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  Predicting glycosylation stereoselectivity using machine learning

Moon, S.-Y., Chatterjee, S., Seeberger, P. H., & Gilmore, K. (2020). Predicting glycosylation stereoselectivity using machine learning. Chemical Science, 12(8), 2931-2939. doi:10.1039/D0SC06222G.

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Basisdaten

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Datensatz-Permalink: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0006-7746-6 Versions-Permalink: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0008-1871-E
Genre: Zeitschriftenartikel

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Article.pdf (Verlagsversion), 2MB
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https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0008-1872-D
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-
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Hybrid
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Öffentlich
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-
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-
Lizenz:
http://creativecommons.org/licenses/by/3.0/

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Urheber

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 Urheber:
Moon, Soo-Yeon1, Autor           
Chatterjee, Sourav1, Autor           
Seeberger, Peter H.2, Autor           
Gilmore, Kerry1, Autor           
Affiliations:
1Kerry Gilmore, Biomolekulare Systeme, Max Planck Institute of Colloids and Interfaces, Max Planck Society, ou_1863304              
2Peter H. Seeberger - Automated Systems, Biomolekulare Systeme, Max Planck Institute of Colloids and Interfaces, Max Planck Society, ou_1863306              

Inhalt

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Details

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Sprache(n): eng - English
 Datum: 2020-12-262020
 Publikationsstatus: Erschienen
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: DOI: 10.1039/D0SC06222G
DOI: 10.26434/chemrxiv.12357302.v1
BibTex Citekey: Moon2020
 Art des Abschluß: -

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Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: Chemical Science
  Andere : Chem. Sci.
Genre der Quelle: Zeitschrift
 Urheber:
Affiliations:
Ort, Verlag, Ausgabe: Cambridge, UK : Royal Society of Chemistry
Seiten: - Band / Heft: 12 (8) Artikelnummer: - Start- / Endseite: 2931 - 2939 Identifikator: ISSN: 2041-6520