塞缪尔·韦伯
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2020年–今天
2024 [j5] 莫里茨·沃尔特 , 塞缪尔·韦伯 , 瓦莱丽·吉列 :
通过提取学习的化学特征解释用于毒性预测的神经网络模型。 化学杂志。 信息模型。 64 ( 9 ) : 3670-3688 ( 2024 ) 2022 【j4】 莫里茨·沃尔特 , 卢克·艾伦 , 安东尼奥·德拉维加·德·莱昂 , 塞缪尔·韦伯 , 瓦莱丽·吉列 :
分析插补模型相对于传统QSAR模型在毒性预测方面的优势。 化学信息学杂志 14 ( 1 ) : 32 ( 2022 )
2010 – 2019
2015 【b1】 塞缪尔·韦伯 :
用于毒性预测的统计机器学习(Q)SAR模型的解释和挖掘。 英国吉尔福德萨里大学, 2015 2014 [j3] 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。 化学信息学杂志 6 ( 1 ) : 8 ( 2014 ) [注2] 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。 化学信息学杂志 6 ( 1 ) : 21 ( 2014 ) [j1] 理查德·谢霍德 , 菲利普·贾德森 , 蒂埃里·汉瑟 , 乔纳森·维西 , 塞缪尔·韦伯 , 瓦莱丽·吉列 :
新兴模式挖掘有助于毒理学知识发现。 化学杂志。 信息模型。 54 ( 7 ) : 1864-1879 ( 2014 )