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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
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    • 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: 23 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. 23 ] 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. 23 ] Available from: https://doi.org/10.1021/acs.jcim.4c00727

  • Artigo de periodico-carta/editorial

    Enhancing coarse-grained models through machine learning. [Editorial] (2024)

    Karmakar, Tarak; Soares, Thereza Amélia ; Merz Jr, Kenneth M

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

    Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, SIMULAÇÃO, MODELAGEM MOLECULAR, NANOPARTÍCULAS

    Versão PublicadaAcesso à fonteDOIComo citar
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    • ABNT

      KARMAKAR, Tarak e SOARES, Thereza Amélia e MERZ JR, Kenneth M. Enhancing coarse-grained models through machine learning. [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.4c00537. Acesso em: 23 nov. 2025. , 2024

    • APA

      Karmakar, T., Soares, T. A., & Merz Jr, K. M. (2024). Enhancing coarse-grained models through machine learning. [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.4c00537

    • NLM

      Karmakar T, Soares TA, Merz Jr KM. Enhancing coarse-grained models through machine learning. [Editorial] [Internet]. Journal of Chemical Information and Modeling. 2024 ; 64( 8): 2931-2932.[citado 2025 nov. 23 ] Available from: https://doi.org/10.1021/acs.jcim.4c00537

    • Vancouver

      Karmakar T, Soares TA, Merz Jr KM. Enhancing coarse-grained models through machine learning. [Editorial] [Internet]. Journal of Chemical Information and Modeling. 2024 ; 64( 8): 2931-2932.[citado 2025 nov. 23 ] Available from: https://doi.org/10.1021/acs.jcim.4c00537

  • Artigo de periodico-carta/editorial

    Guidelines for reporting molecular dynamics simulations in JCIM publications. [Editorial] (2023)

    Soares, Thereza A. ; Cournia, Zoe; Naidoo, Kevin J.; Amaro, Rommie E.; Wahab, Habibah A.; Merz, Kenneth

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

    Assuntos: QUÍMICA TEÓRICA, MOLÉCULA, PESQUISA CIENTÍFICA

    PrivadoAcesso à fonteDOIComo citar
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    • ABNT

      SOARES, Thereza A. et al. Guidelines for reporting molecular dynamics simulations in JCIM publications. [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.3c00599. Acesso em: 23 nov. 2025. , 2023

    • APA

      Soares, T. A., Cournia, Z., Naidoo, K. J., Amaro, R. E., Wahab, H. A., & Merz, K. (2023). Guidelines for reporting molecular dynamics simulations in JCIM publications. [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.3c00599

    • NLM

      Soares TA, Cournia Z, Naidoo KJ, Amaro RE, Wahab HA, Merz K. Guidelines for reporting molecular dynamics simulations in JCIM publications. [Editorial] [Internet]. Journal of Chemical Information and Modeling. 2023 ; 63( 11): 3227-3229.[citado 2025 nov. 23 ] Available from: https://doi.org/10.1021/acs.jcim.3c00599

    • Vancouver

      Soares TA, Cournia Z, Naidoo KJ, Amaro RE, Wahab HA, Merz K. Guidelines for reporting molecular dynamics simulations in JCIM publications. [Editorial] [Internet]. Journal of Chemical Information and Modeling. 2023 ; 63( 11): 3227-3229.[citado 2025 nov. 23 ] Available from: https://doi.org/10.1021/acs.jcim.3c00599

  • Artigo de periodico-carta/editorial

    Editing DNA and RNA through Computations [Editorial] (2023)

    Palermo, Giulia; Soares, Thereza A.

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

    Assuntos: QUÍMICA, REPLICAÇÃO DO DNA, GENÔMICA, ÁCIDOS NUCLEICOS

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    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      PALERMO, Giulia e SOARES, Thereza A. Editing DNA and RNA through Computations [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.3c01824. Acesso em: 23 nov. 2025. , 2023

    • APA

      Palermo, G., & Soares, T. A. (2023). Editing DNA and RNA through Computations [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.3c01824

    • NLM

      Palermo G, Soares TA. Editing DNA and RNA through Computations [Editorial] [Internet]. Journal of Chemical Information and Modeling. 2023 ; 63( 24): 7603-7604.[citado 2025 nov. 23 ] Available from: https://doi.org/10.1021/acs.jcim.3c01824

