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A machine learning-based chemoproteomic approach to identify drug targets and binding sites in complex proteomes.
Piazza, Ilaria; Beaton, Nigel; Bruderer, Roland; Knobloch, Thomas; Barbisan, Crystel; Chandat, Lucie; Sudau, Alexander; Siepe, Isabella; Rinner, Oliver; de Souza, Natalie; Picotti, Paola; Reiter, Lukas.
Afiliação
  • Piazza I; ETH Zürich, Institute of Molecular Systems Biology, Department of Biology, Otto-Stern-Weg 3, 8093, Zürich, Switzerland.
  • Beaton N; Biognosys AG, Wagistrasse 21, 8952, Schlieren, Switzerland.
  • Bruderer R; Max Delbrück Center for Molecular Medicine, Robert-Rössle Straße 10, 13125, Berlin, Germany.
  • Knobloch T; Biognosys AG, Wagistrasse 21, 8952, Schlieren, Switzerland.
  • Barbisan C; Biognosys AG, Wagistrasse 21, 8952, Schlieren, Switzerland.
  • Chandat L; Bayer SAS, Crop Science Division, Lyon, France.
  • Sudau A; Bayer SAS, Crop Science Division, Lyon, France.
  • Siepe I; Bayer SAS, Crop Science Division, Lyon, France.
  • Rinner O; Bayer SAS, Crop Science Division, Lyon, France.
  • de Souza N; BASF SE, Ludwigshafen, Germany.
  • Picotti P; Biognosys AG, Wagistrasse 21, 8952, Schlieren, Switzerland.
  • Reiter L; ETH Zürich, Institute of Molecular Systems Biology, Department of Biology, Otto-Stern-Weg 3, 8093, Zürich, Switzerland.
Nat Commun ; 11(1): 4200, 2020 08 21.
Article em En | MEDLINE | ID: mdl-32826910
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Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Sistemas de Liberação de Medicamentos / Proteoma / Proteômica / Aprendizado de Máquina Tipo de estudo: Prognostic_studies Limite: Humans Idioma: En Revista: Nat Commun Assunto da revista: BIOLOGIA / CIENCIA Ano de publicação: 2020 Tipo de documento: Article País de afiliação: Suíça
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