Prediction of P-glycoprotein inhibitors with machine learning classification models and 3D-RISM-KH theory based solvation energy descriptors.

Hinge, Vijaya Kumar; Roy, Dipankar; Kovalenko, Andriy

Hinge, Vijaya Kumar; Roy, Dipankar; Kovalenko, Andriy.

Afiliação

Hinge VK; Department of Mechanical Engineering, 10-203 Donadeo Innovation Centre for Engineering, University of Alberta, 9211-116 Street NW, Edmonton, AB, T6G 1H9, Canada.
Roy D; Department of Mechanical Engineering, 10-203 Donadeo Innovation Centre for Engineering, University of Alberta, 9211-116 Street NW, Edmonton, AB, T6G 1H9, Canada.
Kovalenko A; Department of Mechanical Engineering, 10-203 Donadeo Innovation Centre for Engineering, University of Alberta, 9211-116 Street NW, Edmonton, AB, T6G 1H9, Canada. andriy.kovalenko@ualberta.ca.

J Comput Aided Mol Des ; 33(11): 965-971, 2019 11.

Article em En | MEDLINE | ID: mdl-31745705

Assuntos

Membro 1 da Subfamília B de Cassetes de Ligação de ATP/antagonistas & inibidores; Descoberta de Drogas/métodos; Aprendizado de Máquina; Humanos; Bibliotecas de Moléculas Pequenas/química; Bibliotecas de Moléculas Pequenas/farmacologia; Solventes/química; Termodinâmica

Palavras-chave

3D-RISM-KH; Excess chemical potential; Multidrug resistance (MDR); P-glycoprotein (PgP); Partial molar volume (PMV); PgP inhibitors; Solvation free energy

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Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Membro 1 da Subfamília B de Cassetes de Ligação de ATP / Descoberta de Drogas / Aprendizado de Máquina Tipo de estudo: Prognostic_studies / Risk_factors_studies Limite: Humans Idioma: En Revista: J Comput Aided Mol Des Ano de publicação: 2019 Tipo de documento: Article

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