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Hit Dexter: A Machine-Learning Model for the Prediction of Frequent Hitters

机译：点击德克斯特：一种用于预测频繁击球的机器学习模型

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Conrad Stork; Johannes Wagner; Nils-Ole Friedrich; Christina de Bruyn Kops; Martin Šícho; Johannes Kirchmair;
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年度 2018
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1. Hit Dexter 2.0: Machine-Learning Models for the Prediction of Frequent Hitters [J] . Conrad Stork, Ya Chen, Martin ?ícho, Journal of chemical information and modeling . 2019,第3期

机译：点击德克斯特2.0：用于预测频繁击球手的机器学习模型
2. Hit Dexter: A Machine-Learning Model for the Prediction of Frequent Hitters [J] . Stork Conrad, Wagner Johannes, Friedrich Nils-Ole, ChemMedChem . 2018,第6期

机译：点击德克斯特：一种用于预测频繁击球的机器学习模型
3. Double-hit B-cell lymphomas with BCL6 and MYC translocations are aggressive, frequently extranodal lymphomas distinct from BCL2 double-hit B-cell lymphomas [J] . PillaiR.K., SathanooriM., VanOssS.B., American Journal of Surgical Pathology . 2013,第3期

机译：具有BCL6和MYC易位的双击B细胞淋巴瘤是侵袭性的，常为结外淋巴瘤，与BCL2双击B细胞淋巴瘤不同
4. PrePeP: A Light-Weight, Extensible Tool for Predicting Frequent Hitters [C] . Christophe Couronne, Maksim Koptelov, Albrecht Zimmermann European conference on machine learning and principles and practice of knowledge discovery in databases . 2020

机译：Prepep：重量轻，可伸缩的工具，用于预测频繁的击球手
5. Analytical modeling for buffer hit rate prediction. [D] . Xi, Yongli (Lily). 2001

机译：缓冲区命中率预测的分析模型。
6. To Hit or Not to Hit That Is the Question – Genome-wide Structure-Based Druggability Predictions for Pseudomonas aeruginosa Proteins [O] . Aurijit Sarkar, Ruth Brenk -1

机译：要命中还是不命中这是一个问题–铜绿假单胞菌蛋白基于基因组范围的结构可预测药物性
7. To hit or not to hit, that is the question -genome-wide structure-based druggability predictions for pseudomonas aeruginosa proteins [O] . Sarkar Aurijit, Brenk Ruth 2015

机译：命中与否，这是铜绿假单胞菌蛋白基于基因组范围的结构可预测药物性的问题

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