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机译:基于深度学习的指示预测模型的天然产品特权支架分析
State Key Laboratory of Natural and Biomimetic Drugs School of Pharmaceutical Sciences Peking;
Chemoinformatics; Deep Learning; Indication Prediction; Natural Products; Privileged scaffold;
机译:天然产品在药物发现中衍生特权支架
机译:天然产物和药物发现中的特权支架
机译:靶向秋水仙碱结合位点的新型天然产物和特权支架的微管蛋白抑制剂。
机译:基于深度学习方法的信道预测准确性分析
机译:合成含谷氨酸天然产物的非对映选择性策略:(S)-(+)-乙二酸的全合成,以及对(-)-dysiherbaine的全合成以及使用谷氨酸受体配体的支架设计和合成的研究基于自然产品的图书馆方法。
机译:靶向秋水仙碱结合位点的新型天然产物和特权支架的微管蛋白抑制剂。
机译:针对秋水仙碱结合位点的新型天然产物和特权支架管蛋白抑制剂
机译:在自然条件下预测深层渗透损失