Molecular Dynamics Fingerprints (MDFP): Machine Learning from MD Data To Predict Free-Energy Differences
dc.contributor.author
Riniker, Sereina
dc.date.accessioned
2017-12-11T11:38:54Z
dc.date.available
2017-12-08T14:11:54Z
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2017-12-11T11:38:54Z
dc.date.available
2017-10-06T01:54:18Z
dc.date.available
2017-10-23T13:49:30Z
dc.date.issued
2017-04-24
dc.identifier.issn
1549-9596
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0095-2338
dc.identifier.issn
1520-5142
dc.identifier.other
10.1021/acs.jcim.6b00778
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dc.identifier.uri
http://hdl.handle.net/20.500.11850/219413
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dc.publisher
American Chemical Society
dc.title
Molecular Dynamics Fingerprints (MDFP): Machine Learning from MD Data To Predict Free-Energy Differences
en_US
dc.type
Journal Article
dc.date.published
2017-04-03
ethz.journal.title
Journal of Chemical Information and Modeling
ethz.journal.volume
57
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ethz.journal.issue
4
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J. Chem. Inf. Model.
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726
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741
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Washington, DC
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published
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ethz.leitzahl
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ethz.date.deposited
2017-10-06T01:54:37Z
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FORM
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Metadata only
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2017-12-11T11:46:17Z
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2024-02-02T03:28:32Z
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Publikationstyp
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Journal Article [130845]