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    Reactivities of acrylamide warheads toward cysteine targets: a QM/ML approach to covalent inhibitor design.
    Danilack, AD ; Dickson, CJ ; et al.
    In: Journal of computer-aided molecular design, Jg. 38 (2024-05-01), Heft 1, S. 21
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    Examining unsupervised ensemble learning using spectroscopy data of organic compounds.
    He, K ; Massena, DG
    In: Journal of computer-aided molecular design, Jg. 37 (2023), Heft 1, S. 17-37
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    ADis-QSAR: a machine learning model based on biological activity differences of compounds.
    Park, GJ ; Kang, NS
    In: Journal of computer-aided molecular design, Jg. 37 (2023-09-01), Heft 9, S. 435-451
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    Using diverse potentials and scoring functions for the development of improved machine-learned models for protein-ligand affinity and docking pose prediction.
    Demerdash, ONA
    In: Journal of computer-aided molecular design, Jg. 35 (2021-11-01), Heft 11, S. 1095-1123
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    StackHCV: a web-based integrative machine-learning framework for large-scale identification of hepatitis C virus NS5B inhibitors.
    Malik, AA ; Chotpatiwetchkul, W ; et al.
    In: Journal of computer-aided molecular design, Jg. 35 (2021-10-01), Heft 10, S. 1037-1053
    Online academicJournal
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    Multitask machine learning models for predicting lipophilicity (logP) in the SAMPL7 challenge.
    Lenselink, EB ; Stouten, PFW
    In: Journal of computer-aided molecular design, Jg. 35 (2021-08-01), Heft 8, S. 901-909
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    Machine learning-accelerated quantum mechanics-based atomistic simulations for industrial applications.
    Morawietz, T ; Artrith, N
    In: Journal of computer-aided molecular design, Jg. 35 (2021-04-01), Heft 4, S. 557-586
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    Exploring fragment-based target-specific ranking protocol with machine learning on cathepsin S.
    Yang, Y ; Lu, J ; et al.
    In: Journal of computer-aided molecular design, Jg. 33 (2019-12-01), Heft 12, S. 1095-1105
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    Computational methods and tools for binding site recognition between proteins and small molecules: from classical geometrical approaches to modern machine learning strategies.
    Macari, G ; Toti, D ; et al.
    In: Journal of computer-aided molecular design, Jg. 33 (2019-10-01), Heft 10, S. 887-903
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    DP-BINDER: machine learning model for prediction of DNA-binding proteins by fusing evolutionary and physicochemical information.
    Ali, F ; Ahmed, S ; et al.
    In: Journal of computer-aided molecular design, Jg. 33 (2019-07-01), Heft 7, S. 645-658
    Online academicJournal
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    Boosted feature selectors: a case study on prediction P-gp inhibitors and substrates.
    Cerruela García, G ; García-Pedrajas, N
    In: Journal of computer-aided molecular design, Jg. 32 (2018-11-01), Heft 11, S. 1273-1294
    Online academicJournal
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    Turbo prediction: a new approach for bioactivity prediction.
    Abdo, A ; Pupin, M
    In: Journal of computer-aided molecular design, Jg. 36 (2022), Heft 1, S. 77-85
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    Convex-PL: a novel knowledge-based potential for protein-ligand interactions deduced from structural databases using convex optimization.
    Kadukova, M ; Grudinin, S
    In: Journal of computer-aided molecular design, Jg. 31 (2017-10-01), Heft 10, S. 943-958
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    Predicting DPP-IV inhibitors with machine learning approaches.
    Cai, J ; Li, C ; et al.
    In: Journal of computer-aided molecular design, Jg. 31 (2017-04-01), Heft 4, S. 393-402
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    A D3R prospective evaluation of machine learning for protein-ligand scoring.
    Sunseri, J ; Ragoza, M ; et al.
    In: Journal of computer-aided molecular design, Jg. 30 (2016-09-01), Heft 9, S. 761-771
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    Molecular graph convolutions: moving beyond fingerprints.
    Kearnes, S ; McCloskey, K ; et al.
    In: Journal of computer-aided molecular design, Jg. 30 (2016-08-01), Heft 8, S. 595-608
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    ROCS-derived features for virtual screening.
    Kearnes, S ; Pande, V
    In: Journal of computer-aided molecular design, Jg. 30 (2016-08-01), Heft 8, S. 609-17
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    Interpretation of machine learning models using shapley values: application to compound potency and multi-target activity predictions.
    Rodríguez-Pérez, R ; Bajorath, J
    In: Journal of computer-aided molecular design, Jg. 34 (2020-10-01), Heft 10, S. 1013-1026
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    Nonparametric chemical descriptors for the calculation of ligand-biopolymer affinities with machine-learning scoring functions.
    Moman, E ; Grishina, MA ; et al.
    In: Journal of computer-aided molecular design, Jg. 33 (2019-11-01), Heft 11, S. 943-953
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    Prediction of P-glycoprotein inhibitors with machine learning classification models and 3D-RISM-KH theory based solvation energy descriptors.
    Hinge, VK ; Roy, D ; et al.
    In: Journal of computer-aided molecular design, Jg. 33 (2019-11-01), Heft 11, S. 965-971
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