Data/hora: 05/06/2024 03:37:47

Biblioteca(s): | Embrapa Agricultura Digital.
Data corrente: | 22/12/2015
Data da última atualização: | 21/01/2020
Autoria: | BORRO, L. C.; SALIM, J. A.; MAZONI, I.; YANO, I.; JARDINE, J. G.; NESHICH, G.
Afiliação: | IB/Unicamp; FEEC/Unicamp; IVAN MAZONI, CNPTIA; INACIO HENRIQUE YANO, CNPTIA; JOSÉ GILBERTO JARDINE, CNPTIA; GORAN NESHICH, CNPTIA.
Título: | Improving binding affinity prediction by using a rule-based model with physical-chemical and structural descriptors of the nano-environment for protein-ligand interactions.
Ano de publicação: | 2015
Fonte/Imprenta: | In: CONGRESS OF THE INTERNATIONAL UNION FOR BIOCHEMISTRY AND MOLECULAR BIOLOGY, 23.; ANNUAL MEETING OF THE BRAZILIAN SOCIETY FOR BIOCHEMISTRY AND MOLECULAR BIOLOGY, 44., 2015, Foz do Iguaçu. Biochemistry for a better world: abstracts book. [Foz do Iguaçu]: SBBq, 2015.
Páginas: | p. 153.
Idioma: | Inglês
Notas: | C.047.
Conteúdo: | In order to improve binding affinity prediction, we developed a new scoring function, named STINGSF, derived from physical-chemical and structural features that describe the protein-ligand interaction nano-environment of experimentally determined structures.
Palavras-Chave: | Aprendizado de máquina; Inteligência artificial; Interação proteína-ligante; Machine learning; Protein-ligand interaction; Scoring functions.
Thesaurus Nal: | Artificial intelligence.
Categoria do assunto: | X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia
URL: | http://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/136070/1/Improving-Borro.pdf
Registro original: | Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA)
Exemplares: | CNPTIA - (18547-1) - UPC - RA - DD -  -  -  - DIS