Gerardo M. Casañola-Martin
0000-0003-0383-2032
PUCE
288
Coauthors
49
Documentos
19
H-index Scopus
Volumen de publicaciones por año
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| Año de publicación | Num. Publicaciones |
|---|---|
| 2006 | 1 |
| 2007 | 5 |
| 2008 | 2 |
| 2010 | 4 |
| 2011 | 4 |
| 2012 | 1 |
| 2013 | 2 |
| 2014 | 4 |
| 2015 | 5 |
| 2016 | 4 |
| 2017 | 6 |
| 2018 | 2 |
| 2019 | 1 |
| 2021 | 1 |
| 2022 | 5 |
| 2023 | 2 |
Publicaciones por áreas de conocimiento
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| Área de conocimiento | Num. Publicaciones |
|---|---|
| Bioquímica | 25 |
| Aprendizaje automático | 20 |
| Farmacología | 18 |
| Descubrimiento de fármacos | 16 |
| Relación cuantitativa estructura-actividad | 10 |
| Ciencias de la computación | 7 |
| Toxicología | 4 |
| Ecología | 3 |
| Química teórica | 2 |
| Enzima | 2 |
Publicaciones por áreas temáticas
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| Área temática | Num. Publicaciones |
|---|---|
| Farmacología y terapéutica | 20 |
| Química física | 11 |
| Química analítica | 9 |
| Ciencias de la computación | 9 |
| Programación informática, programas, datos, seguridad | 8 |
| Química y ciencias afines | 6 |
| Fisiología humana | 6 |
| Medicina y salud | 5 |
| Funcionamiento de bibliotecas y archivos | 5 |
| Química orgánica | 3 |
Principales fuentes de datos
| Origen | Num. Publicaciones |
|---|---|
| Scopus | 49 |
| Google Scholar | 6 |
| RRAAE | 0 |
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Coautores destacados por número de publicaciones
| Coautor | Num. Publicaciones |
|---|---|
| Yovani Marrero-Ponce | 28 |
| Torrens F. | 23 |
| Thu H.L.T. | 21 |
| Abad C. | 15 |
| Khan M.T.H. | 13 |
| Garit J. | 13 |
| Pham-The H. | 12 |
| Rescigno A. | 11 |
| Rasulev B. | 10 |
| Karel Diéguez-Santana | 8 |
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Top Keywords
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Publicaciones del autor
Machine learning applications in nanomedicine and nanotoxicology: An overview
Book PartAbstract: The development of machine learning algorithms together with the availability of computational toolsPalabras claves:Autores:Gerardo M. Casañola-Martin, Pham-The H.Fuentes:scopusA divide-and-conquer strategy for the pbkp_rediction of protein contact map
ArticleAbstract: The pbkp_rediction of contact maps in protein is a challenging topic for the determination of three-Palabras claves:CASP10, Contact maps pbkp_rediction, Decision Trees, Genetic Algorithms, Multiple classifier systems, Protein structure pbkp_redictionAutores:Aguilar-Ruiz J.S., Gerardo M. Casañola-Martin, Santiesteban-Toca C.E.Fuentes:scopusThe machine learning techniques in the protein structure pbkp_rediction: An approach from bioinformatics
ArticleAbstract: The pbkp_rediction of protein structures remains as a challenge for the scientific community. For thPalabras claves:Artificial Intelligence, bioinformatics, Machine learning, Protein structure pbkp_redictionAutores:Aguilar-Ruiz J.S., Gerardo M. Casañola-Martin, Santiesteban-Toca C.E.Fuentes:scopusAtom based linear index descriptors in QSAR-machine learning classifiers for the pbkp_rediction of ubiquitin-proteasome pathway activity
ArticleAbstract: Abstract: This report showed the use of the atom-based linear index together with different classicPalabras claves:Atom-based linear indices, Machine learning, QSAR, ToMoCoMD-CARDD software, Ubiquitin-proteasome pathway inhibitorsAutores:Garit J., Gerardo M. Casañola-Martin, Pham-The H., Thu H.L.T.Fuentes:scopusAtom-based non-stochastic and stochastic bilinear indices: Application to QSPR/QSAR studies of organic compounds
ArticleAbstract: The recently introduced bilinear indices are applied to the QSAR/QSPR studies of heteroatomic molecuPalabras claves:Autores:Garit J., Gerardo M. Casañola-Martin, Oscar Martínez Santiago, Torrens F., Yovani Marrero-PonceFuentes:scopus