Evolutionary algorithm-based generation of optimum peptide sequences with dengue virus inhibitory activity.

Barigye, Stephen J; García de la Vega, José M; Perez-Castillo, Yunierkis; Castillo-Garit, Juan A

Barigye, Stephen J; García de la Vega, José M; Perez-Castillo, Yunierkis; Castillo-Garit, Juan A.

Afiliação

Barigye SJ; Departamento de Química Física Aplicada, Facultad de Ciencias, Universidad Autónoma de Madrid, 28049, Madrid, Spain.
García de la Vega JM; Departamento de Química Física Aplicada, Facultad de Ciencias, Universidad Autónoma de Madrid, 28049, Madrid, Spain.
Perez-Castillo Y; Bio-Chemoinformatics Research Group & Escuela de Ciencias Físicas y Matemáticas, Universidad de Las Américas, Quito, 170504, Ecuador.
Castillo-Garit JA; Unidad de Toxicología Experimental, Universidad de Ciencias Médicas, Santa Clara, 50200, Villa Clara, Cuba.

Future Med Chem ; 13(11): 993-1000, 2021 06.

Article em En | MEDLINE | ID: mdl-33890502

Assuntos

Algoritmos; Antivirais/farmacologia; Vírus da Dengue/efeitos dos fármacos; Peptídeos/farmacologia; Sequência de Aminoácidos; Antivirais/síntese química; Antivirais/química; Testes de Sensibilidade Microbiana; Peptídeos/síntese química; Peptídeos/química

Palavras-chave

MM-GBSA; dengue virus; genetic algorithm; peptide-protein docking; peptides

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Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Contexto em Saúde: 3_ND Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Antivirais / Peptídeos / Algoritmos / Vírus da Dengue Tipo de estudo: Prognostic_studies Idioma: En Revista: Future Med Chem Ano de publicação: 2021 Tipo de documento: Article

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