Literatura académica sobre el tema "Homology Modeling, Molecuar dynamics and docking simulation, machine Learning"
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Artículos de revistas sobre el tema "Homology Modeling, Molecuar dynamics and docking simulation, machine Learning"
Kumari, Pratima, Sugandh Kumar, Madhusmita Sethy, Shyamlal Bhue, Bineet Kumar Mohanta y Anshuman Dixit. "Identification of therapeutically potential targets and their ligands for the treatment of OSCC". Frontiers in Oncology 12 (20 de septiembre de 2022). http://dx.doi.org/10.3389/fonc.2022.910494.
Texto completoShahoei, Rezvan, Susheel Pangeni, Matthew A. Sanders, Huamei Zhang, Ljiljana Mladenovic-Lucas, William R. Roush, Geoff Halvorsen, Christopher V. Kelly, James G. Granneman y Yu-ming M. Huang. "Molecular Modeling of ABHD5 Structure and Ligand Recognition". Frontiers in Molecular Biosciences 9 (28 de junio de 2022). http://dx.doi.org/10.3389/fmolb.2022.935375.
Texto completo"Computational Ion Channel Research: from the Application of Artificial Intelligence to Molecular Dynamics Simulations." Cellular Physiology and Biochemistry 55, S3 (3 de marzo de 2020): 14–45. http://dx.doi.org/10.33594/000000336.
Texto completoTesis sobre el tema "Homology Modeling, Molecuar dynamics and docking simulation, machine Learning"
Trezza, Alfonso. "A novel computational way to unlock drug targets deep and transient secretes". Doctoral thesis, Università di Siena, 2019. http://hdl.handle.net/11365/1072788.
Texto completoCapítulos de libros sobre el tema "Homology Modeling, Molecuar dynamics and docking simulation, machine Learning"
E.S. Mosa, Farag, Ayman O.S. El-Kadi y Khaled Barakat. "Targeting the Aryl Hydrocarbon Receptor (AhR): A Review of the In-Silico Screening Approaches to Identify AhR Modulators". En High-Throughput Screening for Drug Discovery [Working Title]. IntechOpen, 2021. http://dx.doi.org/10.5772/intechopen.99228.
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