• Medientyp: E-Artikel
  • Titel: Exploring protein–ligand binding affinity prediction with electron density-based geometric deep learning
  • Beteiligte: Isert, Clemens; Atz, Kenneth; Riniker, Sereina; Schneider, Gisbert
  • Erschienen: Royal Society of Chemistry (RSC), 2024
  • Erschienen in: RSC Advances
  • Sprache: Englisch
  • DOI: 10.1039/d3ra08650j
  • ISSN: 2046-2069
  • Entstehung:
  • Anmerkungen:
  • Beschreibung: <jats:p> A deep learning approach centered on electron density is suggested for predicting the binding affility between proteins and ligands. The approach is thoroughly assessed using various pertinent benchmarks.</jats:p>
  • Zugangsstatus: Freier Zugang