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Classification-based QSAR Models for the Prediction of the Bioactivity of ACE-inhibitor Peptides.
Tripaldi, Piercosimo; Pérez-González, Andrés; Rojas, Cristian; Radax, Johann; Ballabio, Davide; Todeschini, Roberto.
Afiliação
  • Tripaldi P; Facultad de Ciencia y Tecnologia, Universidad del Azuay, Av. 24 de Mayo 7-77 y Hernan Malo, Cuenca, Ecuador.
  • Pérez-González A; Facultad de Ciencia y Tecnologia, Universidad del Azuay, Av. 24 de Mayo 7-77 y Hernan Malo, Cuenca, Ecuador.
  • Rojas C; Facultad de Ciencia y Tecnologia, Universidad del Azuay, Av. 24 de Mayo 7-77 y Hernan Malo, Cuenca, Ecuador.
  • Radax J; Facultad de Medicina, Universidad del Azuay, Av. 24 de Mayo 7-77 y Hernan Malo, Cuenca, Ecuador.
  • Ballabio D; Milano Chemometrics and QSAR Research Group, Department of Earth and Environmental Sciences, University of Milano Bicocca, Milan, Italy.
  • Todeschini R; Milano Chemometrics and QSAR Research Group, Department of Earth and Environmental Sciences, University of Milano Bicocca, Milan, Italy.
Protein Pept Lett ; 25(11): 1015-1023, 2018.
Article em En | MEDLINE | ID: mdl-30430931
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Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Oligopeptídeos / Inibidores da Enzima Conversora de Angiotensina / Peptidil Dipeptidase A / Relação Quantitativa Estrutura-Atividade Tipo de estudo: Prognostic_studies / Qualitative_research / Risk_factors_studies Idioma: En Revista: Protein Pept Lett Assunto da revista: BIOQUIMICA Ano de publicação: 2018 Tipo de documento: Article País de afiliação: Equador País de publicação: Holanda
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