Molecular-evaluated and explainable drug repurposing for COVID-19 using ensemble knowledge graph embedding.

Islam, Md Kamrul; Amaya-Ramirez, Diego; Maigret, Bernard; Devignes, Marie-Dominique; Aridhi, Sabeur; Smaïl-Tabbone, Malika

Islam, Md Kamrul; Amaya-Ramirez, Diego; Maigret, Bernard; Devignes, Marie-Dominique; Aridhi, Sabeur; Smaïl-Tabbone, Malika.

Afiliação

Islam MK; Université de Lorraine, CNRS, Inria Nancy Grand-Est, LORIA, 54000, Nancy, France.
Amaya-Ramirez D; Université de Lorraine, CNRS, Inria Nancy Grand-Est, LORIA, 54000, Nancy, France.
Maigret B; Université de Lorraine, CNRS, Inria Nancy Grand-Est, LORIA, 54000, Nancy, France.
Devignes MD; Université de Lorraine, CNRS, Inria Nancy Grand-Est, LORIA, 54000, Nancy, France.
Aridhi S; Université de Lorraine, CNRS, Inria Nancy Grand-Est, LORIA, 54000, Nancy, France.
Smaïl-Tabbone M; Université de Lorraine, CNRS, Inria Nancy Grand-Est, LORIA, 54000, Nancy, France. malika.smail@loria.fr.

Sci Rep ; 13(1): 3643, 2023 03 04.

Article em En | MEDLINE | ID: mdl-36871056

Assuntos

COVID-19; Humanos; SARS-CoV-2; Reposicionamento de Medicamentos; Simulação de Acoplamento Molecular; Reconhecimento Automatizado de Padrão; Reprodutibilidade dos Testes; Aprendizagem

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Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Base de dados: MEDLINE Assunto principal: COVID-19 Tipo de estudo: Prognostic_studies Limite: Humans Idioma: En Revista: Sci Rep Ano de publicação: 2023 Tipo de documento: Article País de afiliação: França

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