![](/images/graphics-bg.png)
Clustering Molecular Dynamics Trajectories for Optimizing Docking Experiments
المؤلفون المشاركون
De Paris, Renata
Norberto de Souza, Osmar
Ruiz, Duncan D. A.
Quevedo, Christian V.
Barros, Rodrigo C.
المصدر
Computational Intelligence and Neuroscience
العدد
المجلد 2015، العدد 2015 (31 ديسمبر/كانون الأول 2015)، ص ص. 1-9، 9ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2015-03-22
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
9
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Molecular dynamics simulations of protein receptors have become an attractive tool for rational drug discovery.
However, the high computational cost of employing molecular dynamics trajectories in virtual screening of large repositories threats the feasibility of this task.
Computational intelligence techniques have been applied in this context, with the ultimate goal of reducing the overall computational cost so the task can become feasible.
Particularly, clustering algorithms have been widely used as a means to reduce the dimensionality of molecular dynamics trajectories.
In this paper, we develop a novel methodology for clustering entire trajectories using structural features from the substrate-binding cavity of the receptor in order to optimize docking experiments on a cloud-based environment.
The resulting partition was selected based on three clustering validity criteria, and it was further validated by analyzing the interactions between 20 ligands and a fully flexible receptor (FFR) model containing a 20 ns molecular dynamics simulation trajectory.
Our proposed methodology shows that taking into account features of the substrate-binding cavity as input for the k-means algorithm is a promising technique for accurately selecting ensembles of representative structures tailored to a specific ligand.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
De Paris, Renata& Quevedo, Christian V.& Ruiz, Duncan D. A.& Norberto de Souza, Osmar& Barros, Rodrigo C.. 2015. Clustering Molecular Dynamics Trajectories for Optimizing Docking Experiments. Computational Intelligence and Neuroscience،Vol. 2015, no. 2015, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1057780
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
De Paris, Renata…[et al.]. Clustering Molecular Dynamics Trajectories for Optimizing Docking Experiments. Computational Intelligence and Neuroscience No. 2015 (2015), pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1057780
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
De Paris, Renata& Quevedo, Christian V.& Ruiz, Duncan D. A.& Norberto de Souza, Osmar& Barros, Rodrigo C.. Clustering Molecular Dynamics Trajectories for Optimizing Docking Experiments. Computational Intelligence and Neuroscience. 2015. Vol. 2015, no. 2015, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1057780
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1057780
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)