文献
J-GLOBAL ID:202202231463763687
整理番号:22A0974248
GLOW:自由エネルギープロファイリングのためのGauss加速分子動力学と深層学習を統合したワークフロー【JST・京大機械翻訳】
GLOW: A Workflow Integrating Gaussian-Accelerated Molecular Dynamics and Deep Learning for Free Energy Profiling
著者 (4件):
Do Hung N.
(The Center for Computational Biology and Department of Molecular Biosciences, The University of Kansas, Kansas, United States)
,
Wang Jinan
(The Center for Computational Biology and Department of Molecular Biosciences, The University of Kansas, Kansas, United States)
,
Bhattarai Apurba
(The Center for Computational Biology and Department of Molecular Biosciences, The University of Kansas, Kansas, United States)
,
Miao Yinglong
(The Center for Computational Biology and Department of Molecular Biosciences, The University of Kansas, Kansas, United States)
資料名:
Journal of Chemical Theory and Computation
(Journal of Chemical Theory and Computation)
巻:
18
号:
3
ページ:
1423-1436
発行年:
2022年
JST資料番号:
W2328A
ISSN:
1549-9618
CODEN:
JCTCCE
資料種別:
逐次刊行物 (A)
記事区分:
原著論文
発行国:
アメリカ合衆国 (USA)
言語:
英語 (EN)