Artigos de revistas sobre o tema "AlphaFold2"
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Wheeler, Richard John. "A resource for improved predictions of Trypanosoma and Leishmania protein three-dimensional structure". PLOS ONE 16, n.º 11 (11 de novembro de 2021): e0259871. http://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0259871.
Texto completo da fonteStein, Richard A., e Hassane S. Mchaourab. "SPEACH_AF: Sampling protein ensembles and conformational heterogeneity with Alphafold2". PLOS Computational Biology 18, n.º 8 (22 de agosto de 2022): e1010483. http://dx.doi.org/10.1371/journal.pcbi.1010483.
Texto completo da fonteGordon, Catriona H., Emily Hendrix, Yi He e Mark C. Walker. "AlphaFold Accurately Predicts the Structure of Ribosomally Synthesized and Post-Translationally Modified Peptide Biosynthetic Enzymes". Biomolecules 13, n.º 8 (12 de agosto de 2023): 1243. http://dx.doi.org/10.3390/biom13081243.
Texto completo da fonteNunes-Alves, Ariane, e Kenneth Merz. "AlphaFold2 in Molecular Discovery". Journal of Chemical Information and Modeling 63, n.º 19 (9 de outubro de 2023): 5947–49. http://dx.doi.org/10.1021/acs.jcim.3c01459.
Texto completo da fonteTourlet, Sébastien, Ragousandirane Radjasandirane, Julien Diharce e Alexandre G. de Brevern. "AlphaFold2 Update and Perspectives". BioMedInformatics 3, n.º 2 (9 de maio de 2023): 378–90. http://dx.doi.org/10.3390/biomedinformatics3020025.
Texto completo da fonteBollinger, Terry. "Why AlphaFold is Not Like AlphaGo". Terry's Archive Online 2021, n.º 02 (12 de abril de 2021): 0206. http://dx.doi.org/10.48034/20210206.
Texto completo da fonteNg, Tsz Kin, Jie Ji, Qingping Liu, Yao Yao, Wen-Ying Wang, Yingjie Cao, Chong-Bo Chen et al. "Evaluation of Myocilin Variant Protein Structures Modeled by AlphaFold2". Biomolecules 14, n.º 1 (21 de dezembro de 2023): 14. http://dx.doi.org/10.3390/biom14010014.
Texto completo da fonteWilson, Carter J., Wing-Yiu Choy e Mikko Karttunen. "AlphaFold2: A Role for Disordered Protein/Region Prediction?" International Journal of Molecular Sciences 23, n.º 9 (21 de abril de 2022): 4591. http://dx.doi.org/10.3390/ijms23094591.
Texto completo da fonte伏信, 進矢. "【用語解説】AlphaFold2". Bulletin of Applied Glycoscience 13, n.º 2 (20 de agosto de 2023): 136. http://dx.doi.org/10.5458/bag.13.2_136.
Texto completo da fonteBoland, Devon J., e Nicola M. Ayres. "Cracking AlphaFold2: Leveraging the power of artificial intelligence in undergraduate biochemistry curriculums". PLOS Computational Biology 20, n.º 6 (27 de junho de 2024): e1012123. http://dx.doi.org/10.1371/journal.pcbi.1012123.
Texto completo da fonteYang, Zhuoya. "AlphaFold2-based structure prediction and target study of PD-L1 protein". Theoretical and Natural Science 3, n.º 1 (28 de abril de 2023): 1–10. http://dx.doi.org/10.54254/2753-8818/3/20220152.
Texto completo da fonteTikhonov, Denis B., e Boris S. Zhorov. "P-Loop Channels: Experimental Structures, and Physics-Based and Neural Networks-Based Models". Membranes 12, n.º 2 (16 de fevereiro de 2022): 229. http://dx.doi.org/10.3390/membranes12020229.
Texto completo da fonteSawhney, Aman, Jiefu Li e Li Liao. "Improving AlphaFold Predicted Contacts for Alpha-Helical Transmembrane Proteins Using Structural Features". International Journal of Molecular Sciences 25, n.º 10 (11 de maio de 2024): 5247. http://dx.doi.org/10.3390/ijms25105247.
