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Registros recuperados : 25 | |
9. | | EBERHARDT, P. E. R.; RADKE, A. K.; DÖRR, C. S.; ALVES, C. X.; BEVILAQUA, G. A. P.; SCHUCH, L. O. B. Desempenho fisiológico de sementes de arroz recobertas com agrominerais. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE ARROZ IRRIGADO, 9., 2015, Pelotas. Ciência e tecnologia para otimização da orizicultura: anais. Brasília, DF: Embrapa; Pelotas: Sosbai, 2015. Biblioteca(s): Embrapa Clima Temperado. |
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11. | | EBERHARDT, P. e. R.; PINHEIRO, R. de A.; JOB, R. B.; BEVILAQUA, G. A. P.; ANTUNES, I. F. Avaliação de genótipos crioulos de ervilha de múltiplo propósito em terras baixas. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE RECURSOS GENÉTICOS, 3., 2014, Santos. Anais... Brasília, DF: Sociedade Brasileira de Recursos Genéticos, 2014. Biblioteca(s): Embrapa Clima Temperado. |
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12. | | ALVES, C. X.; EBERHARDT, P. E. R.; BEVILAQUA, G. A. P.; SCHUCH, L. O. B.; ANTUNES, I. F. Avaliação de material crioulo de feijão (Phaseolus vulgaris) para utilização em programas de melhoramento. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE RECURSOS GENÉTICOS, 3., 2014, Santos. Anais... Brasília, DF: Sociedade Brasileira de Recursos Genéticos, 2014. Biblioteca(s): Embrapa Clima Temperado. |
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13. | | EBERHARDT, P. E. R.; XAVIER, C. A.; RADKE, A. K.; DÖRR, C. S.; BEVILAQUA, G. A. P.; SCHUCH, L. O. B. Curva de resposta à adubação com mistura de pós de rocha na cultura do feijão. In: MOSTRA DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA, 12.; MOSTRA DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA JÚNIOR, 10., 2014, Bagé. Anais...Bagé: Urcamp, 2014. Biblioteca(s): Embrapa Clima Temperado. |
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Registros recuperados : 25 | |
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Registro Completo
Biblioteca(s): |
Embrapa Agricultura Digital. |
Data corrente: |
17/01/2017 |
Data da última atualização: |
21/01/2020 |
Tipo da produção científica: |
Resumo em Anais de Congresso |
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: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/153412/1/PL-3DSIG-2016-Binding-Borro.pdf
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Marc: |
LEADER 01495nam a2200289 a 4500 001 2060954 005 2020-01-21 008 2016 bl uuuu u00u1 u #d 100 1 $aBORRO, L. 245 $aBinding affinity prediction using a nonparametric regression model based on physicochemical and structural descriptors of the nano-environment for protein-ligand interactions.$h[electronic resource] 260 $aIn: STRUCTURAL BIOINFORMATICS AND COMPUTATIONAL BIOPHYSICS, 2016, Orlando. [Proceedings...]. Orlando: [s.n.]$c2016 300 $ap. 116-117.$c1 pôster. 500 $a3Dsig 2016. Pôster #56. 520 $aWe 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. 650 $aBinding properties 650 $aModels 653 $aBinding affinity prediction model 653 $aComplexo proteína-ligante 653 $aEmpiric nonparametric predictive model 653 $aInterações entre proteína e ligantes 653 $aModelagem 653 $aModelos 653 $aPlataforma Sting 653 $aProtein-ligand complex 700 1 $aYANO, I. H. 700 1 $aMAZONI, I. 700 1 $aNESHICH, G.
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Registro original: |
Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA) |
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