Improving the binding affinity estimations of protein-ligand complexes using machine-learning facilitated force field method.

Soni, Anjali; Bhat, Ruchika; Jayaram, B

Soni, Anjali; Bhat, Ruchika; Jayaram, B.

Afiliação

Soni A; Department of Chemistry, Indian Institute of Technology, Hauz Khas, New Delhi, 110016, India.
Bhat R; Supercomputing Facility for Bioinformatics and Computational Biology, Indian Institute of Technology, Hauz Khas, New Delhi, 110016, India.
Jayaram B; Biotechnologisches Zentrum, Technische Universität Dresden, Tatzberg 47-51, 01307, Dresden, Germany.

J Comput Aided Mol Des ; 34(8): 817-830, 2020 08.

Article em En | MEDLINE | ID: mdl-32185583

Assuntos

Biologia Computacional/métodos; Aprendizado de Máquina; Metais; Proteínas/química; Proteínas/metabolismo; Bases de Dados de Proteínas; Desenho de Fármacos; Ligantes; Metais/química; Metais/metabolismo; Ligação Proteica; Teoria Quântica

Palavras-chave

Binding affinity; Proteinligand interactions; Random forest; Scoring functions

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Texto completo: 1 Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Proteínas / Biologia Computacional / Aprendizado de Máquina / Metais Tipo de estudo: Prognostic_studies Idioma: En Revista: J Comput Aided Mol Des Assunto da revista: BIOLOGIA MOLECULAR / ENGENHARIA BIOMEDICA Ano de publicação: 2020 Tipo de documento: Article País de afiliação: Índia

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