Texto completo da fonteFiorini, Giovana, Luana Luiza Bastos e Rafael Pereira Lemos. "ColabFold: uma ferramenta web para modelagem de proteínas". BIOINFO 3, n.º 1 (21 de setembro de 2023): 22. http://dx.doi.org/10.51780/bioinfo-03-22.
Texto completo da fonteQiu, Xinru, Han Li, Greg Ver Steeg e Adam Godzik. "Advances in AI for Protein Structure Prediction: Implications for Cancer Drug Discovery and Development". Biomolecules 14, n.º 3 (12 de março de 2024): 339. http://dx.doi.org/10.3390/biom14030339.
Texto completo da fonteFinkelstein, Alexei V. "Protein 3D Structure Identification by AlphaFold: a Physics-Based Prediction or Recognition Using Huge Databases?" Journal of Molecular Biology 6, n.º 1 (20 de março de 2024): 1–10. http://dx.doi.org/10.52338/tjomb.2024.3935.
Texto completo da fonteHartley, Sophia M., Kelly A. Tiernan, Gjina Ahmetaj, Adriana Cretu, Yan Zhuang e Marc Zimmer. "AlphaFold2 and RoseTTAFold predict posttranslational modifications. Chromophore formation in GFP-like proteins". PLOS ONE 17, n.º 6 (16 de junho de 2022): e0267560. http://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0267560.
Texto completo da fonteCramer, Patrick. "AlphaFold2 and the future of structural biology". Nature Structural & Molecular Biology 28, n.º 9 (10 de agosto de 2021): 704–5. http://dx.doi.org/10.1038/s41594-021-00650-1.
Texto completo da fonteJones, David T., e Janet M. Thornton. "The impact of AlphaFold2 one year on". Nature Methods 19, n.º 1 (janeiro de 2022): 15–20. http://dx.doi.org/10.1038/s41592-021-01365-3.
Texto completo da fonteKosugi, Takatsugu, e Masahito Ohue. "Design of Cyclic Peptides Targeting Protein–Protein Interactions Using AlphaFold". International Journal of Molecular Sciences 24, n.º 17 (26 de agosto de 2023): 13257. http://dx.doi.org/10.3390/ijms241713257.
Texto completo da fonteWuyun, Qiqige, Yihan Chen, Yifeng Shen, Yang Cao, Gang Hu, Wei Cui, Jianzhao Gao e Wei Zheng. "Recent Progress of Protein Tertiary Structure Prediction". Molecules 29, n.º 4 (13 de fevereiro de 2024): 832. http://dx.doi.org/10.3390/molecules29040832.
Texto completo da fonteAubel, Margaux, Lars Eicholt e Erich Bornberg-Bauer. "Assessing structure and disorder prediction tools for de novo emerged proteins in the age of machine learning". F1000Research 12 (29 de março de 2023): 347. http://dx.doi.org/10.12688/f1000research.130443.1.
Texto completo da fonteDominguez, Matthew J., Jon J. McCord e R. Bryan Sutton. "Redefining the architecture of ferlin proteins: Insights into multi-domain protein structure and function". PLOS ONE 17, n.º 7 (28 de julho de 2022): e0270188. http://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0270188.
Texto completo da fonteOsman, Sara. "Space exploration: finding new protein conformations using AlphaFold2". Nature Structural & Molecular Biology 30, n.º 12 (dezembro de 2023): 1835. http://dx.doi.org/10.1038/s41594-023-01186-2.
Texto completo da fonteBorkakoti, Neera, e Janet M. Thornton. "AlphaFold2 protein structure prediction: Implications for drug discovery". Current Opinion in Structural Biology 78 (fevereiro de 2023): 102526. http://dx.doi.org/10.1016/j.sbi.2022.102526.
Texto completo da fonteMarchal, Iris. "OpenFold provides insights into AlphaFold2’s learning behavior". Nature Biotechnology 42, n.º 6 (junho de 2024): 847. http://dx.doi.org/10.1038/s41587-024-02290-4.
Texto completo da fonteYang, Yacong, Yu Hu, Fengli Yao, Jinbo Yang, Leilei Ge, Peng Wang e Ximing Xu. "Virtual screening and activity evaluation of human uric acid transporter 1 (hURAT1) inhibitors". RSC Advances 13, n.º 6 (2023): 3474–86. http://dx.doi.org/10.1039/d2ra07193b.
