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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
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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: 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-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
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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: 09 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. 09 ] 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. 09 ] Available from: https://doi.org/10.1021/acs.jcim.4c00537
Artigo de periodico
The Impact of Interdisciplinary, Gender and Geographic Distributions on the Citation Patterns of the Journal of Chemical Information and Modeling (2024)
Prati, Ronaldo C.; Rodrigues, Bruno S. M.; Aragão, Iberis; Silva, Thereza Amélia Soares da; Quiles, Marcos Gonçalves ; Silva, Juarez Lopes Ferreira da
Fonte: Journal of Chemical Information and Modeling. Unidades: IQSC, FFCLRP
Assuntos: BIOENGENHARIA, BIOTECNOLOGIA, BIOLOGIA, MATERIAIS
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ABNT
PRATI, Ronaldo C. et al. The Impact of Interdisciplinary, Gender and Geographic Distributions on the Citation Patterns of the Journal of Chemical Information and Modeling. Journal of Chemical Information and Modeling, v. 64, n. 4, p. 1107–1111, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1021/acs.jcim.3c02014. Acesso em: 09 nov. 2025.
APA
Prati, R. C., Rodrigues, B. S. M., Aragão, I., Silva, T. A. S. da, Quiles, M. G., & Silva, J. L. F. da. (2024). The Impact of Interdisciplinary, Gender and Geographic Distributions on the Citation Patterns of the Journal of Chemical Information and Modeling. Journal of Chemical Information and Modeling, 64( 4), 1107–1111. doi:10.1021/acs.jcim.3c02014
NLM
Prati RC, Rodrigues BSM, Aragão I, Silva TAS da, Quiles MG, Silva JLF da. The Impact of Interdisciplinary, Gender and Geographic Distributions on the Citation Patterns of the Journal of Chemical Information and Modeling [Internet]. Journal of Chemical Information and Modeling. 2024 ;64( 4): 1107–1111.[citado 2025 nov. 09 ] Available from: https://doi.org/10.1021/acs.jcim.3c02014
Vancouver
Prati RC, Rodrigues BSM, Aragão I, Silva TAS da, Quiles MG, Silva JLF da. The Impact of Interdisciplinary, Gender and Geographic Distributions on the Citation Patterns of the Journal of Chemical Information and Modeling [Internet]. Journal of Chemical Information and Modeling. 2024 ;64( 4): 1107–1111.[citado 2025 nov. 09 ] Available from: https://doi.org/10.1021/acs.jcim.3c02014
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
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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: 09 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. 09 ] 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. 09 ] 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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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: 09 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. 09 ] 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. 09 ] 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
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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: 09 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. 09 ] 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. 09 ] 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
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: 09 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. 09 ] 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. 09 ] 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
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: 09 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. 09 ] 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. 09 ] Available from: https://doi.org/10.1021/acs.jcim.2c01050
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)
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: 09 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. 09 ] 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. 09 ] Available from: https://doi.org/10.1021/acs.jcim.2c01422
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
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: 09 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. 09 ] 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. 09 ] Available from: https://doi.org/10.1021/acs.jcim.2c01543

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