Binding affinity prediction using a nonparametric regression model based on physicochemical and structural descriptors of the nano-environment for protein-ligand interactions.
Binding affinity prediction using a nonparametric regression model based on physicochemical and structural descriptors of the nano-environment for protein-ligand interactions.
Autoria: BORRO, L.; YANO, I. H.; MAZONI, I.; NESHICH, G.
Resumo: 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.
Ano de publicação: 2016
Tipo de publicação: Resumo em anais e proceedings
Unidade: Embrapa Agricultura Digital
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