Hybrid consensus and k-nearest neighbours (kNN) strategies to classify dual BRD4/PLK1 inhibitors.

Rezaie, H; Asadollahi-Baboli, M; Hassaninejad-Darzi, S K

Rezaie, H; Asadollahi-Baboli, M; Hassaninejad-Darzi, S K.

Afiliación

Rezaie H; Department of Chemistry, Faculty of Science, Babol Noshirvani University of Technology, Babol, Iran.
Asadollahi-Baboli M; Department of Chemistry, Faculty of Science, Babol Noshirvani University of Technology, Babol, Iran.
Hassaninejad-Darzi SK; Department of Chemistry, Faculty of Science, Babol Noshirvani University of Technology, Babol, Iran.

SAR QSAR Environ Res ; 33(10): 779-792, 2022 Oct.

Article en En | MEDLINE | ID: mdl-36330747

Asunto(s)

Proteínas Nucleares; Relación Estructura-Actividad Cuantitativa; Humanos; Consenso; Reproducibilidad de los Resultados; Factores de Transcripción; Proteínas de Ciclo Celular

Palabras clave

Bayes consensus; classification; k-nearest neighbours (kNN); majority voting approaches; ranked binding energies of residues

Texto completo

Añadir a Mi BVS

Imprimir

XML

PubMed Links

Buscar en Google

Texto completo: 1 Colección: 01-internacional Base de datos: MEDLINE Asunto principal: Proteínas Nucleares / Relación Estructura-Actividad Cuantitativa Tipo de estudio: Clinical_trials / Guideline / Prognostic_studies Límite: Humans Idioma: En Revista: SAR QSAR Environ Res Asunto de la revista: SAUDE AMBIENTAL Año: 2022 Tipo del documento: Article País de afiliación: Irán Pais de publicación: Reino Unido

Texto completo

Añadir a Mi BVS

Imprimir

XML

PubMed Links

Buscar en Google