Data/hora: 06/06/2024 22:29:46

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