1.Target prediction utilising negative bioactivity data covering large chemical space

作　　者：Lewis H. Mervin ;Avid M. Afzal ;Georgios Drakakis 等

出　　处：Journal of Cheminformatics. 2015 ;7(1):51.doi:10.1186/s13321-015-0098-y

出版社：BioMed Central

文章 ID：112567070

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2.A de novo molecular generation method using latent vector based generative adversarial network

作　　者：Oleksii Prykhodko ;Simon Viet Johansson ;Panagiotis-Christos Kotsias 等

出　　处：Journal of Cheminformatics. 2019 ;11(1):1-13.doi:10.1186/s13321-019-0397-9

出版社：BioMed Central

文章 ID：243778411

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3.Randomized SMILES strings improve the quality of molecular generative models

作　　者：Josep Arús-Pous ;Simon Viet Johansson ;Oleksii Prykhodko 等

出　　处：Journal of Cheminformatics. 2019 ;11(1):1-13.doi:10.1186/s13321-019-0393-0

出版社：BioMed Central

文章 ID：243778414

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4.SMILES-based deep generative scaffold decorator for de-novo drug design

作　　者：Josep Arús-Pous ;Atanas Patronov ;Esben Jannik Bjerrum 等

出　　处：Journal of Cheminformatics. 2020 ;12(1):1-18.doi:10.1186/s13321-020-00441-8

出版社：BioMed Central

文章 ID：250912608

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5.Combining structural and bioactivity-based fingerprints improves prediction performance and scaffold hopping capability

作　　者：Oliver Laufkötter ;Noé Sturm ;Jürgen Bajorath 等

出　　处：Journal of Cheminformatics. 2019 ;11(1):1-14.doi:10.1186/s13321-019-0376-1

出版社：BioMed Central

文章 ID：239010376

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6.Industry-scale application and evaluation of deep learning for drug target prediction

作　　者：Noé Sturm ;Andreas Mayr ;Thanh Le Van 等

出　　处：Journal of Cheminformatics. 2020 ;12(1):1-13.doi:10.1186/s13321-020-00428-5

出版社：BioMed Central

文章 ID：248562267

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7.Molecular representations in AI-driven drug discovery: a review and practical guide

作　　者：Laurianne David ;Amol Thakkar ;Rocío Mercado 等

出　　处：Journal of Cheminformatics. 2020 ;12(1):1.doi:10.1186/s13321-020-00460-5

出版社：BioMed Central

文章 ID：255812732

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8.AiZynthFinder: a fast, robust and flexible open-source software for retrosynthetic planning

作　　者：Samuel Genheden ;Amol Thakkar ;Veronika Chadimová 等

出　　处：Journal of Cheminformatics. 2020 ;12(1):1-9.doi:10.1186/s13321-020-00472-1

出版社：BioMed Central

文章 ID：256842070

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9.Memory-assisted reinforcement learning for diverse molecular de novo design

作　　者：Thomas Blaschke ;Ola Engkvist ;Jürgen Bajorath 等

出　　处：Journal of Cheminformatics. 2020 ;12(1):1-17.doi:10.1186/s13321-020-00473-0

出版社：BioMed Central

文章 ID：256842072

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10.Molecular de-novo design through deep reinforcement learning

作　　者：Marcus Olivecrona ;Thomas Blaschke ;Ola Engkvist 等

出　　处：Journal of Cheminformatics. 2017 ;9(1):48.doi:10.1186/s13321-017-0235-x

出版社：BioMed Central

文章 ID：216535816

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