The Catch-22 of Predicting hERG Blockade Using Publicly Accessible Bioactivity Data.

Siramshetty, Vishal B; Chen, Qiaofeng; Devarakonda, Prashanth; Preissner, Robert

Siramshetty, Vishal B; Chen, Qiaofeng; Devarakonda, Prashanth; Preissner, Robert.

Afiliação

Siramshetty VB; Structural Bioinformatics Group , Charité - University Medicine Berlin , 10115 Berlin , Germany.
Chen Q; BB3R - Berlin Brandenburg 3R Graduate School , Freie Universität Berlin , 14195 Berlin , Germany.
Devarakonda P; Structural Bioinformatics Group , Charité - University Medicine Berlin , 10115 Berlin , Germany.
Preissner R; China Scholarship Council (CSC) , Beijing 100044 , China.

J Chem Inf Model ; 58(6): 1224-1233, 2018 06 25.

Article em En | MEDLINE | ID: mdl-29772901

Assuntos

Descoberta de Drogas/métodos; Canais de Potássio Éter-A-Go-Go/antagonistas & inibidores; Cardiopatias/induzido quimicamente; Bloqueadores dos Canais de Potássio/química; Bloqueadores dos Canais de Potássio/toxicidade; Inteligência Artificial; Bases de Dados Factuais; Canais de Potássio Éter-A-Go-Go/metabolismo; Cardiopatias/metabolismo; Humanos; Modelos Biológicos; Relação Quantitativa Estrutura-Atividade; Máquina de Vetores de Suporte

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Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Bloqueadores dos Canais de Potássio / Canais de Potássio Éter-A-Go-Go / Descoberta de Drogas / Cardiopatias Tipo de estudo: Prognostic_studies / Risk_factors_studies Limite: Humans Idioma: En Ano de publicação: 2018 Tipo de documento: Article

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