OnionNet-2: a convolutional neural network model for predicting protein-ligand binding affinity based on residue-atom contacting shells
One key task in virtual screening is to accurately predict the binding affinity (△G) of protein-ligand complexes. Recently, deep learning (DL) has significantly increased the predicting accuracy of scoring functions due to the extraordinary ability of DL to extract useful features from raw data. Nev...
محفوظ في:
المؤلفون الرئيسيون: | Wang, Zechen, Zheng, Liangzhen, Liu, Yang, Qu, Yuanyuan, Li, Yong-Qiang, Zhao, Mingwen, Mu, Yuguang, Li, Weifeng |
---|---|
مؤلفون آخرون: | School of Biological Sciences |
التنسيق: | مقال |
اللغة: | English |
منشور في: |
2022
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | https://hdl.handle.net/10356/154022 |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
مواد مشابهة
-
Ligand binding induces agonistic-like conformational adaptations in helix 12 of progesterone receptor ligand binding domain
بواسطة: Zheng, Liangzhen, وآخرون
منشور في: (2019) -
Dowker complex based machine learning (DCML) models for protein-ligand binding affinity prediction
بواسطة: Liu, Xiang, وآخرون
منشور في: (2022) -
Ligand capture by randomly distributed traps
بواسطة: Suphatra Adulrattananuwat
منشور في: (2009) -
Ligand capture by randomly distributed traps
بواسطة: Suphatra Adulrattananuwat
منشور في: (2002) -
Ligand reactivities in platinum and palladium chalcogen complexes
بواسطة: LI JINGQIU
منشور في: (2010)