Identification of African Swine Fever Virus Inhibitors through High Performance Virtual Screening Using Machine Learning.

Choi, Jiwon; Tark, Dongseob; Lim, Yun-Sook; Hwang, Soon B

Choi, Jiwon; Tark, Dongseob; Lim, Yun-Sook; Hwang, Soon B.

Afiliación

Choi J; College of Pharmacy, Dongduk Women's University, Seoul 02748, Korea.
Tark D; Laboratory for Infectious Disease Prevention, Korea Zoonosis Research Institute, Jeonbuk National University, Iksan 54596, Korea.
Lim YS; Laboratory of RNA Viral Diseases, Korea Zoonosis Research Institute, Jeonbuk National University, Iksan 54596, Korea.
Hwang SB; Laboratory of RNA Viral Diseases, Korea Zoonosis Research Institute, Jeonbuk National University, Iksan 54596, Korea.

Int J Mol Sci ; 22(24)2021 Dec 14.

Article en En | MEDLINE | ID: mdl-34948216

Asunto(s)

Virus de la Fiebre Porcina Africana/efectos de los fármacos; Fiebre Porcina Africana/tratamiento farmacológico; Antivirales/farmacología; Virus de la Fiebre Porcina Africana/metabolismo; Animales; Sitios de Unión/efectos de los fármacos; Aprendizaje Automático; Porcinos; Proteínas Virales/metabolismo; Replicación Viral/efectos de los fármacos

Palabras clave

African swine fever virus; AsfvPolX; cangrelor; fostamatinib; machine learning; molecular docking

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Texto completo: 1 Colección: 01-internacional Base de datos: MEDLINE Asunto principal: Antivirales / Fiebre Porcina Africana / Virus de la Fiebre Porcina Africana Tipo de estudio: Diagnostic_studies / Prognostic_studies / Screening_studies Límite: Animals Idioma: En Revista: Int J Mol Sci Año: 2021 Tipo del documento: Article Pais de publicación: Suiza

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