Comprehensive 3D-QSAR Model Predicts Binding Affinity of Structurally Diverse Sigma 1 Receptor Ligands.

Peng, Youyi; Dong, Hiep; Welsh, William J

Peng, Youyi; Dong, Hiep; Welsh, William J.

Afiliação

Peng Y; Biomedical Informatics Shared Resources , Rutgers Cancer Institute of New Jersey , Rutgers, The State University of New Jersey , 195 Little Albany Street , New Brunswick , New Jersey 08903 , United States.
Dong H; Department of Medicinal Chemistry, Ernest Mario School of Pharmacy , Rutgers, The State University of New Jersey , 160 Frelinghuysen Road , Piscataway , New Jersey 08854 , United States.
Welsh WJ; Biomedical Informatics Shared Resources , Rutgers Cancer Institute of New Jersey , Rutgers, The State University of New Jersey , 195 Little Albany Street , New Brunswick , New Jersey 08903 , United States.

J Chem Inf Model ; 59(1): 486-497, 2019 01 28.

Article em En | MEDLINE | ID: mdl-30497261

Assuntos

Modelos Moleculares; Relação Quantitativa Estrutura-Atividade; Receptores sigma/química; Receptores sigma/metabolismo; Descoberta de Drogas; Humanos; Ligantes; Ligação Proteica; Conformação Proteica; Receptor Sigma-1

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Texto completo: 1 Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Modelos Moleculares / Receptores sigma / Relação Quantitativa Estrutura-Atividade Tipo de estudo: Guideline / Prognostic_studies / Risk_factors_studies Limite: Humans Idioma: En Ano de publicação: 2019 Tipo de documento: Article

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