Texto completo da fontePaiardini, Alessandro. "Protein Structure Prediction in Drug Discovery". Biomolecules 13, n.º 8 (17 de agosto de 2023): 1258. http://dx.doi.org/10.3390/biom13081258.
Texto completo da fonteArantes, Pablo R., Lukasz Nierzwicki, Helen Belato, Alexandra M. D'Ordine, Gerwald Jogl, George Lisi e Giulia Palermo. "Assessing structure and dynamics of AlphaFold2 prediction of GeoCas9". Biophysical Journal 121, n.º 3 (fevereiro de 2022): 45a. http://dx.doi.org/10.1016/j.bpj.2021.11.2474.
Texto completo da fonteZhang, Heng, Daniel S. Zhu e Jieqing Zhu. "Family-wide analysis of integrin structures predicted by AlphaFold2". Computational and Structural Biotechnology Journal 21 (2023): 4497–507. http://dx.doi.org/10.1016/j.csbj.2023.09.022.
Texto completo da fonteWang, Lei, Zehua Wen, Shi-Wei Liu, Lihong Zhang, Cierra Finley, Ho-Jin Lee e Hua-Jun Shawn Fan. "Overview of AlphaFold2 and breakthroughs in overcoming its limitations". Computers in Biology and Medicine 176 (junho de 2024): 108620. http://dx.doi.org/10.1016/j.compbiomed.2024.108620.
Texto completo da fonteYao, Wenyi. "Protein structure prediction based on deep learning: HER2 in complex with a covalent inhibitor". Advances in Engineering Innovation 6, n.º 1 (20 de fevereiro de 2024): 13–20. http://dx.doi.org/10.54254/2977-3903/6/2024056.
Texto completo da fonteTunyasuvunakool, Kathryn, Jonas Adler, Zachary Wu, Tim Green, Michal Zielinski, Augustin Žídek, Alex Bridgland et al. "Highly accurate protein structure prediction for the human proteome". Nature 596, n.º 7873 (22 de julho de 2021): 590–96. http://dx.doi.org/10.1038/s41586-021-03828-1.
Texto completo da fonteAderinwale, Tunde, Vijay Bharadwaj, Charles Christoffer, Genki Terashi, Zicong Zhang, Rashidedin Jahandideh, Yuki Kagaya e Daisuke Kihara. "Real-time structure search and structure classification for AlphaFold protein models". Communications Biology 5, n.º 1 (5 de abril de 2022). http://dx.doi.org/10.1038/s42003-022-03261-8.
Texto completo da fonteBaltzis, Athanasios, Leila Mansouri, Suzanne Jin, Björn E. Langer, Ionas Erb e Cedric Notredame. "Highly significant improvement of protein sequence alignments with AlphaFold2". Bioinformatics, 21 de setembro de 2022. http://dx.doi.org/10.1093/bioinformatics/btac625.
Texto completo da fonteAlderson, T. Reid, Iva Pritišanac, Đesika Kolarić, Alan M. Moses e Julie D. Forman-Kay. "Systematic identification of conditionally folded intrinsically disordered regions by AlphaFold2". Proceedings of the National Academy of Sciences 120, n.º 44 (25 de outubro de 2023). http://dx.doi.org/10.1073/pnas.2304302120.
Texto completo da fontevan der Weg, Karel, e Holger Gohlke. "TopEnzyme: A framework and database for structural coverage of the functional enzyme space". Bioinformatics, 8 de março de 2023. http://dx.doi.org/10.1093/bioinformatics/btad116.
Texto completo da fonteZhao, Kailong, Yuhao Xia, Fujin Zhang, Xiaogen Zhou, Stan Z. Li e Guijun Zhang. "Protein structure and folding pathway prediction based on remote homologs recognition using PAthreader". Communications Biology 6, n.º 1 (4 de março de 2023). http://dx.doi.org/10.1038/s42003-023-04605-8.
Texto completo da fontePeng, Zhenling, Wenkai Wang, Hong Wei, Xiaoge Li e Jianyi Yang. "Improved protein structure prediction with trRosettaX2, AlphaFold2, and optimized MSAs in CASP15". Proteins: Structure, Function, and Bioinformatics, 10 de agosto de 2023. http://dx.doi.org/10.1002/prot.26570.
