In silico prediction of pregnane X receptor activators by machine learning approaches.

Ung, C Y; Li, H; Yap, C W; Chen, Y Z

Ung, C Y; Li, H; Yap, C W; Chen, Y Z.

Afiliación

Ung CY; Bioinformatics and Drug Design Group, Department of Pharmacy, National University of Singapore, Blk S16, Level 8, 3 Science Drive 2, Singapore 117543.

Mol Pharmacol ; 71(1): 158-68, 2007 Jan.

Article en En | MEDLINE | ID: mdl-17003167

Asunto(s)

Inteligencia Artificial; Receptores de Esteroides/antagonistas & inhibidores; Receptores de Esteroides/fisiología; Humanos; Redes Neurales de la Computación; Receptor X de Pregnano

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Colección: 01-internacional Base de datos: MEDLINE Asunto principal: Inteligencia Artificial / Receptores de Esteroides Tipo de estudio: Prognostic_studies / Risk_factors_studies Límite: Humans Idioma: En Revista: Mol Pharmacol Año: 2007 Tipo del documento: Article Pais de publicación: Estados Unidos

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