Data/hora: 07/06/2024 06:49:16

Biblioteca(s): 	Embrapa Agricultura Digital.	
Tipo da produção científica: 	Resumo em Anais de Congresso	
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