    • Vancouver

      Palermo G, Soares TA. Editing DNA and RNA through Computations [Editorial] [Internet]. Journal of Chemical Information and Modeling. 2023 ; 63( 24): 7603-7604.[citado 2025 nov. 23 ] Available from: https://doi.org/10.1021/acs.jcim.3c01824

  • Artigo de periodico

    Surface Assessment via Grid Evaluation (SuAVE) for Every Surface Curvature and Cavity Shape (2022)

    Santos, Denys ; Coutinho, Kaline Rabelo ; Silva, Thereza Amélia Soares da

    Fonte: Journal of Chemical Information and Modeling. Unidades: IF, FFCLRP

    Assuntos: FÍSICO-QUÍMICA, FÍSICA MOLECULAR, SOFTWARE ESTATÍSTICO PARA MICROCOMPUTADORES, LIPÍDEOS DA MEMBRANA

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

    • ABNT

      SANTOS, Denys e COUTINHO, Kaline Rabelo e SILVA, Thereza Amélia Soares da. Surface Assessment via Grid Evaluation (SuAVE) for Every Surface Curvature and Cavity Shape. Journal of Chemical Information and Modeling, v. 62, n. 19, p. 4690-4701, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1021/acs.jcim.2c00673. Acesso em: 23 nov. 2025.

    • APA

      Santos, D., Coutinho, K. R., & Silva, T. A. S. da. (2022). Surface Assessment via Grid Evaluation (SuAVE) for Every Surface Curvature and Cavity Shape. Journal of Chemical Information and Modeling, 62( 19), 4690-4701. doi:10.1021/acs.jcim.2c00673

    • NLM

      Santos D, Coutinho KR, Silva TAS da. Surface Assessment via Grid Evaluation (SuAVE) for Every Surface Curvature and Cavity Shape [Internet]. Journal of Chemical Information and Modeling. 2022 ; 62( 19): 4690-4701.[citado 2025 nov. 23 ] Available from: https://doi.org/10.1021/acs.jcim.2c00673

    • Vancouver

      Santos D, Coutinho KR, Silva TAS da. Surface Assessment via Grid Evaluation (SuAVE) for Every Surface Curvature and Cavity Shape [Internet]. Journal of Chemical Information and Modeling. 2022 ; 62( 19): 4690-4701.[citado 2025 nov. 23 ] Available from: https://doi.org/10.1021/acs.jcim.2c00673

  • Artigo de periodico

    Bias amplification in gender, gender identity, and geographical affiliation (2022)

    Cascella, Michele; Silva, Thereza Amélia Soares da

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

    Assuntos: PRECONCEITO, PESQUISA CIENTÍFICA

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

    • ABNT

      CASCELLA, Michele e SILVA, Thereza Amélia Soares da. Bias amplification in gender, gender identity, and geographical affiliation. Journal of Chemical Information and Modeling, v. 62, n. 24, p. 6297-6301, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1021/acs.jcim.2c00533. Acesso em: 23 nov. 2025.

    • APA

      Cascella, M., & Silva, T. A. S. da. (2022). Bias amplification in gender, gender identity, and geographical affiliation. Journal of Chemical Information and Modeling, 62( 24), 6297-6301. doi:10.1021/acs.jcim.2c00533

    • NLM

      Cascella M, Silva TAS da. Bias amplification in gender, gender identity, and geographical affiliation [Internet]. Journal of Chemical Information and Modeling. 2022 ; 62( 24): 6297-6301.[citado 2025 nov. 23 ] Available from: https://doi.org/10.1021/acs.jcim.2c00533

    • Vancouver

      Cascella M, Silva TAS da. Bias amplification in gender, gender identity, and geographical affiliation [Internet]. Journal of Chemical Information and Modeling. 2022 ; 62( 24): 6297-6301.[citado 2025 nov. 23 ] Available from: https://doi.org/10.1021/acs.jcim.2c00533

  • Artigo de periodico-carta/editorial

    Computational chemistry in Asia [Editorial] (2022)

    Wei, Guo-Wei; Soares, Thereza A. ; Wahab, Habibah A.; Wang, Renxiao

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

    Assuntos: PERIÓDICOS CIENTÍFICOS, QUÍMICA, QUÍMICA

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

    • ABNT

      WEI, Guo-Wei et al. Computational chemistry in Asia [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.2c01050. Acesso em: 23 nov. 2025. , 2022

