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J-GLOBAL ID：202202275007969638   整理番号：22A2571629

動的相互相関係数を用いる適応的粗視化弾性ネットワークモデルによる効率的な立体構造サンプリング

Efficient Conformational Sampling with an Adaptive Coarse-Grained Elastic Network Model using Dynamic Cross-Correlation Coefficient

著者 (6件)： KANADA Ryo (RIKEN) ,  TERAYAMA Kei (Yokohama City Univ.) ,  TOKUHISA Atsushi (RIKEN) ,  MATSUMOTO Shigeyuki (Kyoto Univ.) ,  OKUNO Yasushi (RIKEN) ,  OKUNO Yasushi (Kyoto Univ.)
資料名： 生物物理(Web)
巻： 62  号： Supplement 1-2  ページ： S432 (WEB ONLY)  発行年： 2022年08月31日 
JST資料番号： U0689A  ISSN： 1347-4219  CODEN： SEBUAL  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 短報  発行国： 日本 (JPN)  言語： 英語 (EN)

シソーラス用語： 計算機シミュレーション ,...
準シソーラス用語： *adaptive CG-ENM ,...

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分類 (2件)： 分子構造  (EB03020Y) ,  計算機シミュレーション  (JE11000H)

タイトルに関連する用語 (6件)： 適応 ,  粗視化 ,  弾性 ,  ネットワークモデル ,  立体構造 ,  サンプリング