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pyKVFinder: an efficient and integrable Python package for biomolecular cavity detection and characterization in data science.
Guerra, João Victor da Silva; Ribeiro-Filho, Helder Veras; Jara, Gabriel Ernesto; Bortot, Leandro Oliveira; Pereira, José Geraldo de Carvalho; Lopes-de-Oliveira, Paulo Sérgio.
Afiliación
  • Guerra JVDS; Brazilian Center for Research in Energy and Materials (CNPEM), Brazilian Biosciences National Laboratory (LNBio), R. Giuseppe Máximo Scolfaro, 10000 - Bosque das Palmeiras, Campinas, SP, 13083-100, Brazil. joao.guerra@lnbio.cnpem.br.
  • Ribeiro-Filho HV; Graduate Program in Pharmaceutical Sciences, Faculty of Pharmaceutical Sciences, University of Campinas, Campinas, SP, Brazil. joao.guerra@lnbio.cnpem.br.
  • Jara GE; Brazilian Center for Research in Energy and Materials (CNPEM), Brazilian Biosciences National Laboratory (LNBio), R. Giuseppe Máximo Scolfaro, 10000 - Bosque das Palmeiras, Campinas, SP, 13083-100, Brazil.
  • Bortot LO; Brazilian Center for Research in Energy and Materials (CNPEM), Brazilian Biosciences National Laboratory (LNBio), R. Giuseppe Máximo Scolfaro, 10000 - Bosque das Palmeiras, Campinas, SP, 13083-100, Brazil.
  • Pereira JGC; Brazilian Center for Research in Energy and Materials (CNPEM), Brazilian Biosciences National Laboratory (LNBio), R. Giuseppe Máximo Scolfaro, 10000 - Bosque das Palmeiras, Campinas, SP, 13083-100, Brazil.
  • Lopes-de-Oliveira PS; Brazilian Center for Research in Energy and Materials (CNPEM), Brazilian Biosciences National Laboratory (LNBio), R. Giuseppe Máximo Scolfaro, 10000 - Bosque das Palmeiras, Campinas, SP, 13083-100, Brazil.
BMC Bioinformatics ; 22(1): 607, 2021 Dec 20.
Article en En | MEDLINE | ID: mdl-34930115

Texto completo: 1 Colección: 01-internacional Base de datos: MEDLINE Asunto principal: Ciencia de los Datos / COVID-19 Tipo de estudio: Diagnostic_studies Límite: Humans Idioma: En Revista: BMC Bioinformatics Asunto de la revista: INFORMATICA MEDICA Año: 2021 Tipo del documento: Article País de afiliación: Brasil Pais de publicación: Reino Unido

Texto completo: 1 Colección: 01-internacional Base de datos: MEDLINE Asunto principal: Ciencia de los Datos / COVID-19 Tipo de estudio: Diagnostic_studies Límite: Humans Idioma: En Revista: BMC Bioinformatics Asunto de la revista: INFORMATICA MEDICA Año: 2021 Tipo del documento: Article País de afiliación: Brasil Pais de publicación: Reino Unido