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AutoDock Vina 1.2.0: New Docking Methods, Expanded Force Field, and Python Bindings
AutoDock Vina 1.2.0: New Docking Methods, Expanded Force Field, and Python Bindings
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AutoDock Vina 1.2.0: New Docking Methods, Expanded Force Field, and Python Bindings

Eberhardt, Jerome ; Santos-Martins, Diogo ; Tillack, Andreas F ; Forli, Stefano

Journal of chemical information and modeling, 2021-08, Vol.61 (8), p.3891-3898 [Periódico revisado por pares]

Washington: American Chemical Society

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2
U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation
U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation
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U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation

Ronneberger, Olaf ; Fischer, Philipp ; Brox, Thomas

Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention – MICCAI 2015, p.234-241 [Periódico revisado por pares]

Cham: Springer International Publishing

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3
Kubios HRV – Heart rate variability analysis software
Kubios HRV – Heart rate variability analysis software
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Kubios HRV – Heart rate variability analysis software

Tarvainen, Mika P ; Niskanen, Juha-Pekka ; Lipponen, Jukka A ; Ranta-aho, Perttu O ; Karjalainen, Pasi A

Computer methods and programs in biomedicine, 2014-01, Vol.113 (1), p.210-220 [Periódico revisado por pares]

Kidlington: Elsevier Ireland Ltd

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4
ZINC20A Free Ultralarge-Scale Chemical Database for Ligand Discovery
ZINC20A Free Ultralarge-Scale Chemical Database for Ligand Discovery
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ZINC20A Free Ultralarge-Scale Chemical Database for Ligand Discovery

Irwin, John J ; Tang, Khanh G ; Young, Jennifer ; Dandarchuluun, Chinzorig ; Wong, Benjamin R ; Khurelbaatar, Munkhzul ; Moroz, Yurii S ; Mayfield, John ; Sayle, Roger A

Journal of chemical information and modeling, 2020-12, Vol.60 (12), p.6065-6073 [Periódico revisado por pares]

United States: American Chemical Society

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The National COVID Cohort Collaborative (N3C): Rationale, design, infrastructure, and deployment
The National COVID Cohort Collaborative (N3C): Rationale, design, infrastructure, and deployment
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The National COVID Cohort Collaborative (N3C): Rationale, design, infrastructure, and deployment

Haendel, Melissa A ; Chute, Christopher G ; Bennett, Tellen D ; Eichmann, David A ; Guinney, Justin ; Kibbe, Warren A ; Payne, Philip R O ; Pfaff, Emily R ; Robinson, Peter N ; Saltz, Joel H ; Spratt, Heidi ; Suver, Christine ; Wilbanks, John ; Wilcox, Adam B ; Williams, Andrew E ; Wu, Chunlei ; Blacketer, Clair ; Bradford, Robert L ; Cimino, James J ; Clark, Marshall ; Colmenares, Evan W ; Francis, Patricia A ; Gabriel, Davera ; Graves, Alexis ; Hemadri, Raju ; Hong, Stephanie S ; Hripscak, George ; Jiao, Dazhi ; Klann, Jeffrey G ; Kostka, Kristin ; Lee, Adam M ; Lehmann, Harold P ; Lingrey, Lora ; Miller, Robert T ; Morris, Michele ; Murphy, Shawn N ; Natarajan, Karthik ; Palchuk, Matvey B ; Sheikh, Usman ; Solbrig, Harold ; Visweswaran, Shyam ; Walden, Anita ; Walters, Kellie M ; Weber, Griffin M ; Zhang, Xiaohan Tanner ; Zhu, Richard L ; Amor, Benjamin ; Girvin, Andrew T ; Manna, Amin ; Qureshi, Nabeel ; Kurilla, Michael G ; Michael, Sam G ; Portilla, Lili M ; Rutter, Joni L ; Austin, Christopher P ; Gersing, Ken R

Journal of the American Medical Informatics Association : JAMIA, 2021-03, Vol.28 (3), p.427-443 [Periódico revisado por pares]

England: Oxford University Press

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CoroNet: A deep neural network for detection and diagnosis of COVID-19 from chest x-ray images
CoroNet: A deep neural network for detection and diagnosis of COVID-19 from chest x-ray images
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CoroNet: A deep neural network for detection and diagnosis of COVID-19 from chest x-ray images

Khan, Asif Iqbal ; Shah, Junaid Latief ; Bhat, Mohammad Mudasir

Computer methods and programs in biomedicine, 2020-11, Vol.196, p.105581-105581, Article 105581 [Periódico revisado por pares]

Ireland: Elsevier B.V

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7
Blockchain distributed ledger technologies for biomedical and health care applications
Blockchain distributed ledger technologies for biomedical and health care applications
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Blockchain distributed ledger technologies for biomedical and health care applications

Kuo, Tsung-Ting ; Kim, Hyeon-Eui ; Ohno-Machado, Lucila

Journal of the American Medical Informatics Association : JAMIA, 2017-11, Vol.24 (6), p.1211-1220 [Periódico revisado por pares]

England: Oxford University Press

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8
Opportunities and challenges in developing deep learning models using electronic health records data: a systematic review
Opportunities and challenges in developing deep learning models using electronic health records data: a systematic review
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Opportunities and challenges in developing deep learning models using electronic health records data: a systematic review

Xiao, Cao ; Choi, Edward ; Sun, Jimeng

Journal of the American Medical Informatics Association : JAMIA, 2018-10, Vol.25 (10), p.1419-1428 [Periódico revisado por pares]

England: Oxford University Press

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9
Deep Architectures and Deep Learning in Chemoinformatics: The Prediction of Aqueous Solubility for Drug-Like Molecules
Deep Architectures and Deep Learning in Chemoinformatics: The Prediction of Aqueous Solubility for Drug-Like Molecules
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Deep Architectures and Deep Learning in Chemoinformatics: The Prediction of Aqueous Solubility for Drug-Like Molecules

Lusci, Alessandro ; Pollastri, Gianluca ; Baldi, Pierre

Journal of chemical information and modeling, 2013-07, Vol.53 (7), p.1563-1575 [Periódico revisado por pares]

Washington, DC: American Chemical Society

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Deep neural network models for computational histopathology: A survey
Deep neural network models for computational histopathology: A survey
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Deep neural network models for computational histopathology: A survey

Srinidhi, Chetan L. ; Ciga, Ozan ; Martel, Anne L.

Medical image analysis, 2021-01, Vol.67, p.101813-101813, Article 101813 [Periódico revisado por pares]

Netherlands: Elsevier B.V

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