Стыковка рисунка 64 что значит: Обои оптом со склада, «РЕГИОНПРОЕКТ» надёжный поставщик обоев — ЖК Акваполис

Содержание

Обои оптом со склада, «РЕГИОНПРОЕКТ» надёжный поставщик обоев

Надежный партнер
магазинов обоев

Продаем обои оптом и помогаем
партнерам вести бизнес эффективно

Меры поддержки
клиентов

Умные системы для обойного бизнеса : работа с персоналом, IT — решения, маркетинг, управление ассортиментом

Наша продукция

КОЛЛЕКЦИЯ: Градиент

КОЛЛЕКЦИЯ: Уран

КОЛЛЕКЦИЯ: Шарлотта

КОЛЛЕКЦИЯ: Голден

Весь каталог

Можно просто работать …

А можно работать с максимальной эффективностью, сокращать издержки и растить прибыль.
Для этого нужна система.

У нас 11 магазинов обоев и проверенная умная система управления этими магазинами.

Вы можете внедрить эту систему в свой бизнес полностью или по частям. Для эффективного управления ассортиментом, маркетингом, персоналом.

Получить консультацию

Что входит в систему

Школа
профессиональных
продавцов

Видео

Школа профессиональных продавцов OBOI.RU — это специальный проект по подготовке профессиональных продавцов-консультантов для обойных магазинов.

Если ваши продавцы:

теряют клиентов и продажи
работают «по наитию», без знаний техник продаж и правил общения с покупателями
просто просиживают смену и не заинтересованы в результатах работы

то Школа — та самая таблетка, которая поможет увеличить эффективность работы продавцов и выведет продажи на новый уровень.

Качественная работа с продавцами актуальна как для действующих магазинов с полным штатом, так и для новых торговых точек. Продавец — это главная точка контакта вашего бизнеса с покупателем, поэтому их надо:

правильно искать
правильно нанимать
правильно обучать
правильно проверять знания и умения

Стоит ли инвестировать в найм и обучение продавцов? Какие гарантии, что это окупится? Чем поможет «Школа продавцов»? Посмотрите короткое видео, в котором директор OBOI.RU отвечает на эти и другие вопросы.

Оставьте заявку на бесплатную консультацию по ценам и условиям для наших партнеров

IT — платформа СУП

специализированная умная программа контроля бизнес-показателей для принятия эффективных решений по развитию бизнеса

Она систематизирует данные из вашей учетной системы (1С, Мой склад и т. д.), структурирует и представляет наглядно.

Все отчеты и показатели вы видите в онлайн-режиме, а не только когда закрыли отчет по месяцу. Поэтому результаты всех решений видно сразу и их можно оперативно поменять или, например, усилить.

2.1

Блок управления
ассортиментом

Какие задачи поможет решить:

Определить какие коллекции и артикулы работают максимально эффективно, а какие — наоборот
Решить какие коллекции заводить в ассортимент, а какие вероятнее всего «зависнут»
Понять, нужно ли делать распродажи, скидки и акции

Делает полный анализ ассортимента и продаж по артикулу или коллекции. Наглядная система дашбордов с показателями глубины ассортимента, оборачиваемости и степени “здоровья” магазина.

Блок работы с ассортиментом помогает принимать решения на основе данных, а не субъективного, пусть и экспертного, мнения.

2.2

Интерфейс продавца

Какие задачи поможет решить:

Вся информация, нужная для работы продавцам, в одном месте и в близком доступе
Снижается многократно количество вопросов руководителю
Растет лояльность продавцов к работодателю, потому что система мотивации представлена прозрачно и понятно

Удобный интерфейс с доступом к графику работы, расчету ЗП, обучающему разделу. Снимает множество вопросов продавцов, увеличивает лояльность к работодателю за счет прозрачности работы и экономит время руководителя.

2.3

Блок управления маркетингом

Главные показатели работы маркетинга на одном экране.

