Rezultati

eNauka >  Rezultati >  Machine Learning-Guided Design of Rhenium Tricarbonyl Complexes for Next-Generation Antibiotics
Naziv: Machine Learning-Guided Design of Rhenium Tricarbonyl Complexes for Next-Generation Antibiotics
Autori: Nedyalkova, Miroslava; Demirci, Gozde; Cortat, Youri; Schindler, Kevin; Rahmani, Fatlinda; Horner, Justine; Vasighi, Mahdi; Crochet, Aurelien; Pavic, Aleksandar B  ; Mamula, Olimpia;
Zobi, Fabio; Lattuada, Marco;
Godina: 2025
Publikacija: ACS BIO & MED CHEM AU
ISSN: 2694-2437 ACS BIO & MED CHEM AU Pretraži identifikator
Tip rezultata: Naučni članak
DOI: 10.1021/acsbiomedchemau.5c00125
WoS-ID: 001565531600001
Scopus-ID: 2-s2.0-105018776426
URI: https://imagine.imgge.bg.ac.rs/handle/123456789/3184
https://enauka.gov.rs/handle/123456789/999544
Projekat: NCCR-BioInspired Materials and the University of Fribourg
Izvor metapodataka: (Preuzeto iz Nasi u WoS)
M-kategorija: 
21M21 - Vodeći međunarodni časopis kategorije M21

1
SCOPUSTM
1
WEB OF SCIENCETM
Alt metrika
Dimensions
Unpaywall

Rezultati na eNauka su zaštićeni autorskim pravima i sva prava su zadržana, osim ako nije drugačije naznačeno.