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Machine Learning Methods to Predict Density Functional Theory B3LYP Energies of HOMO and LUMO Orbitals
Journal of chemical information and modeling, 2017-01, Vol.57 (1), p.11-21
2017
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Automatic NMR-based identification of chemical reaction types in mixtures of co-occurring reactions
PloS one, 2014-02, Vol.9 (2), p.e88499-e88499
2014
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QSAR-assisted virtual screening of lead-like molecules from marine and microbial natural sources for antitumor and antibiotic drug discovery
Molecules (Basel, Switzerland), 2015-03, Vol.20 (3), p.4848-4873
2015
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Estimation of Mayr Electrophilicity with a Quantitative Structure–Property Relationship Approach Using Empirical and DFT Descriptors
Journal of organic chemistry, 2011-11, Vol.76 (22), p.9312-9319
2011
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Assignment of EC Numbers to Enzymatic Reactions with MOLMAP Reaction Descriptors and Random Forests
Journal of Chemical Information and Modeling, 2009-07, Vol.49 (7), p.1839-1846
2009
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Eawag-Soil in enviPath: a new resource for exploring regulatory pesticide soil biodegradation pathways and half-life data
Environmental science--processes & impacts, 2017-03, Vol.19 (3), p.449-464
2017
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Linking Databases of Chemical Reactions to NMR Data:  an Exploration of 1H NMR-Based Reaction Classification
Analytical chemistry (Washington), 2007-02, Vol.79 (3), p.854-862
2007
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Genome-Scale Classification of Metabolic Reactions: A Chemoinformatics Approach
Angewandte Chemie (International ed.), 2006-03, Vol.45 (13), p.2066-2069
2006
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Mapping Potential Energy Surfaces by Neural Networks: The ethanol/Au(1 1 1) interface
Journal of electroanalytical chemistry (Lausanne, Switzerland), 2008-12, Vol.624 (1), p.109-120
2008
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A big data approach to the ultra-fast prediction of DFT-calculated bond energies
Journal of cheminformatics, 2013-07, Vol.5 (1), p.34-34, Article 34
2013
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Exploration of Quantitative StructureReactivity Relationships for the Estimation of Mayr Nucleophilicity
Helvetica chimica acta, 2015-06, Vol.98 (6), p.863-879
2015
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A QSPR approach for the fast estimation of DFT/NBO partial atomic charges
Chemometrics and intelligent laboratory systems, 2014-05, Vol.134, p.158-163
2014
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Approach to potential energy surfaces by neural networks. A review of recent work
International journal of quantum chemistry, 2010-02, Vol.110 (2), p.432-445
2010
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Neural networks to approach potential energy surfaces: Application to a molecular dynamics simulation
International journal of quantum chemistry, 2007, Vol.107 (11), p.2120-2132
2007
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