Predicting protein network topology clusters from chemical structure using deep learning

Standort
Deutsche Nationalbibliothek Frankfurt am Main
ISSN
1758-2946
Umfang
Online-Ressource
Sprache
Englisch
Anmerkungen
online resource.

Erschienen in
Predicting protein network topology clusters from chemical structure using deep learning ; volume:14 ; number:1 ; day:15 ; month:7 ; year:2022 ; pages:1-12 ; date:12.2022
Journal of cheminformatics ; 14, Heft 1 (15.7.2022), 1-12, 12.2022

Urheber
Sreenivasan, Akshai P.
Harrison, Philip J.
Schaal, Wesley
Matuszewski, Damian J.
Kultima, Kim
Spjuth, Ola
Beteiligte Personen und Organisationen
SpringerLink (Online service)

DOI
10.1186/s13321-022-00622-7
URN
urn:nbn:de:101:1-2022092102094075442759
Rechteinformation
Open Access; Der Zugriff auf das Objekt ist unbeschränkt möglich.
Letzte Aktualisierung
15.08.2025, 07:22 MESZ

Datenpartner

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Beteiligte

  • Sreenivasan, Akshai P.
  • Harrison, Philip J.
  • Schaal, Wesley
  • Matuszewski, Damian J.
  • Kultima, Kim
  • Spjuth, Ola
  • SpringerLink (Online service)

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