 2024 ;30 350.[citado 2025 out. 08 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s00894-024-06134-5
Vancouver
Sousa D da S de, Silva AP da, Chiari LPA, Angelo RM de, Sousa AG de, Honorio KM, Silva ABF da. Predicting biological activity and design of 5-HT6 antagonists through assessment of ANN-QSAR models in the context of Alzheimer’s disease [Internet]. Journal of Molecular Modeling. 2024 ;30 350.[citado 2025 out. 08 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s00894-024-06134-5
Artigo de periodico
A PLS study on the psychotropic activity for a series of cannabinoid compounds (2023)
Chiari, Laise Pellegrini Alencar ; Silva, Aldineia Pereira da ; Honorio, Kathia Maria ; Silva, Alberico Borges Ferreira da
Source: Journal of Molecular Modeling. Unidades: EACH, IQSC
Subjects: FÁRMACOS PSICOTRÓPICOS, CANABINOIDES, RECEPTORES, PROTEÍNAS, RELAÇÕES QUANTITATIVAS ENTRE ESTRUTURA QUÍMICA E ATIVIDADE BIOLÓGICA
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ABNT
CHIARI, Laise Pellegrini Alencar et al. A PLS study on the psychotropic activity for a series of cannabinoid compounds. Journal of Molecular Modeling, v. 29, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s00894-023-05443-5. Acesso em: 08 out. 2025.
APA
Chiari, L. P. A., Silva, A. P. da, Honorio, K. M., & Silva, A. B. F. da. (2023). A PLS study on the psychotropic activity for a series of cannabinoid compounds. Journal of Molecular Modeling, 29. doi:10.1007/s00894-023-05443-5
NLM
Chiari LPA, Silva AP da, Honorio KM, Silva ABF da. A PLS study on the psychotropic activity for a series of cannabinoid compounds [Internet]. Journal of Molecular Modeling. 2023 ; 29[citado 2025 out. 08 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s00894-023-05443-5
Vancouver
Chiari LPA, Silva AP da, Honorio KM, Silva ABF da. A PLS study on the psychotropic activity for a series of cannabinoid compounds [Internet]. Journal of Molecular Modeling. 2023 ; 29[citado 2025 out. 08 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s00894-023-05443-5
Artigo de periodico
New D2R partial agonist candidates:: an in silico approach from statistical models, molecular docking, and ADME/Tox propertie (2021)
Silva, Aldineia Pereira da ; Chiari, Laise Pellegrini Alencar ; Guimaraes, Amanda Ribeiro ; Honório, Káthia Maria ; Silva, Alberico Borges Ferreira da
Source: Structural Chemistry. Unidades: EACH, IQSC
Subjects: ESQUIZOFRENIA, QUÍMICA
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ABNT
SILVA, Aldineia Pereira da et al. New D2R partial agonist candidates:: an in silico approach from statistical models, molecular docking, and ADME/Tox propertie. Structural Chemistry, v. 32, p. 2019–2033, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s11224-021-01742-w. Acesso em: 08 out. 2025.
APA
Silva, A. P. da, Chiari, L. P. A., Guimaraes, A. R., Honório, K. M., & Silva, A. B. F. da. (2021). New D2R partial agonist candidates:: an in silico approach from statistical models, molecular docking, and ADME/Tox propertie. Structural Chemistry, 32, 2019–2033. doi:10.1007/s11224-021-01742-w
NLM
Silva AP da, Chiari LPA, Guimaraes AR, Honório KM, Silva ABF da. New D2R partial agonist candidates:: an in silico approach from statistical models, molecular docking, and ADME/Tox propertie [Internet]. Structural Chemistry. 2021 ; 32 2019–2033.[citado 2025 out. 08 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s11224-021-01742-w
Vancouver
Silva AP da, Chiari LPA, Guimaraes AR, Honório KM, Silva ABF da. New D2R partial agonist candidates:: an in silico approach from statistical models, molecular docking, and ADME/Tox propertie [Internet]. Structural Chemistry. 2021 ; 32 2019–2033.[citado 2025 out. 08 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s11224-021-01742-w
Artigo de periodico
A partial least squares and artifcial neural network study for a series of arylpiperazines as antidepressant agents (2021)
Santos, Genisson R.; Chiari, Laise Pellegrini Alencar ; Silva, Aldineia P. da; Lipinski, Célio Fernando ; Oliveira, Aline A.; Honório, Káthia Maria ; Sousa, Alexsandro Gama de; Silva, Alberico Borges Ferreira da
Source: Journal of Molecular Modeling: computational chemistry - life science - advanced materials - new methods. Unidades: EACH, IQSC
Subjects: DEPRESSÃO, ANTIDEPRESSIVOS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
SANTOS, Genisson R. et al. A partial least squares and artifcial neural network study for a series of arylpiperazines as antidepressant agents. Journal of Molecular Modeling: computational chemistry - life science - advanced materials - new methods, p. 297, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s00894-021-04906-x. Acesso em: 08 out. 2025.
APA
Santos, G. R., Chiari, L. P. A., Silva, A. P. da, Lipinski, C. F., Oliveira, A. A., Honório, K. M., et al. (2021). A partial least squares and artifcial neural network study for a series of arylpiperazines as antidepressant agents. Journal of Molecular Modeling: computational chemistry - life science - advanced materials - new methods, 297. doi:10.1007/s00894-021-04906-x
NLM
Santos GR, Chiari LPA, Silva AP da, Lipinski CF, Oliveira AA, Honório KM, Sousa AG de, Silva ABF da. A partial least squares and artifcial neural network study for a series of arylpiperazines as antidepressant agents [Internet]. Journal of Molecular Modeling: computational chemistry - life science - advanced materials - new methods. 2021 ;297.[citado 2025 out. 08 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s00894-021-04906-x
Vancouver
Santos GR, Chiari LPA, Silva AP da, Lipinski CF, Oliveira AA, Honório KM, Sousa AG de, Silva ABF da. A partial least squares and artifcial neural network study for a series of arylpiperazines as antidepressant agents [Internet]. Journal of Molecular Modeling: computational chemistry - life science - advanced materials - new methods. 2021 ;297.[citado 2025 out. 08 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s00894-021-04906-x

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