Fingerprint Połączeń Podstrukturalnych - nowa metoda reprezentacji związków chemicznych
2016/20/T/NZ2/00510
Deskryptory
- NZ7_14: Farmacja, farmakoterapia, farmakologia
- ST6_11: Uczenie maszynowe, statystyczne przetwarzanie danych i zastosowanie w przetwarzaniu sygnałów
- NZ2_7: Bioinformatyka
Panel
NZ2 – Genetyka, genomika: Genetyka molekularna, genomika, proteomika, bioinformatyka, biologia systemowa, epidemiologia molekularna
Jednostka realizująca
Instytut Farmakologii PAN
woj. małopolskie
Kierownik projektu (z jednostki realizującej)
Liczba wykonawców projektu: 2
Konkurs
ETIUDA 4 – ogłoszony 2015-12-15
- Przyznana kwota
- 65 432 PLN
- Rozpoczęcie projektu
- 2016-10-01
- Zakończenie projektu
- 2017-09-30
- Planowany czas trwania projektu
- 12 miesięcy (z wniosku)
- Status projektu
- Projekt rozliczony
Opis projektu
Pobierz opis projektu w formacie .pdf
Uwaga — opisy projektów zostały sporządzone przez samych autorów wniosków i w niezmienionej formie umieszczone w systemie.
Dane z raportu końcowego/rocznego
Publikacje w czasopismach (1)
-
Fingerprint-Based Machine Learning Approach to Identify Potent and Selective 5-HT2BR Ligands
- Autorzy:
- Krzysztof Rataj, Ádám Andor Kelemen, José Brea, María Isabel Loza, Andrzej J. Bojarski, György Miklós Keserű
- Czasopismo:
- Molecules (rok: 2018, tom: 23(5), strony: 1137), Wydawca: MDPI
- Status:
- Opublikowana
- DOI:
- 10.3390/molecules23051137 – link do publikacji