Designing QSAR Models for Promising TLR4 Agonists Isolated from Euodia Asteridula by Artificial Neural Networks Enhanced by Optimal Brain Surgeon (Englisch)
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In:
Computational Collective Intelligence
5
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271-281
;
2016
- Aufsatz/Kapitel (Buch) / Elektronische Ressource
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Titel:Designing QSAR Models for Promising TLR4 Agonists Isolated from Euodia Asteridula by Artificial Neural Networks Enhanced by Optimal Brain Surgeon
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Beteiligte:Dolezal, Rafael ( Autor:in ) / Trejbal, Jan ( Autor:in ) / Mesicek, Jakub ( Autor:in ) / Milanov, Agata ( Autor:in ) / Racakova, Veronika ( Autor:in ) / Krenek, Jiri ( Autor:in )
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Erschienen in:Computational Collective Intelligence , 5 ; 271-281Lecture Notes in Artificial Intelligence ; 9876, 5 ; 271-281
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Verlag:
- Neue Suche nach: Springer International Publishing
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Erscheinungsort:Cham
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Erscheinungsdatum:01.01.2016
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Format / Umfang:11 pages
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ISSN:
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DOI:
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Medientyp:Aufsatz/Kapitel (Buch)
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Format:Elektronische Ressource
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Sprache:Englisch
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Schlagwörter:
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Datenquelle: