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首页> PLoS computational biology> A machine learning model trained on a high-throughput antibacterial screen increases the hit rate of drug discovery.

A machine learning model trained on a high-throughput antibacterial screen increases the hit rate of drug discovery.

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第一作者： A S M Zisanur,Rahman
第一单位： Department of Microbiology, University of Manitoba, Winnipeg, Manitoba, Canada.
作者： A S M Zisanur,Rahman [1] ; Chengyou,Liu [2] ; Hunter,Sturm [3] ; Andrew M,Hogan [1] ; Rebecca,Davis [3] ; Pingzhao,Hu [4] ; Silvia T,Cardona [5]
作者单位： Department of Microbiology, University of Manitoba, Winnipeg, Manitoba, Canada. [1] Department of Electrical and Computer Engineering, University of Manitoba, Winnipeg, Manitoba, Canada. [2] Department of Chemistry, University of Manitoba, Winnipeg, Manitoba, Canada. [3] Department of Electrical and Computer Engineering, University of Manitoba, Winnipeg, Manitoba, Canada.;Department of Computer Science, University of Manitoba, Winnipeg, Manitoba, Canada.;Department of Biochemistry and Medical Genetics, University of Manitoba, Winnipeg, Manitoba, Canada. [4] Department of Microbiology, University of Manitoba, Winnipeg, Manitoba, Canada.;Department of Medical Microbiology & Infectious Diseases, University of Manitoba, Winnipeg, Canada. [5]
医学主题词 美国(United States);药物发现(Drug Discovery);小分子化合物库(Small Molecule Libraries);抗菌药(Anti-Bacterial Agents)
DOI 10.1371/journal.pcbi.1010613
PMID 36228001
发布时间 2022-11-04
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PLoS computational biology

PLoS computational biology

2022年18卷10期

e1010613页

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