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Computational Identification of Chemical Compounds with Potential Activity against Leishmania amazonensis using Nonlinear Machine Learning Techniques.
Castillo-Garit, Juan Alberto; Flores-Balmaseda, Naivi; Álvarez, Orlando; Pham-The, Hai; Pérez-Doñate, Virginia; Torrens, Francisco; Pérez-Giménez, Facundo.
Afiliação
  • Castillo-Garit JA; Unidad de Toxicologia Experimental, Universidad de Ciencias Medicas de Villa Clara, Santa Clara, 50200, Cuba.
  • Flores-Balmaseda N; Unidad de Investigacion de Diseno de Farmacos y Conectividad Molecular, Departamento de Quimica Física, Facultad de Farmacia, Universitat de Valencia, Valencia, Spain.
  • Álvarez O; CAMD-BIR Unit, Chemistry-Pharmacy Faculty, Universidad Central de Las Villas, Santa Clara, 54830, Cuba.
  • Pham-The H; CAMD-BIR Unit, Chemistry-Pharmacy Faculty, Universidad Central de Las Villas, Santa Clara, 54830, Cuba.
  • Pérez-Doñate V; Hanoi University of Pharmacy, 13-15 Le Thanh Tong, Hoan Kiem, Hanoi, Vietnam.
  • Torrens F; Departamento de Microbiologia. Hospital Universitario de la Ribera, Valencia, Spain.
  • Pérez-Giménez F; Institut Universitari de Ciencia Molecular, Universitat de València, 46071, Valencia, Spain.
Curr Top Med Chem ; 18(27): 2347-2354, 2018.
Article em En | MEDLINE | ID: mdl-30499402
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Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Aprendizado de Máquina / Leishmania / Antiprotozoários Tipo de estudo: Diagnostic_studies Idioma: En Revista: Curr Top Med Chem Assunto da revista: QUIMICA Ano de publicação: 2018 Tipo de documento: Article País de afiliação: Cuba País de publicação: Emirados Árabes Unidos
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