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Constructeur de cohorte

4 299 418 travaux, canadiens par l’une de quatre routes.

Chaque état de filtre est une URL; l’URL est la requête; la requête est citable via /q/⟨hash⟩. La page, l’API et l’export analysent les mêmes paramètres.

La cohorte courante, diffusée en continu depuis la base de données : toutes les colonnes des travaux, les étiquettes machine, les scores provisoires et l'état de validation de chaque rangée. Les exportations sont plafonnées à 100 000 rangées. Crée un lien /q/ permanent pour cette requête exacte. Les mêmes filtres produisent toujours le même lien, qui que soit le demandeur.

Terme de recherche
Auteur ou autrice
Période
Ordre
Langue
Type
Domaine
Revue
Journal of Chemical Information and Modeling
Sujet
Rétractation
Résumé
Source des données probantes
Devis d'étude
Accord des étiquettes
État des étiquettes

Les étiquettes directes de Codex et Gemma sont non validées et clairsemées. Les prédictions distillées couvrent la base complète et sont elles aussi non validées. Choisissez explicitement la source; l'absence d'une étiquette directe n'est jamais une étiquette négative.

affaffiliation
fundbailleur
venuerevue
aboutsujet

Les quatre voies se composent : exigez la voie du financement et excluez l'affiliation pour obtenir la strate financée-seulement qu'aucune base fondée sur l'affiliation ne voit jamais.

216 résultats · 1 filtre actif ·
Résultats par année
20052025
Date de publication
Catégories
Étiquettes machine · couverture clairsemée
Preuves
Langue
Type
Citations
Un travail non étiqueté est inconnu, pas un négatif. La couverture est rapportée à chaque requête.
216 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 3 sur 5

Les étiquettes couvrent 0 des 216 travaux de cette cohorte. Les autres sont non étiquetés, ce qui n'est pas une étiquette négative : la table des étiquettes est clairsemée aujourd'hui et s'enrichit au fil des rondes d'étiquetage.

Les prédictions distillées couvrent 216 des 216 travaux de cette cohorte. Ces prédictions portent le statut machine_predicted_unvalidated. Le mode candidate est l'union; le consensus est l'intersection.

affnon étiqueté
Artificial Intelligence Agents for Materials Sciences
Osvaldo N. Oliveira, Leonardo Christino, Maria Cristina Ferreira de Oliveira, Fernando V. Paulovich
2023· article· en· Journal of Chemical Information and Modeling· Materials Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
15
citations
affnon étiqueté
Deep Learning in Antimicrobial Peptide Prediction
Changhang Lin, Shuwen Xiong, Feifei Cui, Zilong Zhang, Hua Shi, Leyi Wei
2025· review· en· Journal of Chemical Information and Modeling· Immunology and Microbiology
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
15
citations
afffundnon étiqueté
Exploiting Multiple Descriptor Sets in QSAR Studies
Jabed Tomal, William J. Welch, Ruben H. Zamar
2016· article· en· Journal of Chemical Information and Modeling· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
14
citations
affnon étiqueté
Docking for Molecules That Bind in a Symmetric Stack with SymDOCK
Matthew S. Smith, Ian Knight, Rian Kormos, Joseph G. Pepe, Peter Kunach, Marc I. Diamond +4 autres
2024· article· en· Journal of Chemical Information and Modeling· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
12
citations
fundno affnon étiqueté
Learning Electronic Polarizations in Aqueous Systems
Arnab Jana, Sam Shepherd, Yair Litman, David M. Wilkins
2024· article· en· Journal of Chemical Information and Modeling· Materials Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
11
citations
afffundnon étiqueté
CACHE Challenge #2: Targeting the RNA Site of the SARS-CoV-2 Helicase Nsp13
Oleksandra Herasymenko, Madhushika Silva, Abd Al‐Aziz A. Abu‐Saleh, Ayaz Ahmad, Jesus Antonio Alvarado-Huayhuaz, Oscar E. A. Arce +98 autres
2025· article· en· Journal of Chemical Information and Modeling· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
10
citations
afffundnon étiqueté
Structural and Energetic Features of Base–Base Stacking Contacts in RNA
Zakir Ali, Ambika Goyal, Ayush Jhunjhunwala, Abhijit Mitra, John F. Trant, Purshotam Sharma
2023· article· en· Journal of Chemical Information and Modeling· Biochemistry, Genetics and Molecular Biology
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
6
citations
affnon étiqueté
MELD in Action: Harnessing Data to Accelerate Molecular Dynamics
Jokent T. Gaza, Emiliano Brini, Justin L. MacCallum, Ken A. Dill, Alberto Pérez
2025· review· en· Journal of Chemical Information and Modeling· Biochemistry, Genetics and Molecular Biology
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
6
citations

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