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  • Artigo de periodico-carta/editorial

    Machine Learning in Materials Science. [Editorial] (2024)

    Merz, Kenneth M; Choong, Yee Siew; Cournia, Zoe; Isayev, Olexandr; Soares, Thereza Amélia ; Wei, Guo-Wei; Zhu, Feng

    Fonte: Journal of Chemical Information and Modeling. Unidade: FFCLRP

    Assuntos: ALGORITMOS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, BIOMATERIAIS

    PrivadoAcesso à fonteDOIComo citar
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      MERZ, Kenneth M et al. Machine Learning in Materials Science. [Editorial]. Journal of Chemical Information and Modeling. Washington: Faculdade de Filosofia, Ciências e Letras de Ribeirão Preto, Universidade de São Paulo. Disponível em: https://doi.org/10.1021/acs.jcim.4c00727. Acesso em: 09 nov. 2025. , 2024

    • APA

      Merz, K. M., Choong, Y. S., Cournia, Z., Isayev, O., Soares, T. A., Wei, G. -W., & Zhu, F. (2024). Machine Learning in Materials Science. [Editorial]. Journal of Chemical Information and Modeling. Washington: Faculdade de Filosofia, Ciências e Letras de Ribeirão Preto, Universidade de São Paulo. doi:10.1021/acs.jcim.4c00727

    • NLM

      Merz KM, Choong YS, Cournia Z, Isayev O, Soares TA, Wei G-W, Zhu F. Machine Learning in Materials Science. [Editorial] [Internet]. Journal of Chemical Information and Modeling. 2024 ; 64( 10): 3959-3960.[citado 2025 nov. 09 ] Available from: https://doi.org/10.1021/acs.jcim.4c00727

    • Vancouver

      Merz KM, Choong YS, Cournia Z, Isayev O, Soares TA, Wei G-W, Zhu F. Machine Learning in Materials Science. [Editorial] [Internet]. Journal of Chemical Information and Modeling. 2024 ; 64( 10): 3959-3960.[citado 2025 nov. 09 ] Available from: https://doi.org/10.1021/acs.jcim.4c00727

  • Artigo de periodico

    Combined experimental and molecular simulation study of insulin–chitosan complexation driven by electrostatic interactions (2020)

    Prudkin-Silva, Cecilia; Pérez, Oscar E.; Martínez, Karina D.; Silva, Fernando Luís Barroso da

    Fonte: Journal of Chemical Information and Modeling. Unidade: FCFRP

    Assuntos: BIOMATERIAIS, MÉTODO DE MONTE CARLO, INSULINA, QUITOSANA, ELETROSTÁTICA, MACROMOLÉCULA

    PrivadoAcesso à fonteDOIComo citar
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      PRUDKIN-SILVA, Cecilia et al. Combined experimental and molecular simulation study of insulin–chitosan complexation driven by electrostatic interactions. Journal of Chemical Information and Modeling, v. 60, n. 2, p. 854-865, 2020Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1021/acs.jcim.9b00814. Acesso em: 09 nov. 2025.

    • APA

      Prudkin-Silva, C., Pérez, O. E., Martínez, K. D., & Silva, F. L. B. da. (2020). Combined experimental and molecular simulation study of insulin–chitosan complexation driven by electrostatic interactions. Journal of Chemical Information and Modeling, 60( 2), 854-865. doi:10.1021/acs.jcim.9b00814

    • NLM

      Prudkin-Silva C, Pérez OE, Martínez KD, Silva FLB da. Combined experimental and molecular simulation study of insulin–chitosan complexation driven by electrostatic interactions [Internet]. Journal of Chemical Information and Modeling. 2020 ; 60( 2): 854-865.[citado 2025 nov. 09 ] Available from: https://doi.org/10.1021/acs.jcim.9b00814

    • Vancouver

      Prudkin-Silva C, Pérez OE, Martínez KD, Silva FLB da. Combined experimental and molecular simulation study of insulin–chitosan complexation driven by electrostatic interactions [Internet]. Journal of Chemical Information and Modeling. 2020 ; 60( 2): 854-865.[citado 2025 nov. 09 ] Available from: https://doi.org/10.1021/acs.jcim.9b00814
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