1
TÍTULO: Prediction of Pt, Ir, Ru, and Rh complexes light absorption in the therapeutic window for phototherapy using machine learning  Full Text
AUTORES: Vigna, V.; Cova, T. F. G. G.; Pais, A. A. C. C.; Sicilia, E.;
PUBLICAÇÃO: 2025, FONTE: JOURNAL OF CHEMINFORMATICS, VOLUME: 17, NÚMERO: 1
INDEXADO EM: Scopus WOS
3
TÍTULO: Structural Similarity, Activity, and Toxicity of Mycotoxins: Combining Insights from Unsupervised and Supervised Machine Learning Algorithms
AUTORES: Tânia Cova; Cláudia Ferreira; Sandra C Nunes; Alberto C C Pais;
PUBLICAÇÃO: 2025, FONTE: Journal of Agricultural and Food Chemistry, VOLUME: 73, NÚMERO: 10
INDEXADO EM: Scopus
4
TÍTULO: Machine Learning-Based Prediction of Reduction Potentials for Pt<SUP>IV</SUP> Complexes  Full Text
AUTORES: Vigna, V; Cova, TFGG; Nunes, SCC; Pais, AACC; Sicilia, E;
PUBLICAÇÃO: 2024, FONTE: JOURNAL OF CHEMICAL INFORMATION AND MODELING, VOLUME: 64, NÚMERO: 9
INDEXADO EM: Scopus WOS CrossRef
5
TÍTULO: Preface
AUTORES: Alberto Pais; Carla Vitorino; Sandra Nunes; Tânia Cova;
PUBLICAÇÃO: 2024, FONTE: Artificial Intelligence for Drug Product Lifecycle Applications
INDEXADO EM: Scopus
6
TÍTULO: Sorting hidden patterns in nanoparticle performance for glioblastoma using machine learning algorithms  Full Text
AUTORES: Basso, J; Mendes, M; Silva, J; Cova, T; Luque Michel, E; Jorge, AF; Grijalvo, S; Goncalves, L; Eritja, R; Blanco Prieto, MJ; Almeida, AJ ; Pais, A; Vitorino, C;
PUBLICAÇÃO: 2021, FONTE: INTERNATIONAL JOURNAL OF PHARMACEUTICS, VOLUME: 592
INDEXADO EM: Scopus WOS CrossRef: 11
7
TÍTULO: Cyclodextrin-Based Polymers for Pollutant Removal
AUTORES: Tânia F Cova; Dina Murtinho ; Roberto Garcia; Alberto A C C Pais; Artur J M Valente ;
PUBLICAÇÃO: 2021, FONTE: Applications of Biodegradable and Bio-Based Polymers for Human Health and a Cleaner Environment
INDEXADO EM: CrossRef
8
TÍTULO: Aptamer-peptide conjugates as a new strategy to modulate human alpha-thrombin binding affinity
AUTORES: Anna Avino; Andreia F Jorge; Cesar S Huertas; Tania F G G Cova; Alberto Pais; Laura M Lechuga; Ramon Eritja; Carme Fabrega;
PUBLICAÇÃO: 2019, FONTE: BIOCHIMICA ET BIOPHYSICA ACTA-GENERAL SUBJECTS, VOLUME: 1863, NÚMERO: 10
INDEXADO EM: WOS
9
TÍTULO: Deep Learning for Deep Chemistry: Optimizing the Prediction of Chemical Patterns
AUTORES: Cova, TFGG; Pais, AACC;
PUBLICAÇÃO: 2019, FONTE: Frontiers in Chemistry, VOLUME: 7
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