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dc.contributor.author
Arcon, Juan Pablo  
dc.contributor.author
Modenutti, Carlos Pablo  
dc.contributor.author
Avendaño, Demian  
dc.contributor.author
Lopez, Elias Daniel  
dc.contributor.author
Defelipe, Lucas Alfredo  
dc.contributor.author
Ambrosio, Francesca Alessandra  
dc.contributor.author
Turjanski, Adrian  
dc.contributor.author
Forli, Stefano  
dc.contributor.author
Marti, Marcelo Adrian  
dc.date.available
2021-01-25T11:38:34Z  
dc.date.issued
2019-10  
dc.identifier.citation
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  
dc.identifier.issn
1367-4803  
dc.identifier.uri
http://hdl.handle.net/11336/123543  
dc.description.abstract
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.  
dc.format
application/pdf  
dc.language.iso
eng  
dc.publisher
Oxford University Press  
dc.rights
info:eu-repo/semantics/openAccess  
dc.rights.uri
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/  
dc.subject
bioinformatica  
dc.subject
docking  
dc.subject
drug design  
dc.subject
autodock  
dc.subject.classification
Ciencias de la Información y Bioinformática  
dc.subject.classification
Ciencias de la Computación e Información  
dc.subject.classification
CIENCIAS NATURALES Y EXACTAS  
dc.title
AutoDock Bias: improving binding mode prediction and virtual screening using known protein–ligand interactions  
dc.type
info:eu-repo/semantics/article  
dc.type
info:ar-repo/semantics/artículo  
dc.type
info:eu-repo/semantics/publishedVersion  
dc.date.updated
2020-12-01T16:27:50Z  
dc.journal.volume
35  
dc.journal.number
19  
dc.journal.pagination
3836-3838  
dc.journal.pais
Reino Unido  
dc.journal.ciudad
Oxford  
dc.description.fil
Fil: Arcon, Juan Pablo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Instituto de Química Biológica de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Química Biológica de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina  
dc.description.fil
Fil: Modenutti, Carlos Pablo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Instituto de Química Biológica de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Química Biológica de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina  
dc.description.fil
Fil: Avendaño, Demian. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Instituto de Química Biológica de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Química Biológica de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina  
dc.description.fil
Fil: Lopez, Elias Daniel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Instituto de Química Biológica de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Química Biológica de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina  
dc.description.fil
Fil: Defelipe, Lucas Alfredo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Instituto de Química Biológica de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Química Biológica de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina  
dc.description.fil
Fil: Ambrosio, Francesca Alessandra. The Scripps Research Institute; Estados Unidos  
dc.description.fil
Fil: Turjanski, Adrian. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Instituto de Química Biológica de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Química Biológica de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina  
dc.description.fil
Fil: Forli, Stefano. The Scripps Research Institute; Estados Unidos  
dc.description.fil
Fil: Marti, Marcelo Adrian. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Instituto de Química Biológica de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Química Biológica de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina  
dc.journal.title
Bioinformatics (Oxford, England)  
dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/https://academic.oup.com/bioinformatics/advance-article/doi/10.1093/bioinformatics/btz152/5368528  
dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/doi/https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btz152