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Prediction and Optimization of NaV1.7 Sodium Channel Inhibitors Based on Machine Learning and Simulated Annealing.
Kong, Weikaixin; Tu, Xinyu; Huang, Weiran; Yang, Yang; Xie, Zhengwei; Huang, Zhuo.
Afiliação
  • Kong W; Department of Molecular and Cellular Pharmacology, School of Pharmaceutical Sciences, Peking University Health Science Center, 38 Xueyuan Lu, Haidian district, Beijing 100191, China.
  • Tu X; Department of Molecular and Cellular Pharmacology, School of Pharmaceutical Sciences, Peking University Health Science Center, 38 Xueyuan Lu, Haidian district, Beijing 100191, China.
  • Huang W; Department of Molecular and Cellular Pharmacology, School of Pharmaceutical Sciences, Peking University Health Science Center, 38 Xueyuan Lu, Haidian district, Beijing 100191, China.
  • Yang Y; Department of Medicinal Chemistry and Molecular Pharmacology, College of Pharmacy, Purdue University, West Lafayette, Indiana 47907, United States.
  • Xie Z; Peking University International Cancer Institute and Department of Pharmacology, School of Basic Medical Sciences, Peking University Health Science Center, 38 Xueyuan Lu, Haidian district, Beijing 100191, China.
  • Huang Z; Department of Molecular and Cellular Pharmacology, School of Pharmaceutical Sciences, Peking University Health Science Center, 38 Xueyuan Lu, Haidian district, Beijing 100191, China.
J Chem Inf Model ; 60(6): 2739-2753, 2020 06 22.
Article em En | MEDLINE | ID: mdl-32421318
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Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Bloqueadores dos Canais de Sódio / Canal de Sódio Disparado por Voltagem NAV1.7 Limite: Humans Idioma: En Revista: J Chem Inf Model Assunto da revista: INFORMATICA MEDICA / QUIMICA Ano de publicação: 2020 Tipo de documento: Article País de afiliação: China País de publicação: Estados Unidos
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