Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, DOENÇA DE ALZHEIMER, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
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ABNT
PEDROSA, Leandro. Modelagem QSAR (Relação Quantitativa Estrutura-Atividade), busca por similaridade e triagem virtual para a identificação de inibidores de Acetilcolinesterase (AChE) para a doença de Alzheimer. 2023. Trabalho de Conclusão de Curso (MBA) – Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2023. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/a9d4d9ea-7691-4462-ac64-ce6bcbaf2d36/Leandro%20Pedrosa.pdf. Acesso em: 27 abr. 2024.APA
Pedrosa, L. (2023). Modelagem QSAR (Relação Quantitativa Estrutura-Atividade), busca por similaridade e triagem virtual para a identificação de inibidores de Acetilcolinesterase (AChE) para a doença de Alzheimer (Trabalho de Conclusão de Curso (MBA). Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/a9d4d9ea-7691-4462-ac64-ce6bcbaf2d36/Leandro%20Pedrosa.pdfNLM
Pedrosa L. Modelagem QSAR (Relação Quantitativa Estrutura-Atividade), busca por similaridade e triagem virtual para a identificação de inibidores de Acetilcolinesterase (AChE) para a doença de Alzheimer [Internet]. 2023 ;[citado 2024 abr. 27 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/a9d4d9ea-7691-4462-ac64-ce6bcbaf2d36/Leandro%20Pedrosa.pdfVancouver
Pedrosa L. Modelagem QSAR (Relação Quantitativa Estrutura-Atividade), busca por similaridade e triagem virtual para a identificação de inibidores de Acetilcolinesterase (AChE) para a doença de Alzheimer [Internet]. 2023 ;[citado 2024 abr. 27 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/a9d4d9ea-7691-4462-ac64-ce6bcbaf2d36/Leandro%20Pedrosa.pdf
