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Docking with GemDock.
Bitencourt-Ferreira, Gabriela; de Azevedo, Walter Filgueira.
Afiliação
  • Bitencourt-Ferreira G; Escola de Ciências da Saúde, Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul-PUCRS, Porto Alegre, RS, Brazil.
  • de Azevedo WF; Escola de Ciências da Saúde, Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul-PUCRS, Porto Alegre, RS, Brazil. walter@azevedolab.net.
Methods Mol Biol ; 2053: 169-188, 2019.
Article em En | MEDLINE | ID: mdl-31452105
GEMDOCK is a protein-ligand docking software that makes use of an elegant biologically inspired computational methodology based on the differential evolution algorithm. As any docking program, GEMDOCK has two major features to predict the binding of a small-molecule ligand to the binding site of a protein target: the search algorithm and the scoring function to evaluate the generated poses. The GEMDOCK scoring function uses a piecewise potential energy function integrated into the differential evolutionary algorithm. GEMDOCK has been applied to a wide range of protein systems with docking accuracy similar to other docking programs such as Molegro Virtual Docker, AutoDock4, and AutoDock Vina. In this chapter, we explain how to carry out protein-ligand docking simulations with GEMDOCK. We focus this tutorial on the protein target cyclin-dependent kinase 2.
Assuntos
Palavras-chave

Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Software / Proteínas / Simulação de Dinâmica Molecular / Simulação de Acoplamento Molecular Tipo de estudo: Prognostic_studies Idioma: En Revista: Methods Mol Biol Assunto da revista: BIOLOGIA MOLECULAR Ano de publicação: 2019 Tipo de documento: Article País de afiliação: Brasil País de publicação: Estados Unidos

Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Software / Proteínas / Simulação de Dinâmica Molecular / Simulação de Acoplamento Molecular Tipo de estudo: Prognostic_studies Idioma: En Revista: Methods Mol Biol Assunto da revista: BIOLOGIA MOLECULAR Ano de publicação: 2019 Tipo de documento: Article País de afiliação: Brasil País de publicação: Estados Unidos