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Trade-off Predictivity and Explainability for Machine-Learning Powered Predictive Toxicology: An in-Depth Investigation with Tox21 Data Sets.
Wu, Leihong; Huang, Ruili; Tetko, Igor V; Xia, Zhonghua; Xu, Joshua; Tong, Weida.
Afiliación
  • Wu L; Division of Bioinformatics and Biostatistics, National Center for Toxicological Research, FDA, 3900 NCTR Road, Jefferson, Arkansas 72079, United States.
  • Huang R; Division of Preclinical Innovation, National Center for Advancing Translational Sciences, National Institutes of Health, 9800 Medical Center Drive, Rockville, Maryland 20850, United States.
  • Tetko IV; Institute of Structural Biology, Helmholtz Zentrum München-Research Center for Environmental Health (GmbH), Ingolstädter Landstraße 1, 85764 Neuherberg, Germany.
  • Xia Z; BIGCHEM GmbH, Valerystraße 49, DE-85716 Unterschleißheim, Germany.
  • Xu J; Institute of Structural Biology, Helmholtz Zentrum München-Research Center for Environmental Health (GmbH), Ingolstädter Landstraße 1, 85764 Neuherberg, Germany.
  • Tong W; Division of Bioinformatics and Biostatistics, National Center for Toxicological Research, FDA, 3900 NCTR Road, Jefferson, Arkansas 72079, United States.
Chem Res Toxicol ; 34(2): 541-549, 2021 02 15.
Article en En | MEDLINE | ID: mdl-33513003
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Texto completo: 1 Banco de datos: MEDLINE Asunto principal: Preparaciones Farmacéuticas / Enfermedad Hepática Inducida por Sustancias y Drogas / Aprendizaje Automático Tipo de estudio: Prognostic_studies / Risk_factors_studies Límite: Humans Idioma: En Revista: Chem Res Toxicol Asunto de la revista: TOXICOLOGIA Año: 2021 Tipo del documento: Article País de afiliación: Estados Unidos
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