Buchumschlag

OWPCP: A Deep Learning Model to Predict Octanol-Water Partition Coefficient

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Maleki, Mohammadjavad, Zahiri, Sobhan
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2024
Schlagworte:	Chemical Physics Machine Learning Quantitative Methods 68T99 I.2.6
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

A graph neural network-based model with Out-of-Distribution Robustness for enhancing Antiretroviral Therapy Outcome Prediction for HIV-1
von: Di Teodoro, Giulia, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Interpretable Graph Kolmogorov-Arnold Networks for Multi-Cancer Classification and Biomarker Identification using Multi-Omics Data
von: Alharbi, Fadi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

A Simple Approximate Bayesian Inference Neural Surrogate for Stochastic Petri Net Models
von: Manu, Bright Kwaku, et al.
Veröffentlicht: (2025)

To Bin or not to Bin: Alternative Representations of Mass Spectra
von: de Jonge, Niek, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Predicting Microbial Interactions Using Graph Neural Networks
von: Gholamzadeh, Elham, et al.
Veröffentlicht: (2025)

RXNRECer Enables Fine-grained Enzymatic Function Annotation through Active Learning and Protein Language Models
von: Shi, Zhenkun, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Autoregressive fragment-based diffusion for pocket-aware ligand design
von: Ghorbani, Mahdi, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Identifying Chemicals Through Dimensionality Reduction
von: Anand, Emile, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Unifying Physics- and Data-Driven Modeling via Novel Causal Spatiotemporal Graph Neural Network for Interpretable Epidemic Forecasting
von: Han, Shuai, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Advances in Set Function Learning: A Survey of Techniques and Applications
von: Xie, Jiahao, et al.
Veröffentlicht: (2025)

VALID-Mol: a Systematic Framework for Validated LLM-Assisted Molecular Design
von: Malikussaid, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Modeling Patient Care Trajectories with Transformer Hawkes Processes
von: Pandey, Saumya, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Deep learning of geometrical cell division rules
von: Durrmeyer, Alexandre, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Predicting effect of novel treatments using molecular pathways and real-world data
von: Couetoux, Adrien, et al.
Veröffentlicht: (2025)

KEMP-PIP: A Feature-Fusion Based Approach for Pro-inflammatory Peptide Prediction
von: Niloy, Soumik Deb, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Learning the P2D Model for Lithium-Ion Batteries with SOH Detection
von: McKay, Maricela Best, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Leveraging KANs for Expedient Training of Multichannel MLPs via Preconditioning and Geometric Refinement
von: Actor, Jonas A., et al.
Veröffentlicht: (2025)

Reversible Deep Learning for 13C NMR in Chemoinformatics: On Structures and Spectra
von: Kuhn, Stefan, et al.
Veröffentlicht: (2026)

SCMPPI: Supervised Contrastive Multimodal Framework for Predicting Protein-Protein Interactions
von: XU, Shengrui, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Layer Probing Improves Kinase Functional Prediction with Protein Language Models
von: Kumar, Ajit, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Domain-aware priors stabilize, not merely enable, vertical federated learning in data-scarce coral multi-omics
von: Victor, Sam
Veröffentlicht: (2025)

DrugReasoner: Interpretable Drug Approval Prediction with a Reasoning-augmented Language Model
von: Ghaffarzadeh-Esfahani, Mohammadreza, et al.
Veröffentlicht: (2025)

GEESE: Genotype-aware End-to-End Spatio-temporal Embedding for Behavioral Phenotyping
von: Ding, Yiran, et al.
Veröffentlicht: (2026)

AI and Machine Learning Approaches for Predicting Nanoparticles Toxicity The Critical Role of Physiochemical Properties
von: Yousaf, Iqra
Veröffentlicht: (2024)

Chem-PerturBridge: a harmonized compendium of small molecule perturbation transcriptomic effects
von: Szałata, Artur, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Good Rankings, Wrong Probabilities: A Calibration Audit of Multimodal Cancer Survival Models
von: Ghawami, Sajad
Veröffentlicht: (2026)

Towards Algorithmic Fairness by means of Instance-level Data Re-weighting based on Shapley Values
von: Arnaiz-Rodriguez, Adrian, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Hyperbox Mixture Regression for Process Performance Prediction in Antibody Production
von: Nik-Khorasani, Ali, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Heterogeneous network and graph attention auto-encoder for LncRNA-disease association prediction
von: Liu, Jin-Xing, et al.
Veröffentlicht: (2024)

New methods for drug synergy prediction: a mini-review
von: Abbasi, Fatemeh, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Enhancing mortality prediction in cardiac arrest ICU patients through meta-modeling of structured clinical data from MIMIC-IV
von: Mamatov, Nursultan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

An Explainable Unsupervised-to-Supervised Machine Learning Framework for Dietary Pattern Discovery Using UK National Dietary Survey Data
von: Yu, Wing Yi, et al.
Veröffentlicht: (2026)

SALT-KG: A Benchmark for Semantics-Aware Learning on Enterprise Tables
von: Mulang, Isaiah Onando, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Multi-objective Hyperparameter Optimization in the Age of Deep Learning
von: Basu, Soham, et al.
Veröffentlicht: (2025)

scDataset: Scalable Data Loading for Deep Learning on Large-Scale Single-Cell Omics
von: D'Ascenzo, Davide, et al.
Veröffentlicht: (2025)

RVI-SAC: Average Reward Off-Policy Deep Reinforcement Learning
von: Hisaki, Yukinari, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Bio AI Agent: A Multi-Agent Artificial Intelligence System for Autonomous CAR-T Cell Therapy Development with Integrated Target Discovery, Toxicity Prediction, and Rational Molecular Design
von: Ni, Yi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Uncertainty Quantification Using Ensemble Learning and Monte Carlo Sampling for Performance Prediction and Monitoring in Cell Culture Processes
von: Khuat, Thanh Tung, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Normalisation and Initialisation Strategies for Graph Neural Networks in Blockchain Anomaly Detection
von: Duy, Dang Sy, et al.
Veröffentlicht: (2026)

An Improved Adaptive PID Optimizer with Enhanced Convergence and Stability for Deep Learning
von: Saini, Saurabh, et al.
Veröffentlicht: (2026)