High-Performance Prediction of Human Estrogen Receptor Agonists Based on Chemical Structures.

Asako, Yuki; Uesawa, Yoshihiro

Asako, Yuki; Uesawa, Yoshihiro.

Afiliación

Asako Y; Department of Clinical Pharmaceutics Meiji Pharmaceutical University, 2-522-1 Noshio, Kiyose, Tokyo 204-8588, Japan. y121007@std.my-pharm.ac.jp.
Uesawa Y; Department of Clinical Pharmaceutics Meiji Pharmaceutical University, 2-522-1 Noshio, Kiyose, Tokyo 204-8588, Japan. uesawa@my-pharm.ac.jp.

Molecules ; 22(4)2017 Apr 23.

Article en En | MEDLINE | ID: mdl-28441746

Asunto(s)

Congéneres del Estradiol/química; Receptores de Estrógenos/química; Área Bajo la Curva; Árboles de Decisión; Humanos; Aprendizaje Automático; Modelos Químicos; Relación Estructura-Actividad Cuantitativa; Curva ROC

Palabras clave

QSAR prediction model; Tox21 data challenge 2014; estrogen receptor; machine learning; random forest

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Texto completo: 1 Colección: 01-internacional Base de datos: MEDLINE Asunto principal: Receptores de Estrógenos / Congéneres del Estradiol Tipo de estudio: Prognostic_studies / Risk_factors_studies Límite: Humans Idioma: En Revista: Molecules Asunto de la revista: BIOLOGIA Año: 2017 Tipo del documento: Article País de afiliación: Japón

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