tinyIFD: A High-Throughput Binding Pose Refinement Workflow Through Induced-Fit Ligand Docking.

Hsu, Darren J; Davidson, Russell B; Sedova, Ada; Glaser, Jens

Hsu, Darren J; Davidson, Russell B; Sedova, Ada; Glaser, Jens.

Afiliación

Hsu DJ; National Center for Computational Sciences, Oak Ridge National Laboratory, Oak Ridge, Tennessee 37830, United States.
Davidson RB; Biosciences Division, Oak Ridge National Laboratory, Oak Ridge, Tennessee 37830, United States.
Sedova A; Biosciences Division, Oak Ridge National Laboratory, Oak Ridge, Tennessee 37830, United States.
Glaser J; National Center for Computational Sciences, Oak Ridge National Laboratory, Oak Ridge, Tennessee 37830, United States.

J Chem Inf Model ; 63(11): 3438-3447, 2023 06 12.

Article en En | MEDLINE | ID: mdl-37204814

Asunto(s)

COVID-19; Humanos; Ligandos; Flujo de Trabajo; Simulación del Acoplamiento Molecular; SARS-CoV-2; Inhibidores de Proteasas/química; Simulación de Dinámica Molecular

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Texto completo: 1 Colección: 01-internacional Base de datos: MEDLINE Asunto principal: COVID-19 Tipo de estudio: Prognostic_studies Límite: Humans Idioma: En Revista: J Chem Inf Model Asunto de la revista: INFORMATICA MEDICA / QUIMICA Año: 2023 Tipo del documento: Article País de afiliación: Estados Unidos Pais de publicación: Estados Unidos

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