Predicting cryptic ligand binding sites based on normal modes guided conformational sampling.

Zheng, Wenjun

Zheng, Wenjun.

Zheng W; Department of Physics, University at Buffalo, Buffalo, New York, USA.

Proteins ; 89(4): 416-426, 2021 04.

Article en En | MEDLINE | ID: mdl-33244830

Asunto(s)

Sitios de Unión; Biología Computacional/métodos; Ligandos; Aprendizaje Automático; Algoritmos; Antígenos CD/química; Antígenos de Neoplasias/química; Área Bajo la Curva; Proteasas 3C de Coronavirus/química; Proteasas Similares a la Papaína de Coronavirus/química; Elasticidad; Hepacivirus; Humanos; Interleucina-2/química; Carioferinas/química; Modelos Estadísticos; Simulación de Dinámica Molecular; Conformación Proteica; Proteína Tirosina Fosfatasa no Receptora Tipo 1/química; Curva ROC; Receptores Citoplasmáticos y Nucleares/química; Análisis de Regresión; Reproducibilidad de los Resultados; SARS-CoV-2; Proteína Exportina 1

Palabras clave

SARS-CoV-2; area under the curve; conformational sampling; cryptic site; elastic network model; ligand binding; logistic regression; machine learning; neural net; normal mode analysis; random forest; receiver operating characteristic curve

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Texto completo: 1 Banco de datos: MEDLINE Asunto principal: Sitios de Unión / Biología Computacional / Aprendizaje Automático / Ligandos Tipo de estudio: Diagnostic_studies / Prognostic_studies / Risk_factors_studies Límite: Humans Idioma: En Año: 2021 Tipo del documento: Article

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