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化学信息学杂志，第6卷

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2014年第6卷第1期

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阿拉·卡巴亚,穆罕默德·阿尔沙拉法,艾萨·阿拉纳齐,雷达·阿哈吉:
使用网络驱动的生物数据优先排序和集成预测新的药物适应症。 1
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Hulda S.Haraldsdóttir公司,伊内斯·蒂勒,罗南·M·T·弗莱明:
代谢网络重建中代谢产物标识符之间映射的开源软件的比较评估：应用于Recon 2。 2
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约翰·W·梅,克里斯托夫·斯坦贝克:
化学开发工具包的有效环感知。三
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朱利安·西鲍特,丹尼尔·罗伊,朱利奥·法塞利,托马斯·E·契坦三世:
生物分子模拟数据索引和共享的数据模型、字典和需求。 4
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佩德罗·佛朗哥,努里亚·波塔,约翰·霍利迪,彼得·威利特:
使用2D指纹方法支持孤儿药物立法中的结构相似性评估。 5
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斯文·科希曼:
铍¹⁰：创建和管理集团安全数据表的免费简单工具。 6
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大卫·霍克萨,彼得·斯科达,米兰沃西拉克,丹尼尔·斯沃齐尔:
Molpher：用于系统化化学空间探索的软件框架。 7
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塞缪尔·韦伯,蒂埃里·汉瑟,布伦丹·J·豪林,保罗克劳斯,乔纳森·维西:
用于解释统计机器学习模型的特征组合网络：应用于Ames诱变性。 8
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安德烈斯·卡斯蒂略,安德烈斯·伯纳尔,吕克·帕蒂尼,朱利安·维斯特:
一种新的比较方法¹基于光谱树相似性的核磁共振预测仪。 9
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达姆扬·克斯塔季奇,卢波米尔·布图罗维奇,大卫·E·莱希,西蒙·托马斯:
选择和评估回归和分类模型时的交叉验证陷阱。 10
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拉贾什·古哈,何塞·梅迪纳·弗兰科:
关于活动景观的有效性与效用：所有活动悬崖在统计上都有显著意义吗？ 11
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斯特凡·比茨,萨沙·乌尔巴切克,本杰明·舒尔茨,马蒂亚斯·拉里:
神族：预测蛋白质-甘氨酸复合体中互变异构体和质子化状态的整体方法。 12
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金龙如,彭丽,济南王,Wei Zhou公司,李伯慧,朝皇,李皮东,郭子虎,陶卫阳,杨银峰,薛旭,阎丽,王永华,凌阳:
TCMSP：从草药中发现药物的系统药理学数据库。 13
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胡炳杰,马库斯·里尔:
PharmDock：基于药效团的对接程序。 14
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雅库布·加尔戈内克,杰里·冯德拉塞克:
InChI和评估交叉参考链接的质量。 15
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巴拉特·斯里尼瓦桑,周鸿祎,朱莉娅·库班克,杰弗里·斯科尔尼克:
对八种蛋白质的FINDSITEcomb虚拟配体筛选结果的实验验证产生了新的纳米和微米结合物。 16
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Safaa Eltyeb公司,内奥米·萨利姆:
化学品命名实体识别：方法和应用综述。 17
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马克·博尔库姆,杰里米·弗雷:
支持化学研究的语义Web技术和技术的使用和应用。 18
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阿里·艾哈迈德,费萨尔·赛义德,娜奥米·萨利姆,阿马尔·阿卜多:
基于配体的虚拟筛选的Condorcet和borda计数融合方法。 19
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斯维特拉娜·奥夫钦尼科娃,阿塞尼亚·拜科夫,于阿斯兰（Aslan Yu）。齐瓦泽,叶夫根尼·戴亚奇科夫,娜塔莉亚·基列娃:
化学造影方法的监督扩展：化学责任评估的案例研究。 20
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蒂埃里·汉瑟,奎斯·巴博尔,爱德华·罗瑟,乔纳森·维西,塞缪尔·韦伯,圣埃芬·沃纳:
自组织假设网络：一种表示和构建SAR知识的新方法。 21
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马修·德克拉索夫斯基,肖恩·埃金斯:
使用化学信息学预测“设计药物”与其当前可用免疫分析的交叉反应性。 22
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弗朗索瓦·贝伦格,阿诺特·R·D·沃特,李小茵,Kam Y.J.Zhang先生:
部分电荷的旋转-平移不变分子描述符及其在基于配体的虚拟筛选中的应用。 23
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安东尼诺·菲安纳卡,马西莫·拉罗萨,朱塞佩·迪法塔,萨尔瓦托雷·加格里奥,里卡多·里佐,阿方索·乌尔索:
BioDICE Taverna插件，用于生物数据的聚类和可视化：分子化合物探索的工作流。 24
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维尔卢·鲁斯曼,苏列夫·希尔德,乌科马兰:
