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@ARTICLE{Nevolianis:1016101,
      author       = {Nevolianis, Thomas and Rittig, Jan Gerald and Mitsos,
                      Alexander and Leonhard, Kai},
      title        = {{M}ulti-fidelity graph neural networks for predicting
                      toluene/water partition coefficients},
      journal      = {Journal of cheminformatics},
      volume       = {17},
      issn         = {1758-2946},
      address      = {London},
      publisher    = {BioMed Central},
      reportid     = {RWTH-2025-06738},
      pages        = {123},
      year         = {2025},
      cin          = {416710 / 412110 / 080008},
      ddc          = {540},
      cid          = {$I:(DE-82)416710_20140620$ / $I:(DE-82)412110_20140620$ /
                      $I:(DE-82)080008_20150909$},
      pnm          = {OAPKF - Open-Access-Publikation mit Unterstützung der RWTH
                      Aachen University (021000-OAPKF) / DFG project
                      G:(GEPRIS)466417970 - Generatives graph-basiertes
                      maschinelles Lernen für das integrierte Design von
                      Molekülen und Prozessen (466417970) / DFG project
                      G:(GEPRIS)191948804 - SFB 985: Funktionelle Mikrogele und
                      Mikrogelsysteme (191948804) / SFB 985 B04 - Synthese von
                      Mikrogelen: Kinetik, Partikelbildung und Reaktordesign (B04)
                      (221473487) / DFG project G:(GEPRIS)441958259 - SPP 2331:
                      Maschinelles Lernen in der Verfahrenstechnik. Wissen trifft
                      auf Daten: Interpretierbarkeit, Extrapolation,
                      Verlässlichkeit, Vertrauen (441958259)},
      pid          = {G:(DE-82)021000-OAPKF / G:(GEPRIS)466417970 /
                      G:(GEPRIS)191948804 / G:(GEPRIS)221473487 /
                      G:(GEPRIS)441958259},
      typ          = {PUB:(DE-HGF)16},
      doi          = {10.1186/s13321-025-01057-6},
      url          = {https://publications.rwth-aachen.de/record/1016101},
}