CIRCE: Web-Based Platform for the Prediction of Cannabinoid Receptor Ligands Using Explainable Machine Learning.

Gambacorta, Nicola; Ciriaco, Fulvio; Amoroso, Nicola; Altomare, Cosimo Damiano; Bajorath, Jürgen; Nicolotti, Orazio

Gambacorta, Nicola; Ciriaco, Fulvio; Amoroso, Nicola; Altomare, Cosimo Damiano; Bajorath, Jürgen; Nicolotti, Orazio.

Afiliación

Gambacorta N; Dipartimento di Farmacia Scienze del Farmaco, Università degli Studi di Bari "Aldo Moro", Via E. Orabona, 4, I-70125 Bari, Italy.
Ciriaco F; Department of Life Science Informatics and Data Science, B-IT, LIMES Program Unit Chemical Biology and Medicinal Chemistry, Rheinische Friedrich-Wilhelms-Universität, Friedrich-Hirzebruch-Allee 5/6, D-53115 Bonn, Germany.
Amoroso N; Dipartimento di Chimica, Università degli Studi di Bari "Aldo Moro", Via E. Orabona, 4, I-70125 Bari, Italy.
Altomare CD; Dipartimento di Farmacia Scienze del Farmaco, Università degli Studi di Bari "Aldo Moro", Via E. Orabona, 4, I-70125 Bari, Italy.
Bajorath J; Dipartimento di Farmacia Scienze del Farmaco, Università degli Studi di Bari "Aldo Moro", Via E. Orabona, 4, I-70125 Bari, Italy.
Nicolotti O; Department of Life Science Informatics and Data Science, B-IT, LIMES Program Unit Chemical Biology and Medicinal Chemistry, Rheinische Friedrich-Wilhelms-Universität, Friedrich-Hirzebruch-Allee 5/6, D-53115 Bonn, Germany.

J Chem Inf Model ; 63(18): 5916-5926, 2023 09 25.

Article en En | MEDLINE | ID: mdl-37675493

Asunto(s)

Internet; Aprendizaje Automático; Ligandos; Receptores de Cannabinoides

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Texto completo: 1 Bases de datos: MEDLINE Asunto principal: Internet / Aprendizaje Automático Tipo de estudio: Prognostic_studies / Risk_factors_studies Idioma: En Revista: J Chem Inf Model Asunto de la revista: INFORMATICA MEDICA / QUIMICA Año: 2023 Tipo del documento: Article País de afiliación: Italia

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