Detalles de la búsqueda
1.
Application of AlphaFold models in evaluating ligandable cysteines across E3 ligases.
Proteins;
92(7): 819-829, 2024 Jul.
Artículo
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| MEDLINE | ID: mdl-38337153
2.
Divide and Conquer. Pocket-Opening Mixed-Solvent Simulations in the Perspective of Docking Virtual Screening Applications for Drug Discovery.
J Chem Inf Model;
62(3): 533-543, 2022 02 14.
Artículo
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| MEDLINE | ID: mdl-35041430
3.
Annotation of Allosteric Compounds to Enhance Bioactivity Modeling for Class A GPCRs.
J Chem Inf Model;
60(10): 4664-4672, 2020 10 26.
Artículo
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| MEDLINE | ID: mdl-32931270
4.
Accurate Prediction of GPCR Ligand Binding Affinity with Free Energy Perturbation.
J Chem Inf Model;
60(11): 5563-5579, 2020 11 23.
Artículo
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| MEDLINE | ID: mdl-32539374
5.
Successive Statistical and Structure-Based Modeling to Identify Chemically Novel Kinase Inhibitors.
J Chem Inf Model;
60(9): 4283-4295, 2020 09 28.
Artículo
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| MEDLINE | ID: mdl-32343143
6.
Advances and Challenges in Computational Target Prediction.
J Chem Inf Model;
59(5): 1728-1742, 2019 05 28.
Artículo
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| MEDLINE | ID: mdl-30817146
7.
Chemical space screening around Phe3 in opioid peptides: Modulating µ versus δ agonism by Suzuki-Miyaura cross-couplings.
Bioorg Med Chem Lett;
28(13): 2320-2323, 2018 07 15.
Artículo
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| MEDLINE | ID: mdl-29853330
8.
Identification of Allosteric Modulators of Metabotropic Glutamate 7 Receptor Using Proteochemometric Modeling.
J Chem Inf Model;
57(12): 2976-2985, 2017 12 26.
Artículo
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| MEDLINE | ID: mdl-29172488
9.
Interacting with GPCRs: Using Interaction Fingerprints for Virtual Screening.
J Chem Inf Model;
56(10): 2053-2060, 2016 10 24.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-27626908
10.
In search of novel ligands using a structure-based approach: a case study on the adenosine A2A receptor.
J Comput Aided Mol Des;
30(10): 863-874, 2016 10.
Artículo
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| MEDLINE | ID: mdl-27629350
11.
Antibody humanization by redesign of complementarity-determining region residues proximate to the acceptor framework.
Methods;
65(1): 68-76, 2014 Jan 01.
Artículo
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| MEDLINE | ID: mdl-23816785
12.
Influence of canonical structure determining residues on antibody affinity and stability.
J Struct Biol;
185(2): 223-7, 2014 Feb.
Artículo
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| MEDLINE | ID: mdl-23994046
13.
Significantly improved HIV inhibitor efficacy prediction employing proteochemometric models generated from antivirogram data.
PLoS Comput Biol;
9(2): e1002899, 2013.
Artículo
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| MEDLINE | ID: mdl-23436985
14.
Selecting an optimal number of binding site waters to improve virtual screening enrichments against the adenosine A2A receptor.
J Chem Inf Model;
54(6): 1737-46, 2014 Jun 23.
Artículo
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| MEDLINE | ID: mdl-24835542
15.
Corrigendum to "Chemical space screening around Phe3 in opioid peptides: Modulating µ versus δ agonism by Suzuki-Miyaura cross-couplings" [Bioorg. Med. Chem. Lett. 28(13) (2018) 2320-2323].
Bioorg Med Chem Lett;
28(20): 3418, 2018 11 01.
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| MEDLINE | ID: mdl-30195888
16.
DrugEx v3: scaffold-constrained drug design with graph transformer-based reinforcement learning.
J Cheminform;
15(1): 24, 2023 Feb 20.
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| MEDLINE | ID: mdl-36803659
17.
DrugEx v2: de novo design of drug molecules by Pareto-based multi-objective reinforcement learning in polypharmacology.
J Cheminform;
13(1): 85, 2021 Nov 12.
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| MEDLINE | ID: mdl-34772471
18.
A novel chemogenomics analysis of G protein-coupled receptors (GPCRs) and their ligands: a potential strategy for receptor de-orphanization.
BMC Bioinformatics;
11: 316, 2010 Jun 10.
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| MEDLINE | ID: mdl-20537162
19.
Quantitative prediction of selectivity between the A1 and A2A adenosine receptors.
J Cheminform;
12(1): 33, 2020 May 13.
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| MEDLINE | ID: mdl-33431012
20.
An exploration strategy improves the diversity of de novo ligands using deep reinforcement learning: a case for the adenosine A2A receptor.
J Cheminform;
11(1): 35, 2019 May 24.
Artículo
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| MEDLINE | ID: mdl-31127405