Detalles de la búsqueda
1.
Thermodynamic Proxies to Compensate for Biases in Drug Discovery Methods.
Pharm Res
; 33(1): 194-205, 2016 Jan.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-26311555
2.
Computational prediction and validation of an expert's evaluation of chemical probes.
J Chem Inf Model
; 54(10): 2996-3004, 2014 Oct 27.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-25244007
3.
Bottlenecks caused by software gaps in miRNA and RNAi research.
Pharm Res
; 29(7): 1717-21, 2012 Jul.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-22362409
4.
Combining cheminformatics methods and pathway analysis to identify molecules with whole-cell activity against Mycobacterium tuberculosis.
Pharm Res
; 29(8): 2115-27, 2012 Aug.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-22477069
5.
Using Machine Learning to Parse Chemical Mixture Descriptions.
ACS Omega
; 6(34): 22400-22409, 2021 Aug 31.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-34497929
6.
Using open source computational tools for predicting human metabolic stability and additional absorption, distribution, metabolism, excretion, and toxicity properties.
Drug Metab Dispos
; 38(11): 2083-90, 2010 Nov.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-20693417
7.
Chemical space: missing pieces in cheminformatics.
Pharm Res
; 27(10): 2035-9, 2010 Oct.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-20683645
8.
Ten simple rules for cultivating open science and collaborative R&D.
PLoS Comput Biol
; 9(9): e1003244, 2013.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-24086123
9.
Capturing mixture composition: an open machine-readable format for representing mixed substances.
J Cheminform
; 11(1): 33, 2019 May 23.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-31124006
10.
Data Mining and Computational Modeling of High-Throughput Screening Datasets.
Methods Mol Biol
; 1755: 197-221, 2018.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-29671272
11.
Collaborative drug discovery for More Medicines for Tuberculosis (MM4TB).
Drug Discov Today
; 22(3): 555-565, 2017 03.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-27884746
12.
Machine Learning Models and Pathway Genome Data Base for Trypanosoma cruzi Drug Discovery.
PLoS Negl Trop Dis
; 9(6): e0003878, 2015.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-26114876
13.
Fast and accurate semantic annotation of bioassays exploiting a hybrid of machine learning and user confirmation.
PeerJ
; 2: e524, 2014.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-25165633
14.
Bayesian models for screening and TB Mobile for target inference with Mycobacterium tuberculosis.
Tuberculosis (Edinb)
; 94(2): 162-9, 2014 Mar.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-24440548
15.
The Collaborative Drug Discovery (CDD) database.
Methods Mol Biol
; 993: 139-54, 2013.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-23568469
16.
Enhancing hit identification in Mycobacterium tuberculosis drug discovery using validated dual-event Bayesian models.
PLoS One
; 8(5): e63240, 2013.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-23667592
17.
Bayesian models leveraging bioactivity and cytotoxicity information for drug discovery.
Chem Biol
; 20(3): 370-8, 2013 Mar 21.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-23521795
18.
A collaborative database and computational models for tuberculosis drug discovery.
Mol Biosyst
; 6(5): 840-51, 2010 May.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-20567770
19.
Analysis and hit filtering of a very large library of compounds screened against Mycobacterium tuberculosis.
Mol Biosyst
; 6(11): 2316-2324, 2010 Nov.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-20835433
20.
Increasing the efficiency of small-molecule drug discovery.
Drug Discov Today
; 8(18): 823-6, 2003 Sep 15.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-12963315