Data/hora: 04/06/2024 02:12:49

Biblioteca(s): | Embrapa Agricultura Digital.
Data corrente: | 17/01/2017
Data da última atualização: | 21/01/2020
Autoria: | BORRO, L.; YANO, I. H.; MAZONI, I.; NESHICH, G.
Afiliação: | LUIZ BORRO, Unicamp; INACIO HENRIQUE YANO, CNPTIA; IVAN MAZONI, CNPTIA; GORAN NESHICH, CNPTIA.
Título: | Binding affinity prediction using a nonparametric regression model based on physicochemical and structural descriptors of the nano-environment for protein-ligand interactions.
Ano de publicação: | 2016
Fonte/Imprenta: | In: STRUCTURAL BIOINFORMATICS AND COMPUTATIONAL BIOPHYSICS, 2016, Orlando. [Proceedings...]. Orlando: [s.n.], 2016.
Páginas: | p. 116-117.
Descrição Física: | 1 pôster.
Idioma: | Inglês
Notas: | 3Dsig 2016. Pôster #56.
Conteúdo: | We propose a new empirical scoring function for binding affinity prediction modeled based on physicochemical and structural descriptors that characterize the nano-environment that encompass both ligand and binding pocket residues. Our hypothesis is that a more detailed characterization of protein-ligand complexes in terms of describing nano-environment as precisely as possible can lead to improvements in binding affinity prediction.
Palavras-Chave: | Binding affinity prediction model; Complexo proteína-ligante; Empiric nonparametric predictive model; Interações entre proteína e ligantes; Modelagem; Modelos; Plataforma Sting; Protein-ligand complex.
Thesaurus Nal: | Binding properties; Models.
Categoria do assunto: | X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia
URL: | http://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/153412/1/PL-3DSIG-2016-Binding-Borro.pdf
Registro original: | Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA)
Exemplares: | CNPTIA - (18979-1) - UPC - RA - DD -  -  -  - DIS