High-Throughput Inverse Docking of SARS-Cov-2

Registro completo

Título

High-Throughput Inverse Docking of SARS-Cov-2

Autor(es)

Ribone, Sergio Roman; Paz, Sergio Alexis; Abrams, Cameron; Villarreal, Marcos Ariel

Afiliación(es) del/de los autor(es)

Ribone, Sergio Roman. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Químicas. Departamento de Farmacia; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Córdoba. Unidad de Investigación y Desarrollo en Tecnología Farmacéutica. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Químicas. Unidad de Investigación y Desarrollo en Tecnología Farmacéutica; Argentina
Paz, Sergio Alexis. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Cs.químicas. Departamento de Química Teórica y Computacional; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Córdoba. Instituto de Investigaciones en Físico-química de Córdoba. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Químicas. Instituto de Investigaciones en Físico-química de Córdoba; Argentina
Abrams, Cameron. Drexel University; Estados Unidos
Villarreal, Marcos Ariel. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Cs.químicas. Departamento de Química Teórica y Computacional; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Córdoba. Instituto de Investigaciones en Físico-química de Córdoba. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Químicas. Instituto de Investigaciones en Físico-química de Córdoba; Argentina

Resumen

This is a data repository to support the main work "Target identification for repurposed drugs active against SARS-CoV-2 via high-throughput inverse docking". S. Ribone, S. A. Paz, C. F. Abrams, M. Villareal. J. Comput. Aided Mol. Des. 36 (2022) 25--37. DOI: 10.1007/s10822-021-00432-3 A preprint of this publication can be found at ChemRxiv, DOI: 10.33774/chemrxiv-2021-2n6jh.

Año de publicación

2023

Idioma

español

Formato (Tipo MIME)

application/zip

Clasificación temática de acuerdo a la FORD

Biotecnología médica

Condiciones de uso

Disponible en acceso abierto bajo licencia Creative Commons https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/

Repositorio digital

CONICET Digital (CONICET) - Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas

Identificador de proyecto

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