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1.
IDL-PPBopt: A Strategy for Prediction and Optimization of Human Plasma Protein Binding of Compounds via an Interpretable Deep Learning Method.
J Chem Inf Model;
62(11): 2788-2799, 2022 06 13.
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| MEDLINE | ID: mdl-35607907
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2.
Computational Prediction of Site of Metabolism for UGT-Catalyzed Reactions.
J Chem Inf Model;
59(3): 1085-1095, 2019 03 25.
Artículo
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| MEDLINE | ID: mdl-30586295
3.
Multiclassification Prediction of Enzymatic Reactions for Oxidoreductases and Hydrolases Using Reaction Fingerprints and Machine Learning Methods.
J Chem Inf Model;
58(6): 1169-1181, 2018 06 25.
Artículo
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| MEDLINE | ID: mdl-29733642
4.
Correction to "admetSAR: A Comprehensive Source and Free Tool for Assessment of Chemical ADMET Properties".
J Chem Inf Model;
59(11): 4959, 2019 Nov 25.
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| MEDLINE | ID: mdl-31661262
5.
Chemical rules for optimization of chemical mutagenicity via matched molecular pairs analysis and machine learning methods.
J Cheminform;
15(1): 35, 2023 Mar 20.
Artículo
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| MEDLINE | ID: mdl-36941726
6.
In silico prediction of chemical Ames mutagenicity.
J Chem Inf Model;
52(11): 2840-7, 2012 Nov 26.
Artículo
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| MEDLINE | ID: mdl-23030379
7.
admetSAR: a comprehensive source and free tool for assessment of chemical ADMET properties.
J Chem Inf Model;
52(11): 3099-105, 2012 Nov 26.
Artículo
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| MEDLINE | ID: mdl-23092397
8.
In silico assessment of chemical biodegradability.
J Chem Inf Model;
52(3): 655-69, 2012 Mar 26.
Artículo
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| MEDLINE | ID: mdl-22332973
9.
In silico prediction of UGT-mediated metabolism in drug-like molecules via graph neural network.
J Cheminform;
14(1): 46, 2022 Jul 08.
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| MEDLINE | ID: mdl-35804446
10.
Insights into molecular basis of cytochrome p450 inhibitory promiscuity of compounds.
J Chem Inf Model;
51(10): 2482-95, 2011 Oct 24.
Artículo
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| MEDLINE | ID: mdl-21875141
11.
Classification of cytochrome P450 inhibitors and noninhibitors using combined classifiers.
J Chem Inf Model;
51(5): 996-1011, 2011 May 23.
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| MEDLINE | ID: mdl-21491913
12.
In silico prediction of chemical aquatic toxicity for marine crustaceans via machine learning.
Toxicol Res (Camb);
8(3): 341-352, 2019 May 01.
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| MEDLINE | ID: mdl-31160968
13.
Green Pesticide R&D in China.
J Agric Food Chem;
71(14): 5417-5418, 2023 04 12.
Artículo
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| MEDLINE | ID: mdl-37010075
14.
In silico estimation of chemical aquatic toxicity on crustaceans using chemical category methods.
Environ Sci Process Impacts;
20(9): 1234-1243, 2018 Sep 19.
Artículo
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| MEDLINE | ID: mdl-30069560
15.
In silico Prediction of Drug Induced Liver Toxicity Using Substructure Pattern Recognition Method.
Mol Inform;
35(3-4): 136-44, 2016 04.
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| MEDLINE | ID: mdl-27491923
16.
In silico prediction of hERG potassium channel blockage by chemical category approaches.
Toxicol Res (Camb);
5(2): 570-582, 2016 Mar 01.
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| MEDLINE | ID: mdl-30090371
17.
In silico prediction of chemical toxicity on avian species using chemical category approaches.
Chemosphere;
122: 280-287, 2015 Mar.
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| MEDLINE | ID: mdl-25532772
18.
Prediction of human genes and diseases targeted by xenobiotics using predictive toxicogenomic-derived models (PTDMs).
Mol Biosyst;
9(6): 1316-25, 2013 Jun.
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| MEDLINE | ID: mdl-23455869
19.
cis-Configuration: a new tactic/rationale for neonicotinoid molecular design.
J Agric Food Chem;
59(7): 2943-9, 2011 Apr 13.
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| MEDLINE | ID: mdl-21043520
20.
In silico prediction of Tetrahymena pyriformis toxicity for diverse industrial chemicals with substructure pattern recognition and machine learning methods.
Chemosphere;
82(11): 1636-43, 2011 Mar.
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| MEDLINE | ID: mdl-21145574