QSAR数据库-一种QSAR模型信息的数字组织和存档方法。 25
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Jing Lu公司,彭建龙,济南王,千城沈,一笔,李坤宫,郑明月,罗晓敏,朱伟良,姜华良,陈开贤:
使用局部懒惰学习评估大鼠急性经口毒性。 26
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拉尔斯·鲁迪基特,马亨德拉·阿维尔,让·路易斯·雷蒙:
扩大香料化学空间进行虚拟筛选。 27
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王霞（Xia Wang）,陈海鹏,冯扬（音）,嘉峪宫,李世良,裴建峰,刘晓峰,姜华良,吕华莱,李洪林:
iDrug：一个可上网的交互式药物发现和设计平台。 28
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乔纳森·迪扎克,哈姆斯·穆萨,马克·威廉姆森,约翰·柯奇马尔,罗伯特·C·格伦:
使用GPU加速概率分类器从2D拓扑指纹预测细胞色素P450代谢位点。 29
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马丁·博格丹,多米尼克·布鲁格,沃尔夫冈·罗森斯蒂尔,伯恩德·斯佩塞:
通过支持向量和高斯过程回归估计伏安信号的扩散系数。 30
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铃木正木,长本浩史,阿克苏Tatsuya Akutsu:
具有给定路径频率的单环化学图的有效枚举。 31
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拉法尔·库尔扎布,萨宾娜·斯穆斯,安德烈·博贾尔斯基（Andrzej J.Bojarski）:
负训练集大小对基于机器学习的虚拟筛选的影响。 32
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西安柳,袁旭,李珊珊,王玉兰,彭建龙,程洛,罗晓敏,郑明月,陈开贤,姜华良:
在硅靶捕鱼中：通过基于配体的相似性排序和数据融合解决“大数据”问题。 33
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罗伯特·D·克拉克,梁文克尔,亚当·C·李,迈克尔·S·劳利斯,罗伯特·弗拉奇基维奇,马文·沃尔德曼:
使用贝塔二项式估计集合模型的分类不确定性。 34
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伊西德罗·科尔特斯·西里亚诺,杰拉德·J·P·范·韦斯顿,艾尔克·B·伦塞林克,丹尼尔·穆雷尔,安德烈亚斯·本德,塞雷斯·马利亚文:
贝叶斯框架中的蛋白质化学建模。 35
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钱章,张伟（音译）,李友勇,王俊美,张健（Jian Zhang）,侯廷君:
MORT：一个强大的计算生物学和CADD基础库。 36
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保罗·托斯科,尼古拉斯·施蒂费尔,格雷戈里·兰德鲁姆:
将MMFF力场引入RDKit：实现和验证。 37
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亚历克斯·M·克拉克,马拉比卡·萨克,肖恩·埃金斯:
新的目标预测和可视化工具结合了TB Mobile 2.0的开源分子指纹。 38
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马蒂奥·弗洛里斯,阿尔贝托·曼加纳罗,奥拉齐奥·尼科洛蒂,里卡多·梅达,朱塞佩·费利斯·曼加塔尔迪,埃米利奥·本菲纳蒂:
可读交叉化学相似性的一般定义。 39
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乔治·帕帕达托斯,杰拉德·J·P·范·韦斯顿,塞缪尔·克罗塞特,丽塔·桑托斯,西蒙·特鲁比安,约翰·奥弗林顿:
在ChEMBL语料库上训练的药物化学出版物的文档分类器。 40
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马丁·居特林,安德烈亚斯·卡瓦特,斯特凡·克莱默:
CheS-Mapper 2.0用于（Q）SAR模型的可视化验证。 41
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索林·I·阿夫拉姆,西蒙娜·福纳尔·蒂莫菲,阿娜·博罗塔,斯里达尔·钦纳曼尼,阿尼尔·曼查拉,索雷尔·穆雷桑:
农药发现中类农药的定量评估。 42
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乔恩·钱伯斯,马克·戴维斯,安娜·高尔顿,乔治·帕帕达托斯,安妮·赫西,约翰·奥弗林顿:
UniChem：将基于InChI的化合物映射扩展到盐、连接性和立体化学层。 43
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Ctibor Skuta公司,彼得·巴图内克,丹尼尔·斯沃齐尔:
InCHlib-用于web应用程序的交互式群集热映射。 44
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安德烈亚斯·特鲁斯科夫斯基,米尔科·丹尼尔,休伯特·库恩,斯特凡·诺依曼,克里斯托夫·斯坦贝克,阿希姆·齐勒斯尼,马蒂亚斯·埃普尔:
介观模拟的分子碎片化学信息学路线图。 45
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艾伦·沙玛,普拉森·杜塔,曼尼什·夏尔马,内拉杰·拉吉普特,巴夫娜·多迪亚,约翰·杰里奇,特鲁普蒂·科利亚,Anshu Bhardwaj公司:
BioPhytMol：抗分枝杆菌植物分子和植物提取物的药物发现社区资源。 46
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德西雷·鲍曼,克努特·鲍曼:
使用双重交叉验证对模型不确定性下QSAR模型的预测误差进行可靠估计。 47
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尤里·苏什科,Sergii Novotarskyi公司,罗伯特·科尔纳,约阿希姆·沃格特,艾哈迈德·阿卜杜拉齐兹,伊戈尔·特特科:
预测驱动的匹配分子对，用于解释QSAR并帮助分子优化过程。 48

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