Evaluation of Compound Virtual Screening Performance Using Learning-to-Rank in Diverse Experimental Scenarios
Evaluation of Compound Virtual Screening Performance Using Learning-to-Rank in Diverse Experimental Scenarios
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在不同的实验场景中使用排序学习评估化合物虚拟筛选性能
DOI：
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发表时间：
2022
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
Masahito Ohue
中科院分区：
文献类型：
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作者：
Kairi Furui;Masahito Ohue
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量化 NSAID 相关不良事件的影响。
DOI：
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发表时间：
2013
期刊：
The American journal of managed care
影响因子：
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作者：
M. Fine
通讯作者：
M. Fine
高通量细胞毒性筛选：碰运气
影响因子：
7.4
作者：
S. Crouch;K. Slater
通讯作者：
K. Slater
引入迭代虚拟筛选的“主动搜索”方法
影响因子：
3.5
作者：
Roman Garnett;Thomas Gärtner;Martin Vogt;Jürgen Bajorath
通讯作者：
Jürgen Bajorath
影响因子：
5.6
作者：
Hu, Ye;Bajorath, Juergen
通讯作者：
Bajorath, Juergen
有关结构警报的警报
DOI：
10.1002/chin.201640272
发表时间：
2016
期刊：
ChemInform
影响因子：
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作者：
A. Tropsha
通讯作者：
A. Tropsha