化学空间网络的理解显示了关键性的迹象

Nicola Amoroso1,2, Nicola Gambacorta3,4, Fabrizio Mastrolorito3

  • 1Dipartimento di Farmacia - Scienze del Farmaco, Università degli studi di Bari Aldo Moro, via E. Orabona, 4, 70125, Bari, Italy. nicola.amoroso@uniba.it.

Scientific reports
|December 4, 2023
PubMed
概括

化学空间网络 (CSN) 为分析发育毒性 (Dev Tox) 的传统方法提供了强大的替代方案. 这项研究揭示了CSN在化学数据中发现复杂的模式,有助于识别药物发现的有毒化合物.