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Artículo

AutoDock Bias: improving binding mode prediction and virtual screening using known protein–ligand interactions

Arcon, Juan PabloIcon ; Modenutti, Carlos PabloIcon ; Avendaño, Demian; Lopez, Elias DanielIcon ; Defelipe, Lucas AlfredoIcon ; Ambrosio, Francesca Alessandra; Turjanski, AdrianIcon ; Forli, Stefano; Marti, Marcelo AdrianIcon
Fecha de publicación: 10/2019
Editorial: Oxford University Press
Revista: Bioinformatics (Oxford, England)
ISSN: 1367-4803
Idioma: Inglés
Tipo de recurso: Artículo publicado
Clasificación temática:
Ciencias de la Información y Bioinformática

Resumen

Summary: The performance of docking calculations can be improved by tuning parameters for the system of interest, e.g. biasing the results towards the formation of relevant protein-ligand interactions, such as known ligand pharmacophore or interaction sites derived from cosolvent molecular dynamics. AutoDock Bias is a straightforward and easy to use script-based method that allows the introduction of different types of user-defined biases for fine-tuning AutoDock4 docking calculations. Availability and implementation: AutoDock Bias is distributed with MGLTools (since version 1.5.7), and freely available on the web at http://ccsb.scripps.edu/mgltools/ or http://autodockbias.wordpress.com. Supplementary information: Supplementary data are available at Bioinformatics online.
Palabras clave: bioinformatica , docking , drug design , autodock
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info:eu-repo/semantics/openAccess Excepto donde se diga explícitamente, este item se publica bajo la siguiente descripción: Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 2.5 Unported (CC BY-NC-SA 2.5)
Identificadores
URI: http://hdl.handle.net/11336/123543
URL: https://academic.oup.com/bioinformatics/advance-article/doi/10.1093/bioinformati
DOI: https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btz152
Colecciones
Articulos(IQUIBICEN)
Articulos de INSTITUTO DE QUIMICA BIOLOGICA DE LA FACULTAD DE CS. EXACTAS Y NATURALES
Citación
Arcon, Juan Pablo; Modenutti, Carlos Pablo; Avendaño, Demian; Lopez, Elias Daniel; Defelipe, Lucas Alfredo; et al.; AutoDock Bias: improving binding mode prediction and virtual screening using known protein–ligand interactions; Oxford University Press; Bioinformatics (Oxford, England); 35; 19; 10-2019; 3836-3838
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