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Colección SciELO Chile

Exploring proteasome inhibition using atomic weighted vector indices and machine learning approaches

Indexado

WoS	WOS:000964562000001
Scopus	SCOPUS_ID:85151503045

DOI

10.1007/S11030-023-10638-2

Año

2023

Tipo

artículo de investigación

Citas Totales

Autores Afiliación Chile

Instituciones Chile

% Participación
Internacional

Autores
Afiliación Extranjera

Instituciones
Extranjeras

Abstract

Revista

Revista	ISSN
Molecular Diversity	1381-1991

Métricas Externas

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Disciplinas de Investigación

WOS
Chemistry, Multidisciplinary
Chemistry, Applied
Chemistry, Medicinal

Scopus
Information Systems
Molecular Biology
Catalysis
Inorganic Chemistry
Physical And Theoretical Chemistry
Drug Discovery
Organic Chemistry

SciELO
Sin Disciplinas

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Publicaciones WoS (Ediciones: ISSHP, ISTP, AHCI, SSCI, SCI), Scopus, SciELO Chile.

Colaboración Institucional

Muestra la distribución de colaboración, tanto nacional como extranjera, generada en esta publicación.

Autores - Afiliación

Ord.	Autor	Género	Institución - País
1	Martinez-Lopez, Yoan	-	Camaguey Univ - Cuba Universidad de Camagüey - Cuba
2	Castillo-Garit, Juan A.	Hombre	Universidad Tecnológica Metropolitana - Chile
3	Casanola-Martin, Gerardo M.	-	North Dakota State Univ - Estados Unidos North Dakota State University - Estados Unidos
4	Rasulev, Bakhtiyor	-	North Dakota State Univ - Estados Unidos North Dakota State University - Estados Unidos
5	Rodriguez-Gonzalez, Ansel Y.	-	Ctr Invest Cient & Educ Super Ensenada CICESE UT3 - México Centro de Investigación Científica y de Educación Superior de Ensenada - México
6	Martinez-Santiago, Oscar	Hombre	Alfa Vitamins Labs - Estados Unidos Universidad Católica del Maule - Chile Alfa Vitamins Laboratories - Estados Unidos
7	Barigye, Stephen J.	-	Univ Autonoma Madrid UAM - España Universidad Autónoma de Madrid - España

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Financiamiento

Fuente
VLIR-UOS Network University Cooperation Programme-Cuba (Artificial Intelligence Lab Brussels @aibrussels)
VLIR-UOS Network University Cooperation Programme

Muestra la fuente de financiamiento declarada en la publicación.

Agradecimientos

Agradecimiento
Y. Martinez-Lopez thanks the VLIR-UOS Network University Cooperation Programme-Cuba (Artificial Intelligence Lab Brussels @aibrussels) for the partial support of this work.
Y. Martínez-López thanks the VLIR-UOS Network University Cooperation Programme—Cuba (Artificial Intelligence Lab Brussels @aibrussels) for the partial support of this work.