AutoDock Bias: improving binding mode prediction and virtual screening using known protein-ligand interactions.
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| Title: | AutoDock Bias: improving binding mode prediction and virtual screening using known protein-ligand interactions. |
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| Authors: | Arcon JP; Departamento de Química Biológica e IQUIBICEN-CONICET, Facultad de Ciencias Exactas y Naturales, Universidad de Buenos Aires, Ciudad Universitaria, Buenos Aires C1428EHA, Argentina.; Department of Integrative Structural and Computational Biology, The Scripps Research Institute, La Jolla, CA, USA., Modenutti CP; Departamento de Química Biológica e IQUIBICEN-CONICET, Facultad de Ciencias Exactas y Naturales, Universidad de Buenos Aires, Ciudad Universitaria, Buenos Aires C1428EHA, Argentina., Avendaño D; Departamento de Química Biológica e IQUIBICEN-CONICET, Facultad de Ciencias Exactas y Naturales, Universidad de Buenos Aires, Ciudad Universitaria, Buenos Aires C1428EHA, Argentina., Lopez ED; Departamento de Química Biológica e IQUIBICEN-CONICET, Facultad de Ciencias Exactas y Naturales, Universidad de Buenos Aires, Ciudad Universitaria, Buenos Aires C1428EHA, Argentina., Defelipe LA; Departamento de Química Biológica e IQUIBICEN-CONICET, Facultad de Ciencias Exactas y Naturales, Universidad de Buenos Aires, Ciudad Universitaria, Buenos Aires C1428EHA, Argentina., Ambrosio FA; Department of Integrative Structural and Computational Biology, The Scripps Research Institute, La Jolla, CA, USA.; Dipartimento di Scienze della Salute, Università degli Studi 'Magna Græcia,' Viale Europa, Catanzaro, Italy., Turjanski AG; Departamento de Química Biológica e IQUIBICEN-CONICET, Facultad de Ciencias Exactas y Naturales, Universidad de Buenos Aires, Ciudad Universitaria, Buenos Aires C1428EHA, Argentina., Forli S; Department of Integrative Structural and Computational Biology, The Scripps Research Institute, La Jolla, CA, USA., Marti MA; Departamento de Química Biológica e IQUIBICEN-CONICET, Facultad de Ciencias Exactas y Naturales, Universidad de Buenos Aires, Ciudad Universitaria, Buenos Aires C1428EHA, Argentina. |
| Source: | Bioinformatics (Oxford, England) [Bioinformatics] 2019 Oct 01; Vol. 35 (19), pp. 3836-3838. |
| Publication Type: | Journal Article; Research Support, N.I.H., Extramural; Research Support, Non-U.S. Gov't |
| Journal Info: | Publisher: Oxford University Press Country of Publication: England NLM ID: 9808944 Publication Model: Print Cited Medium: Internet ISSN: 1367-4811 (Electronic) Linking ISSN: 13674803 NLM ISO Abbreviation: Bioinformatics Subsets: MEDLINE |
| Database: | MEDLINE Ultimate |
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