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Simposio Internacional de Ciencias Farmacéuticas

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viernes 26
noviembre 2021

Predicción ADME con KNIME: Modelo consenso de bosques aleatorios basado en algoritmos recursivos para la predicción de la solubilidad acuosa
Prof. Gabriela Falcón Cano

quantitative structure-property relationship (qspr); knime; aqueous solubility; adme; machine learning; random forest; supervised recursive selection relación cuantitativa estructura-propiedad (qspr); knime; solubilidad acuosa; absorción-distribución-metabolismo-excreción (adme); aprendizaje automático; bosque aleatorio; selección recursiva supervisada