Texto completo da fonteLau, Andy M., Shaun M. Kandathil e David T. Jones. "Merizo: a rapid and accurate protein domain segmentation method using invariant point attention". Nature Communications 14, n.º 1 (19 de dezembro de 2023). http://dx.doi.org/10.1038/s41467-023-43934-4.
Texto completo da fonteGoulet, Adeline, e Christian Cambillau. "Present Impact of AlphaFold2 Revolution on Structural Biology, and an Illustration With the Structure Prediction of the Bacteriophage J-1 Host Adhesion Device". Frontiers in Molecular Biosciences 9 (9 de maio de 2022). http://dx.doi.org/10.3389/fmolb.2022.907452.
Texto completo da fonteRajpal, Simar, e Daniel Plymire. "Comparison Of 3D Structures Generated by AlphaFold2 to Experimental Structures In Oncogenic Proteins". Journal of Student Research 12, n.º 4 (30 de novembro de 2023). http://dx.doi.org/10.47611/jsrhs.v12i4.5532.
Texto completo da fonteSaldaño, Tadeo, Nahuel Escobedo, Julia Marchetti, Diego Javier Zea, Juan Mac Donagh, Ana Julia Velez Rueda, Eduardo Gonik et al. "Impact of protein conformational diversity on AlphaFold predictions". Bioinformatics, 5 de abril de 2022. http://dx.doi.org/10.1093/bioinformatics/btac202.
Texto completo da fonteUzoeto, Henrietta Onyinye, Samuel Cosmas, Toluwalope Temitope Bakare e Olanrewaju Ayodeji Durojaye. "AlphaFold-latest: revolutionizing protein structure prediction for comprehensive biomolecular insights and therapeutic advancements". Beni-Suef University Journal of Basic and Applied Sciences 13, n.º 1 (17 de maio de 2024). http://dx.doi.org/10.1186/s43088-024-00503-y.
Texto completo da fonteVaradi, Mihaly, Damian Bertoni, Paulyna Magana, Urmila Paramval, Ivanna Pidruchna, Malarvizhi Radhakrishnan, Maxim Tsenkov et al. "AlphaFold Protein Structure Database in 2024: providing structure coverage for over 214 million protein sequences". Nucleic Acids Research, 2 de novembro de 2023. http://dx.doi.org/10.1093/nar/gkad1011.
Texto completo da fonteCrunkhorn, Sarah. "Assessing accuracy of AlphaFold2". Nature Reviews Drug Discovery, 31 de maio de 2024. http://dx.doi.org/10.1038/d41573-024-00090-8.
Texto completo da fonteTsaban, Tomer, Julia K. Varga, Orly Avraham, Ziv Ben-Aharon, Alisa Khramushin e Ora Schueler-Furman. "Harnessing protein folding neural networks for peptide–protein docking". Nature Communications 13, n.º 1 (10 de janeiro de 2022). http://dx.doi.org/10.1038/s41467-021-27838-9.
Texto completo da fonteAbanades, Brennan, Wing Ki Wong, Fergus Boyles, Guy Georges, Alexander Bujotzek e Charlotte M. Deane. "ImmuneBuilder: Deep-Learning models for predicting the structures of immune proteins". Communications Biology 6, n.º 1 (29 de maio de 2023). http://dx.doi.org/10.1038/s42003-023-04927-7.
Texto completo da fonteXia, Yuhao, Kailong Zhao, Dong Liu, Xiaogen Zhou e Guijun Zhang. "Multi-domain and complex protein structure prediction using inter-domain interactions from deep learning". Communications Biology 6, n.º 1 (1 de dezembro de 2023). http://dx.doi.org/10.1038/s42003-023-05610-7.
Texto completo da fonteZheng, Lingyan, Shuiyang Shi, Xiuna Sun, Mingkun Lu, Yang Liao, Sisi Zhu, Hongning Zhang et al. "MoDAFold: a strategy for predicting the structure of missense mutant protein based on AlphaFold2 and molecular dynamics". Briefings in Bioinformatics 25, n.º 2 (22 de janeiro de 2024). http://dx.doi.org/10.1093/bib/bbae006.
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