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Data and its (dis)contents: A survey of dataset development and use in machine learning research
Data and its (dis)contents: A survey of dataset development and use in machine learning research
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Data and its (dis)contents: A survey of dataset development and use in machine learning research

Paullada, Amandalynne ; Raji, Inioluwa Deborah ; Bender, Emily M. ; Denton, Emily ; Hanna, Alex

Patterns (New York, N.Y.), 2021-11, Vol.2 (11), p.100336-100336, Article 100336 [Periódico revisado por pares]

United States: Elsevier Inc

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Convolutional Embedding of Attributed Molecular Graphs for Physical Property Prediction
Convolutional Embedding of Attributed Molecular Graphs for Physical Property Prediction
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Convolutional Embedding of Attributed Molecular Graphs for Physical Property Prediction

Coley, Connor W ; Barzilay, Regina ; Green, William H ; Jaakkola, Tommi S ; Jensen, Klavs F

Journal of chemical information and modeling, 2017-08, Vol.57 (8), p.1757-1772 [Periódico revisado por pares]

United States: American Chemical Society

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GuacaMol: Benchmarking Models for de Novo Molecular Design
GuacaMol: Benchmarking Models for de Novo Molecular Design
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GuacaMol: Benchmarking Models for de Novo Molecular Design

Brown, Nathan ; Fiscato, Marco ; Segler, Marwin H.S ; Vaucher, Alain C

Journal of chemical information and modeling, 2019-03, Vol.59 (3), p.1096-1108 [Periódico revisado por pares]

United States: American Chemical Society

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14
Comparative Assessment of Scoring Functions: The CASF-2016 Update
Comparative Assessment of Scoring Functions: The CASF-2016 Update
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Comparative Assessment of Scoring Functions: The CASF-2016 Update

Su, Minyi ; Yang, Qifan ; Du, Yu ; Feng, Guoqin ; Liu, Zhihai ; Li, Yan ; Wang, Renxiao

Journal of chemical information and modeling, 2019-02, Vol.59 (2), p.895-913 [Periódico revisado por pares]

United States: American Chemical Society

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15
Graph Convolutional Neural Networks for Predicting Drug-Target Interactions
Graph Convolutional Neural Networks for Predicting Drug-Target Interactions
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Graph Convolutional Neural Networks for Predicting Drug-Target Interactions

Torng, Wen ; Altman, Russ B

Journal of chemical information and modeling, 2019-10, Vol.59 (10), p.4131-4149 [Periódico revisado por pares]

United States: American Chemical Society

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g_mmpbsaA GROMACS Tool for High-Throughput MM-PBSA Calculations
g_mmpbsaA GROMACS Tool for High-Throughput MM-PBSA Calculations
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g_mmpbsaA GROMACS Tool for High-Throughput MM-PBSA Calculations

Kumari, Rashmi ; Kumar, Rajendra ; Lynn, Andrew

Journal of chemical information and modeling, 2014-07, Vol.54 (7), p.1951-1962 [Periódico revisado por pares]

United States: American Chemical Society

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17
Relative Binding Free Energy Calculations in Drug Discovery: Recent Advances and Practical Considerations
Relative Binding Free Energy Calculations in Drug Discovery: Recent Advances and Practical Considerations
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Relative Binding Free Energy Calculations in Drug Discovery: Recent Advances and Practical Considerations

Cournia, Zoe ; Allen, Bryce ; Sherman, Woody

Journal of chemical information and modeling, 2017-12, Vol.57 (12), p.2911-2937 [Periódico revisado por pares]

United States: American Chemical Society

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Could graph neural networks learn better molecular representation for drug discovery? A comparison study of descriptor-based and graph-based models
Could graph neural networks learn better molecular representation for drug discovery? A comparison study of descriptor-based and graph-based models
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Could graph neural networks learn better molecular representation for drug discovery? A comparison study of descriptor-based and graph-based models

Jiang, Dejun ; Wu, Zhenxing ; Hsieh, Chang-Yu ; Chen, Guangyong ; Liao, Ben ; Wang, Zhe ; Shen, Chao ; Cao, Dongsheng ; Wu, Jian ; Hou, Tingjun

Journal of cheminformatics, 2021-02, Vol.13 (1), p.12-12, Article 12 [Periódico revisado por pares]

Cham: Springer International Publishing

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SCScore: Synthetic Complexity Learned from a Reaction Corpus
SCScore: Synthetic Complexity Learned from a Reaction Corpus
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SCScore: Synthetic Complexity Learned from a Reaction Corpus

Coley, Connor W ; Rogers, Luke ; Green, William H ; Jensen, Klavs F

Journal of chemical information and modeling, 2018-02, Vol.58 (2), p.252-261 [Periódico revisado por pares]

United States: American Chemical Society

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TRAVIS - A Free Analyzer and Visualizer for Monte Carlo and Molecular Dynamics Trajectories
TRAVIS - A Free Analyzer and Visualizer for Monte Carlo and Molecular Dynamics Trajectories
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TRAVIS - A Free Analyzer and Visualizer for Monte Carlo and Molecular Dynamics Trajectories

Brehm, Martin ; Kirchner, Barbara

Journal of chemical information and modeling, 2011-08, Vol.51 (8), p.2007-2023 [Periódico revisado por pares]

Washington, DC: American Chemical Society

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