In silico target predictions: defining a benchmarking data set and comparison of performance of the multiclass Naïve Bayes and Parzen-Rosenblatt window.

Koutsoukas, Alexios; Lowe, Robert; Kalantarmotamedi, Yasaman; Mussa, Hamse Y; Klaffke, Werner; Mitchell, John B O; Glen, Robert C; Bender, Andreas

Koutsoukas, Alexios; Lowe, Robert; Kalantarmotamedi, Yasaman; Mussa, Hamse Y; Klaffke, Werner; Mitchell, John B O; Glen, Robert C; Bender, Andreas.

Afiliação

Koutsoukas A; Unilever Centre for Molecular Sciences Informatics, Department of Chemistry, University of Cambridge, Lensfield Road, Cambridge CB2 1EW, United Kingdom.

J Chem Inf Model ; 53(8): 1957-66, 2013 Aug 26.

Article em En | MEDLINE | ID: mdl-23829430

Assuntos

Algoritmos; Biologia Computacional/métodos; Teorema de Bayes; Benchmarking; Descoberta de Drogas; Humanos; Ligantes; Ligação Proteica; Proteínas/metabolismo; Reprodutibilidade dos Testes

Texto completo

Imprimir

XML

PubMed Links

Buscar no Google

Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Algoritmos / Biologia Computacional Tipo de estudo: Prognostic_studies / Risk_factors_studies Limite: Humans Idioma: En Revista: J Chem Inf Model Assunto da revista: INFORMATICA MEDICA / QUIMICA Ano de publicação: 2013 Tipo de documento: Article País de afiliação: Reino Unido

Texto completo

Imprimir

XML

PubMed Links

Buscar no Google