Multiple Instance Learning Improves Ames Mutagenicity Prediction for Problematic Molecular Species.

Feeney, Samuel V; Lui, Raymond; Guan, Davy; Matthews, Slade

Feeney, Samuel V; Lui, Raymond; Guan, Davy; Matthews, Slade.

Afiliación

Feeney SV; Computational Pharmacology & Toxicology Laboratory, Discipline of Pharmacology, School of Pharmacy, Faculty of Medicine and Health, The University of Sydney, Sydney, NSW, 2006, Australia.
Lui R; Computational Pharmacology & Toxicology Laboratory, Discipline of Pharmacology, School of Pharmacy, Faculty of Medicine and Health, The University of Sydney, Sydney, NSW, 2006, Australia.
Guan D; Computational Pharmacology & Toxicology Laboratory, Discipline of Pharmacology, School of Pharmacy, Faculty of Medicine and Health, The University of Sydney, Sydney, NSW, 2006, Australia.
Matthews S; Computational Pharmacology & Toxicology Laboratory, Discipline of Pharmacology, School of Pharmacy, Faculty of Medicine and Health, The University of Sydney, Sydney, NSW, 2006, Australia.

Chem Res Toxicol ; 36(8): 1227-1237, 2023 08 21.

Article en En | MEDLINE | ID: mdl-37477941

Asunto(s)

Mutágenos; Relación Estructura-Actividad Cuantitativa; Mutágenos/toxicidad; Mutágenos/química; Mutagénesis; Simulación por Computador; Aminas/toxicidad; Aminas/química; Pruebas de Mutagenicidad/métodos

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Texto completo: 1 Colección: 01-internacional Banco de datos: MEDLINE Asunto principal: Relación Estructura-Actividad Cuantitativa / Mutágenos Tipo de estudio: Prognostic_studies / Risk_factors_studies Idioma: En Revista: Chem Res Toxicol Asunto de la revista: TOXICOLOGIA Año: 2023 Tipo del documento: Article País de afiliación: Australia

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