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【2h】

Machine Learning Boosted Docking (HASTEN): An Open-Source Tool To Accelerate Structurebased Virtual Screening Campaigns

机译：机器学习提升了对接（Hasten）：一个开源工具，可以加速结构基础虚拟筛选活动

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Tuomo Kalliokoski;
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年度 2021
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1. Boosting Docking-Based Virtual Screening with Deep Learning [J] . Pereira Janaina Cruz, Caffarena Ernesto Raul, dos Santos Cicero Nogueira Journal of chemical information and modeling . 2016,第12期

机译：通过深度学习促进基于对接的虚拟筛选
2. Structure-based virtual screening of perfluoroalkyl and polyfluoroalkyl substances (PFASs) as endocrine disruptors of androgen receptor activity using molecular docking and machine learning [J] . Ettayapuram Ramaprasad Azhagiya Singam, Phum Tachachartvanich, Denis Fourches, Environmental research . 2020,第Nova期

机译：基于结构的全氟烷基和聚氟烷基物质（PFASS）作为雄激素受体活性的内分泌破坏剂的虚拟筛选使用分子对接和机器学习
3. Enhancing Scoring Performance of Docking-Based Virtual Screening Through Machine Learning [J] . Silva Candida G., Simoes Carlos J. V., Carreiras Pedro, Current Bioinformatics . 2016,第4期

机译：通过机器学习提高基于对接的虚拟筛选的计分性能
4. Progressive Docking - Deep Learning Based Approach for Accelerated Virtual Screening [C] . Vibudh Agrawal, Francesco Gentile, Michael Hsing, International conference on artificial neural networks . 2019

机译：渐进对接-基于深度学习的加速虚拟筛选方法
5. Refinement of the Docking Component of Virtual Screening for PPARgamma Therapeutics Using Pharmacophore Analysis and Molecular Dynamics. [D] . Lewis, Stephanie Nicole. 2013

机译：使用药效团分析和分子动力学对PPARγ疗法的虚拟筛选对接组分进行改进。
6. Machine Learning Models Combined with Virtual Screening and Molecular Docking to Predict Human Topoisomerase I Inhibitors [O] . Bingke Li, Xiaokang Kang, Dan Zhao, 2019

机译：机器学习模型与虚拟筛选和分子对接相结合可预测人类拓扑异构酶I抑制剂
7. Machine Learning Boosted Docking (HASTEN): An Open-Source Tool To Accelerate Structure-based Virtual Screening Campaigns [O] . Tuomo Kalliokoski 2021

机译：机器学习增强了对接（Hasten）：一个开源工具，可以加速基于结构的虚拟筛选活动
8. DOVIS 2.0: An Efficient and Easy to Use Parallel Virtual Screening Tool Based on AutoDock 4.0 [R] . Jiang, X., Kumar, K., Hu, X., 2008

机译：DOVIs 2.0：基于autoDock 4.0的高效易用的并行虚拟筛选工具

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