Artificial intelligence in the prediction of protein-ligand interactions: recent advances and future directions.

Dhakal, Ashwin; McKay, Cole; Tanner, John J; Cheng, Jianlin

Dhakal, Ashwin; McKay, Cole; Tanner, John J; Cheng, Jianlin.

Afiliación

Dhakal A; Department of Electrical Engineering and Computer Science, University of Missouri, Columbia, MO, 65211, USA.
McKay C; Department of Biochemistry, University of Missouri, Columbia, MO, 65211, USA.
Tanner JJ; Department of Biochemistry, University of Missouri, Columbia, MO, 65211, USA.
Cheng J; Department of Chemistry, University of Missouri, Columbia, MO, 65211, USA.

Brief Bioinform ; 23(1)2022 01 17.

Article en En | MEDLINE | ID: mdl-34849575

Asunto(s)

Antivirales; Tratamiento Farmacológico de COVID-19; COVID-19; Aprendizaje Profundo; Descubrimiento de Drogas; Mapas de Interacción de Proteínas; SARS-CoV-2/metabolismo; Antivirales/química; Antivirales/farmacocinética; COVID-19/metabolismo; Humanos; Ligandos

Palabras clave

binding affinity; binding pose; binding site; deep learning; drug discovery; machine learning; proteinligand interaction

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Texto completo: 1 Colección: 01-internacional Banco de datos: MEDLINE Asunto principal: Antivirales / Descubrimiento de Drogas / Mapas de Interacción de Proteínas / Aprendizaje Profundo / SARS-CoV-2 / COVID-19 / Tratamiento Farmacológico de COVID-19 Tipo de estudio: Prognostic_studies / Risk_factors_studies Límite: Humans Idioma: En Revista: Brief Bioinform Asunto de la revista: BIOLOGIA / INFORMATICA MEDICA Año: 2022 Tipo del documento: Article País de afiliación: Estados Unidos

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