Targeting BCL-2 through Deep Learning-Based Drug Repurposing: A Multimodal Approach Combining Diffusion-Based Generative Modeling, Neural Relational Inference, and In Vitro Validation.
Revue : Journal of chemical information and modeling
Parution : Mardi 1 septembre 2026
DOI : 10.1021/acs.jcim.6c01299
Statut : code vérifié
Méthodes : Connectivité, Apprentissage, Statistiques
Carte de traçage
Proposée automatiquement : ces liens ont été trouvés dans l'article et vérifiés à la source, sans relecture humaine. Elle recevra un DOI Zenodo quand un de ses auteurs l'aura validée avec son ORCID.
Code des auteurs
durdagilab/neuralplexer_ligand_scoring
Licence : MIT
État : le lien répond
Preuve : fichiers inventoriés
Commit :
7057748744fc580fa1fc1052a26bff7649769409Langages : Python (2)
Trouvé : le texte, « Glide-Based Pose Refinement and Binding Score Es »
4 fichiers
- Neuralplexer_get_RANK1_protein.py — Python, 97 lignes [lire ici]
- neuralplexer_rank1_score_inplace.py — Python, 52 lignes [lire ici]
- LICENSE — Licence, 21 lignes [lire ici]
- README.md — Texte, 27 lignes [lire ici]
durdagilab/automate-neural-relational-inference-nri-
Licence : MIT
État : le lien répond
Preuve : fichiers inventoriés
Commit :
6b4f7bd16cba9fb8e963d11e2aafc2a42d96f597Langages : Python (11)
Trouvé : le texte, « NRI-Based Analysis of Protein–Ligand Dynamic Int »
13 fichiers
- Auto_NRI.py — Python, 209 lignes [lire ici]
- wt/Test_Trajectory.py — Python, 252 lignes [lire ici]
- wt/__init__.py — Python, 1 ligne
- wt/convert_dataset.py — Python, 378 lignes [lire ici]
- wt/main.py — Python, 482 lignes [lire ici]
- wt/modules.py — Python, 655 lignes [lire ici]
- wt/postanalysis_path.py — Python, 142 lignes [lire ici]
- wt/postanalysis_visual.py — Python, 208 lignes [lire ici]
- wt/postanalysis_visual_val.py — Python, 199 lignes [lire ici]
- wt/utils.py — Python, 579 lignes [lire ici]
- wt/visual.py — Python, 36 lignes [lire ici]
- LICENSE — Licence, 21 lignes [lire ici]
- README.md — Texte, 36 lignes [lire ici]