BDPA - Bases de Dados da Pesquisa Agropecuária Embrapa
 






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1.Imagem marcado/desmarcadoYANO, I. H. Gerenciamento de redes de computadores utilizando CACTI. Campinas: Embrapa Informática Agropecuária, 2010. 36 p. il. (Embrapa Informática Agropecuária. Documentos, 105).

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2.Imagem marcado/desmarcadoYANO, I. H. Guia de utilização do OVD ULTEO. Campinas: Embrapa informática Agropecuária, 2016. 25 p. il. (Embrapa informática Agropecuária. Documentos, 146).

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3.Imagem marcado/desmarcadoYANO, I. H. Prototype of non-genetically modified soybean tracking system using blockchain technology. Advances in Agriculture, Horticulture and Entomology, v. 02, p. 1-7, 2019.

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4.Imagem marcado/desmarcadoFRANÇA, M. da C.; YANO, I. H. Infovia para o Município de Louveira. In: WORKSHOP DE PÓS-GRADUAÇÃO E PESQUISA DO CENTRO PAULA SOUZA, 7., 2012, São Paulo. Anais... São Paulo: Centro Paula Souza, 2012. Não paginado.

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5.Imagem marcado/desmarcadoYANO, I. H.; DRUCKER, D. P. Tutorial para a instalação e utilização básica do CKAN. Campinas: Embrapa Informática Agropecuária, 2016. 26 p. il. (Embrapa informática Agropecuária. Documentos, 147).

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6.Imagem marcado/desmarcadoNESHICH, G.; MAZONI, I.; YANO, I. H.; VIART, B. EPI-Peptide Designer. Versão 1. Campinas: Embrapa Informática Agropecuária, 2016.

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7.Imagem marcado/desmarcadoBORRO, L.; YANO, I. H.; MAZONI, I.; NESHICH, G. Binding affinity prediction using a nonparametric regression model based on physicochemical and structural descriptors of the nano-environment for protein-ligand interactions. In: STRUCTURAL BIOINFORMATICS AND COMPUTATIONAL BIOPHYSICS, 2016, Orlando. [Proceedings...]. Orlando: [s.n.], 2016. p. 116-117. 1 pôster. 3Dsig 2016. Pôster #56.

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8.Imagem marcado/desmarcadoYANO, I. H.; ALVES, J. R.; DEMANBORO, A. C. Building a multi-hop wireless sensor network for water level monitoring. International Journal of Engineering Development and Research, v. 7, n. 1, p. 296-303, 2019.

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9.Imagem marcado/desmarcadoMAZONI, I.; NESHICH, G.; YANO, I. H.; BORRO, L. C. PS3A. Versão 1. Campinas: Embrapa Informática Agropecuária, 2016.

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10.Imagem marcado/desmarcadoMAZONI, I.; YANO, I. H.; NESHICH, G.; BORRO, L. C. PS3DV. Versão 1. Campinas: Embrapa Informática Agropecuária, 2016.

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11.Imagem marcado/desmarcadoNESHICH, G.; YANO, I. H.; MAZONI, I.; BORRO, L. C. PSAS. Versão 1. Campinas: Embrapa Informática Agropecuária, 2016.

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12.Imagem marcado/desmarcadoSILVA, F. G. C. e; SILVA, F. C. da; CASTRO, A. de; YANO, I. H. Avaliação da técnica de blockchain na rastreabilidade na agroindústria a sucroenergética. In: ENCONTRO NACIONAL DE ENGENHARIA DE PRODUÇÃO, 39., 2019, Santos. Os desafios da engenharia de produção para uma gestão inovadora da Logística e Operações: anais. Rio de Janeiro: ABEPRO, 2019. p. 1-12. Enegep 2019.

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13.Imagem marcado/desmarcadoYANO, I. H.; CASTRO, A. de; CANÇADO, G. M. de A.; SILVA, F. C. da. Proposta de utilização de uma blockchain para o registro de teores de dextrana na produção de açúcar. Campinas: Embrapa Informática Agropecuaria, 2019. (Embrapa Informática Agropecuária. Comunicado técnico, 132).

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14.Imagem marcado/desmarcadoYANO, I. H.; OLIVEIRA, V. C. de; BECKER, M.; CORREA, A. S. Applying a hybrid polling approach by software implementation to extend the lifetime of a wireless sensor network. Journal of Computer Science, v. 11, n. 4, p. 699-706, 2015.

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15.Imagem marcado/desmarcadoSALIM, J. A.; BORRO, L.; MAZONI, I.; YANO, I. H.; JARDINE, J. G.; NESHICH, G. Multiple structure single parameter: analysis of a single protein nano environment descriptor characterizing a shared loci on structurally aligned proteins. Bioinformatics, v. 32, n. 12, p. 1885-1887, 2016.

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16.Imagem marcado/desmarcadoYANO, I. H.; SANTOS, M. J. dos; ARAUJO, E. V. de; FAGOTTO, E. A. de M. Otimização e tolerância a falhas em uma rede de sensores sem fio. In: WORKSHOP DE PÓS-GRADUAÇÃO E PESQUISA DO CENTRO PAULA SOUZA, 6., 2011, São Paulo. Anais... São Paulo: [s.n.], 2011. Não paginado.

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17.Imagem marcado/desmarcadoYANO, I. H.; GARCIA, E.; SANTIAGO, W. E.; MEDEROS, B. J. T. Identificação de plantas daninhas na cultura da cana-de-açúcar em imagens capturadas por veículo aéreo não tripulado (VANT). In: SIMPÓSIO TECNOLOGIA DE PRODUÇÃO DE CANA-DE-AÇÚCAR, 7., 2015, Piracicaba. [Anais...]. Piracicaba: Equilíbrio Editora, 2015. p. 69-72.

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18.Imagem marcado/desmarcadoSILVA, F. G. C. e; SILVA, F. C. da; CASTRO, A. de; YANO, I. H. Rastreabilidade dos processos da agroindústria sucroenergética por meio da tecnologia blockchain. In: BARBOSA, F. C. (Org.). Engenharia de produção: produtividade e competitividade. 2. ed. Piracanjuba: Editora Conhecimento Livre, 2020. cap 29, p. 476-486.

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19.Imagem marcado/desmarcadoYANO, I. H.; CASTRO, A. de; SILVA, F. C. da; CANÇADO, G. M. de A. Tutorial para instalação e utilização da Rede Blockchain Ethereum no Ubuntu Linux. Campinas: Embrapa Informática Agropecuaria, 2019. 23 p. il. (Embrapa Informática Agropecuária. Documentos, 162).

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20.Imagem marcado/desmarcadoMAZONI, I.; BORRO, L. C.; JARDINE, J. G.; YANO, I. H.; SALIM, J. A.; NESHICH, G. Study of specific nanoenvironments containing [alfa]-helices in all-[alfa] and ([alfa]+[beta])+([alfa]/[beta]) proteins. PLoS ONE, v. 13, n. 7, p. 1-25, 2018. Artigo e0200018.

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Biblioteca(s):  Embrapa Informática Agropecuária.
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:  http://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/153412/1/PL-3DSIG-2016-Binding-Borro.pdf
Marc:  Mostrar Marc Completo
Registro original:  Embrapa Informática Agropecuária (CNPTIA)
Biblioteca ID Origem Tipo/Formato Classificação Cutter Registro Volume Status
CNPTIA18979 - 1UPCPC - DD
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