    • APA

      Wei, G. -W., Soares, T. A., Wahab, H. A., & Wang, R. (2022). Computational chemistry in Asia [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.2c01050

    • NLM

      Wei G-W, Soares TA, Wahab HA, Wang R. Computational chemistry in Asia [Editorial] [Internet]. Journal of Chemical Information and Modeling. 2022 ; 62( 21): 5035-5037.[citado 2025 nov. 23 ] Available from: https://doi.org/10.1021/acs.jcim.2c01050

    • Vancouver

      Wei G-W, Soares TA, Wahab HA, Wang R. Computational chemistry in Asia [Editorial] [Internet]. Journal of Chemical Information and Modeling. 2022 ; 62( 21): 5035-5037.[citado 2025 nov. 23 ] Available from: https://doi.org/10.1021/acs.jcim.2c01050

  • Artigo de periodico-carta/editorial

    Celebrating diversity, equity, inclusion, and respect in computational and theoretical chemistry [Editorial] (2022)

    Cournia, Zoe; Soares, Thereza A. ; Wahab, Habibah A.; Amaro, Rommie E.

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

    Assuntos: PERIÓDICOS CIENTÍFICOS, QUÍMICA TEÓRICA, CIÊNCIA

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

    • ABNT

      COURNIA, Zoe et al. Celebrating diversity, equity, inclusion, and respect in computational and theoretical chemistry [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.2c01543. Acesso em: 23 nov. 2025. , 2022

    • APA

      Cournia, Z., Soares, T. A., Wahab, H. A., & Amaro, R. E. (2022). Celebrating diversity, equity, inclusion, and respect in computational and theoretical chemistry [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.2c01543

    • NLM

      Cournia Z, Soares TA, Wahab HA, Amaro RE. Celebrating diversity, equity, inclusion, and respect in computational and theoretical chemistry [Editorial] [Internet]. Journal of Chemical Information and Modeling. 2022 ; 62( 24): 6287-6291.[citado 2025 nov. 23 ] Available from: https://doi.org/10.1021/acs.jcim.2c01543

    • Vancouver

      Cournia Z, Soares TA, Wahab HA, Amaro RE. Celebrating diversity, equity, inclusion, and respect in computational and theoretical chemistry [Editorial] [Internet]. Journal of Chemical Information and Modeling. 2022 ; 62( 24): 6287-6291.[citado 2025 nov. 23 ] Available from: https://doi.org/10.1021/acs.jcim.2c01543

  • Artigo de periodico-carta/editorial

    The (Re)-evolution of Quantitative Structure–Activity Relationship (QSAR) studies propelled by the surge of machine learning methods [Editorial] (2022)

    Soares, Thereza A. ; Alves, Ariane Ferreira Nunes; Mazzolari, Angelica; Ruggiu, Fiorella; Wei, Guo-Wei; Merz, Kenneth

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

    Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, MODELOS MATEMÁTICOS, ESTRUTURA MOLECULAR (QUÍMICA TEÓRICA)

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

    • ABNT

      SOARES, Thereza A. et al. The (Re)-evolution of Quantitative Structure–Activity Relationship (QSAR) studies propelled by the surge of machine learning methods [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.2c01422. Acesso em: 23 nov. 2025. , 2022

    • APA

      Soares, T. A., Alves, A. F. N., Mazzolari, A., Ruggiu, F., Wei, G. -W., & Merz, K. (2022). The (Re)-evolution of Quantitative Structure–Activity Relationship (QSAR) studies propelled by the surge of machine learning methods [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.2c01422

    • NLM

      Soares TA, Alves AFN, Mazzolari A, Ruggiu F, Wei G-W, Merz K. The (Re)-evolution of Quantitative Structure–Activity Relationship (QSAR) studies propelled by the surge of machine learning methods [Editorial] [Internet]. Journal of Chemical Information and Modeling. 2022 ; 62( 22): 5317-5320.[citado 2025 nov. 23 ] Available from: https://doi.org/10.1021/acs.jcim.2c01422

    • Vancouver

      Soares TA, Alves AFN, Mazzolari A, Ruggiu F, Wei G-W, Merz K. The (Re)-evolution of Quantitative Structure–Activity Relationship (QSAR) studies propelled by the surge of machine learning methods [Editorial] [Internet]. Journal of Chemical Information and Modeling. 2022 ; 62( 22): 5317-5320.[citado 2025 nov. 23 ] Available from: https://doi.org/10.1021/acs.jcim.2c01422
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