Combining machine learning and quantum mechanics yields more chemically aware molecular descriptors for medicinal chemistry applications.

Tortorella, Sara; Carosati, Emanuele; Sorbi, Giulia; Bocci, Giovanni; Cross, Simon; Cruciani, Gabriele; Storchi, Loriano

Tortorella, Sara; Carosati, Emanuele; Sorbi, Giulia; Bocci, Giovanni; Cross, Simon; Cruciani, Gabriele; Storchi, Loriano.

Afiliação

Tortorella S; Molecular Horizon srl, via Montelino 30, Bettona (Perugia), 06084, Italy.
Carosati E; Department of Chemistry, Biology and Biotechnology, University of Perugia, Perugia, Italy.
Sorbi G; Molecular Horizon srl, via Montelino 30, Bettona (Perugia), 06084, Italy.
Bocci G; Translational Informatics Division, Department of Internal Medicine, University of New Mexico School of Medicine, Albuquerque, New Mexico, USA.
Cross S; Molecular Discovery Ltd, Hertfordshire, UK.
Cruciani G; Department of Chemistry, Biology and Biotechnology, University of Perugia, Perugia, Italy.
Storchi L; Dipartimento di Farmacia, Università G. D'Annunzio, Chieti, Italy.

J Comput Chem ; 42(29): 2068-2078, 2021 11 05.

Article em En | MEDLINE | ID: mdl-34410004

Assuntos

Teoria da Densidade Funcional; Aprendizado de Máquina; Compostos Orgânicos/química; Ligação de Hidrogênio; Estrutura Molecular

Palavras-chave

drug discovery; machine learning; medicinal chemistry applications; molecular descriptors; molecular interaction fields

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Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Compostos Orgânicos / Aprendizado de Máquina / Teoria da Densidade Funcional Tipo de estudo: Prognostic_studies Idioma: En Revista: J Comput Chem Assunto da revista: QUIMICA Ano de publicação: 2021 Tipo de documento: Article País de afiliação: Itália

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