Molecular Dynamics and Machine Learning Give Insights on the Flexibility-Activity Relationships in Tyrosine Kinome.

Majumdar, Sarmistha; Di Palma, Francesco; Spyrakis, Francesca; Decherchi, Sergio; Cavalli, Andrea

Majumdar, Sarmistha; Di Palma, Francesco; Spyrakis, Francesca; Decherchi, Sergio; Cavalli, Andrea.

Afiliação

Majumdar S; Computational & Chemical Biology, Fondazione Istituto Italiano di Tecnologia, Via Morego 30, I-16163 Genova, Italy.
Di Palma F; Computational & Chemical Biology, Fondazione Istituto Italiano di Tecnologia, Via Morego 30, I-16163 Genova, Italy.
Spyrakis F; Department of Drug Science and Technology, University of Turin, via Giuria 9, I-10125 Turin, Italy.
Decherchi S; Data Science and Computation, Fondazione Istituto Italiano di Tecnologia, Via Morego 30, I-16163 Genova, Italy.
Cavalli A; Computational & Chemical Biology, Fondazione Istituto Italiano di Tecnologia, Via Morego 30, I-16163 Genova, Italy.

J Chem Inf Model ; 63(15): 4814-4826, 2023 08 14.

Article em En | MEDLINE | ID: mdl-37462363

Assuntos

Simulação de Dinâmica Molecular; Proteínas Tirosina Quinases; Proteínas Tirosina Quinases/química; Proteínas Tirosina Quinases/metabolismo; Inibidores de Proteínas Quinases/farmacologia

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Texto completo: 1 Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Proteínas Tirosina Quinases / Simulação de Dinâmica Molecular Idioma: En Revista: J Chem Inf Model Ano de publicação: 2023 Tipo de documento: Article País de afiliação: Itália

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