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1.
Mining for Potent Inhibitors through Artificial Intelligence and Physics: A Unified Methodology for Ligand Based and Structure Based Drug Design.
J Chem Inf Model
; 2024 Jun 06.
Artículo
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| MEDLINE | ID: mdl-38843070
2.
Learning to evolve structural ensembles of unfolded and disordered proteins using experimental solution data.
J Chem Phys
; 158(17)2023 May 07.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-37144719
3.
IDPConformerGenerator: A Flexible Software Suite for Sampling the Conformational Space of Disordered Protein States.
J Phys Chem A
; 126(35): 5985-6003, 2022 Sep 08.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-36030416
4.
A benchmark dataset for Hydrogen Combustion.
Sci Data
; 9(1): 215, 2022 May 17.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-35581204
5.
NewtonNet: a Newtonian message passing network for deep learning of interatomic potentials and forces.
Digit Discov
; 1(3): 333-343, 2022 Jun 13.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-35769203
6.
Protein Dynamics to Define and Refine Disordered Protein Ensembles.
J Phys Chem B
; 126(9): 1885-1894, 2022 03 10.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-35213160
7.
Learning to Make Chemical Predictions: the Interplay of Feature Representation, Data, and Machine Learning Methods.
Chem
; 6(7): 1527-1542, 2020 Jul 09.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-32695924
8.
Extended Experimental Inferential Structure Determination Method in Determining the Structural Ensembles of Disordered Protein States.
Commun Chem
; 32020.
Artículo
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| MEDLINE | ID: mdl-32775701
9.
A deep neural network model for packing density predictions and its application in the study of 1.5 million organic molecules.
Chem Sci
; 10(36): 8374-8383, 2019 Sep 28.
Artículo
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| MEDLINE | ID: mdl-31762970
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