Modulation of free energy landscapes as a strategy for the design of antimicrobial peptides.

Hassan, Sergio A; Steinbach, Peter J

Hassan, Sergio A; Steinbach, Peter J.

Afiliação

Hassan SA; Bioinformatics and Computational Biosciences Branch, National Institute of Allergy and Infectious Diseases, National Institutes of Health, Bethesda, MD, 20892, USA.
Steinbach PJ; Bioinformatics and Computational Biosciences Branch, National Institute of Allergy and Infectious Diseases, National Institutes of Health, Bethesda, MD, 20892, USA. steinbac@mail.nih.gov.

J Biol Phys ; 48(2): 151-166, 2022 06.

Article em En | MEDLINE | ID: mdl-35419659

Assuntos

Peptídeos Catiônicos Antimicrobianos; Peptídeos Antimicrobianos; Humanos; Antibacterianos/química; Peptídeos Catiônicos Antimicrobianos/química; Peptídeos Catiônicos Antimicrobianos/farmacologia; Solventes

Palavras-chave

Antimicrobial peptides; Drug design; Implicit solvent model; Machine learning; Molecular dynamics; Peptide structure prediction

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Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Peptídeos Catiônicos Antimicrobianos / Peptídeos Antimicrobianos Tipo de estudo: Prognostic_studies Limite: Humans Idioma: En Revista: J Biol Phys Ano de publicação: 2022 Tipo de documento: Article País de afiliação: Estados Unidos

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