1 - 10 из 23Размер страницы: 10
Сортировать по:: Год публикации
  1. 2026

  2. Программная реализация метода корректного построения ячейки моделирования для молекулярно-динамических расчетов в среде Amber

    Евдокимов, Д. & Лебеденко, О. О., 10 апр 2026, Программная реализация метода корректного построения ячейки моделирования для молекулярно-динамических расчетов в среде Amber. стр. 1-2 2 стр.

    Результаты исследований: Публикации в книгах, отчётах, сборниках, трудах конференций › статья в сборнике › научная › Рецензирование

  3. Web server DDfit: a new scheme to process PFG NMR diffusion data with improved precision

    Salikov, V. A., Lebedenko, O. O., Skrynnikov, N. R. & Podkorytov, I. S., 17 фев 2026, в: Journal of Biomolecular NMR. 80, 1

    Результаты исследований: Научные публикации в периодических изданиях › статья › Рецензирование

  4. 2025

  5. PCANN Program for Structure-Based Prediction of Protein–Protein Binding Affinity: Comparison With Other Neural-Network Predictors

    Лебеденко, О. О., Половинкин, М. С., Казовская, А. А. & Скрынников, Н. Р., 1 сен 2025, в: Proteins: Structure, Function, and Bioinformatics. 93, 9, стр. 1498-1506 9 стр.

    Результаты исследований: Научные публикации в периодических изданиях › статья › Рецензирование

  6. Local structure propensities in disordered proteins from cross-correlated NMR spin relaxation

    Braun, D., Kaufmann, C., Beier, A., Ceccolini, I., Лебеденко, О. О., Скрынников, Н. Р. & Konrat, R., 1 июн 2025, в: Journal of Biomolecular NMR. 79, 2, стр. 115–127 13 стр.

    Результаты исследований: Научные публикации в периодических изданиях › статья › Рецензирование

  7. 2024

  8. ESM-language model and graph attention network for structure-based prediction of protein-protein binding affinity.

    Лебеденко, О. О., Половинкин, М. С., Казовская, А. А. & Скрынников, Н. Р., 5 дек 2024, стр. 114-114. 1 стр.

    Результаты исследований: Материалы конференций › тезисы › Рецензирование

  9. Order/Disorder Transitions Upon Protein Binding: A Unifying Perspective

    Lebedenko, O. O., Sekhar, A. & Скрынников, Н. Р., 1 дек 2024, в: Proteins: Structure, Function, and Bioinformatics. 92, 12, стр. 1459-1463 5 стр.

    Результаты исследований: Научные публикации в периодических изданиях › статья › Рецензирование

  10. Using NMR spectroscopy and MD modeling for structural and dynamic characterization of flexible H4 tails in nucleosome core particle

    Лебеденко, О. О., Измайлов, С. А., Рабдано, С. О. & Скрынников, Н. Р., 28 июл 2024, стр. 106-111. 425 стр.

    Результаты исследований: Материалы конференций › тезисы

  11. Using NMR diffusion data to validate MD models of disordered proteins: test case of N-terminal tail of histone H4.

    Лебеденко, О. О., Саликов, В. А., Измайлов, С. А., Подкорытов, И. С. & Скрынников, Н. Р., 2 янв 2024, в: Biophysical Journal. 123, 1, стр. P80-100 21 стр.

    Результаты исследований: Научные публикации в периодических изданиях › статья › Рецензирование

  12. ESM-language model and graph attention network for structure-based prediction of proteinprotein binding affinity

    Половинкин, М. С., Лебеденко, О. О., Казовская, А. А. & Скрынников, Н. Р., 2024, в: Protein Science. 33, S1, стр. 114-114

    Результаты исследований: Научные публикации в периодических изданиях › статья › Рецензирование

  13. PCANN - Protein Complex Affinity Neural Network

    Лебеденко, О. О., Половинкин, М. С. & Скрынников, Н. Р., 2024

    Результаты исследований: Не текстовая форма › программное обеспечение

Назад 1 2 3 Далее

ID: 43939577