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Prediction of matrix metal proteinases-12 inhibitors by machine learning approaches.
Li, Bingke; Hu, Li; Xue, Ying; Yang, Min; Huang, Long; Zhang, Zhentao; Liu, Jialei; Deng, Guowei.
Afiliación
  • Li B; a Institute of Functional Molecules, College of Chemistry and Life Science , Chengdu Normal University , Chengdu , China.
  • Hu L; a Institute of Functional Molecules, College of Chemistry and Life Science , Chengdu Normal University , Chengdu , China.
  • Xue Y; b Key Lab of Green Chemistry and Technology in Ministry of Education, College of Chemistry , Sichuan University , Chengdu , China.
  • Yang M; a Institute of Functional Molecules, College of Chemistry and Life Science , Chengdu Normal University , Chengdu , China.
  • Huang L; a Institute of Functional Molecules, College of Chemistry and Life Science , Chengdu Normal University , Chengdu , China.
  • Zhang Z; c Beijing Key Laboratory of Thermal Science and Technology , Beijing , China.
  • Liu J; d CAS Key Laboratory of Cryogenics , Technical Institute of Physics and Chemistry , Beijing , China.
  • Deng G; c Beijing Key Laboratory of Thermal Science and Technology , Beijing , China.
J Biomol Struct Dyn ; 37(10): 2627-2640, 2019 Jul.
Article en En | MEDLINE | ID: mdl-30051748
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Texto completo: 1 Colección: 01-internacional Base de datos: MEDLINE Asunto principal: Relación Estructura-Actividad Cuantitativa / Metaloproteinasa 12 de la Matriz / Inhibidores de la Metaloproteinasa de la Matriz / Aprendizaje Automático Tipo de estudio: Prognostic_studies / Risk_factors_studies Idioma: En Revista: J Biomol Struct Dyn Año: 2019 Tipo del documento: Article País de afiliación: China Pais de publicación: Reino Unido
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