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Binding affinity prediction using a nonparametric regression model based on physicochemical and structural descriptors of the nano-environment for protein-ligand interactions. Repositório Alice
BORRO, L.; YANO, I. H.; MAZONI, I.; NESHICH, G..
We propose a new empirical scoring function for binding affinity prediction modeled based on physicochemical and structural descriptors that characterize the nano-environment that encompass both ligand and binding pocket residues. Our hypothesis is that a more detailed characterization of protein-ligand complexes in terms of describing nano-environment as precisely as possible can lead to improvements in binding affinity prediction.
Tipo: Resumo em anais de congresso (ALICE) Palavras-chave: Interações entre proteína e ligantes; Modelagem; Modelos; Complexo proteína-ligante; Protein-ligand complex; Binding affinity prediction model; Empiric nonparametric predictive model; Plataforma Sting; Binding properties; Models.
Ano: 2016 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/handle/doc/1060954
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