Резултати

еНаука >  Резултати >  Artificial intelligence-assisted QSAR modeling of phenolic monoterpenes targeting Helicobacter pylori
Назив: Artificial intelligence-assisted QSAR modeling of phenolic monoterpenes targeting Helicobacter pylori
Аутори: Kovačević, Strahinja  ; Carradori, Simone; Iacovozzi, Damiano; Karadžić Banjac, Milica  ; Podunavac-Kuzmanović, Sanja  
Година: 2026
Публикација: Journal of Molecular Graphics and Modelling
ISSN: 10933263 Journal of Molecular Graphics and Modelling Претражи идентификатор
Издавач: Elsevier
Тип резултата: Научни чланак
Колација: vol. 148 str. Artical number 109509
DOI: 10.1016/j.jmgm.2026.109509
WoS-ID: 001820946300001
Scopus-ID: 2-s2.0-105043795675
PMID: 42413218
URI: https://enauka.gov.rs/handle/123456789/1043861
Пројекат: COST (European Cooperation in Science and Technology) [CA21145]
NRRP - European Union-NextGenerationEU-Regione Abruzzo-Dipartimento Sociale-Enti Locali-Cultura PR FSE + ABRUZZO 2021-2027 "Investimenti a favore dell'occupazione e della crescita" [226/2021]
Извор метаподатака: (Preuzeto iz CrossRef-a) Kovačević, Strahinja
М-категорија: 
21M21 - Водећи међународни часопис категорије M21

1
SCOPUSTM
1
WEB OF SCIENCETM
Алт метрика
Dimensions
Unpaywall

Резултати на еНаука су заштићени ауторским правима и сва права су задржана, осим ако није другачије назначено.