Какие задачи поможет решить:

Контролировать эффективность маркетинговых активностей
Планировать и контролировать бюджет на рекламу и маркетинг
Отслеживать индекс лояльности, посещаемость магазинов, конверсии и т. д.

Система будет работать корректно при полной интеграции с вашей учетной программой. Вы сами решаете какие данные будете передавать на платформу.

Боссборд

Какие задачи поможет решить:

Контролировать основные бизнес-показатели можно онлайн, с любого устройства
Быстро увидеть, отклонения от нормы и при необходимости принять рабочее решение
Быстрый доступ к основной информации: графики, планы, адреса и телефоны и т.д.

Комплексная информация для руководителя с основными коммерческими показателями работы. Все бизнес-показатели онлайн на экране любого устройства.

Зачем вам умная система управления

Объективные решения на основе данных

Сокращение времени на операционку

Оперативный контроль в онлайн-режиме, решения можно принять быстро

Рост бизнес — KPI

Как умные системы помогают вести бизнес

кейсы

до 3%

Сократили возвраты по магазинам

на 150%

увеличили количество повторных покупок

92%

NPS (индекс лояльности потребителей) по нашей сети

о компании

Надежное партнерство — важнее всего!

Слово генерального директора

Наша миссия — помочь клиентам развивать бизнес.

РЕГИОНПРОЕКТ — не просто компания, которая отгружает обои со склада. Это в первую очередь помощник, знающий как решить задачи и боли клиентов.

Мы работаем на бизнес наших партнеров, ведь без их роста мы сами застынем на одном месте. А для этого нужно быть надежным поставщиком. К этому мы стремимся и такими являемся.

Компания РЕГИОНПРОЕКТ на рынке с 2006 года и за это время мы постоянно делаем больше, чем от нас ожидают. Мы хотим, чтобы наши клиенты развивались максимально быстро и эффективно.

Генеральный директор,
Юрий Владимирович Киселев

Наш youtube — канал “Настенный бизнес”

Стыковка фигур на рабочем столе :: Свойства фигуры (графика)

Графика

Закрепление фигур на рабочем столе

Вы можете закрепить фигуры на рабочем столе MATLAB, щелкнув кнопку стыковки, которая появляется в правом конце строки меню. После пристыковки фигурки помещаются в контейнер группы фигурок, который вы также можете пристыковать и отстыковать.

Вы можете выбрать любое расположение фигурок в контейнере. На следующем рисунке показано, как выбрать различные варианты расположения фигур. После закрепления контейнер фигуры отображает панель инструментов и строку меню фигуры с фокусом.

Свойства фигуры, влияющие на стыковку

Есть два свойства фигуры, которые связаны со стыковкой фигуры – DockControls и WindowStyle .

DockControls

Свойство DockControls управляет отображением элементов управления, используемых для закрепления фигур. Установка для DockControls значения off удаляет кнопку стыковки из строки меню и отключает стыковку из меню рисунка Desktop .

WindowStyle

Когда вы устанавливаете свойство WindowStyle на пристыковано , MATLAB закрепляет фигуру на рабочем столе в контейнере группы фигур.


 Если для  WindowStyle  установлено значение , закрепленное , 
  MATLAB автоматически устанавливает  DockControls  на  на  .

 Нельзя установить для свойства  DockControls  значение  от  .

 Невозможно установить свойство фигуры  Позиция .

   Стыковка фигур автоматически  
 
  Если вы хотите, чтобы MATLAB всегда стыковал фигуры, установите значение по умолчанию Свойство WindowStyle  до  пристыковано к  . Следующее утверждение, 
 создает значение по умолчанию для свойства  WindowStyle  на корневом уровне. Выполнение этого оператора в командной строке устанавливает  WindowStyle  всех фигур на время вашего сеанса MATLAB (если вы не измените значение). 
 Поместите этот оператор в файл  startup.m , чтобы MATLAB всегда закреплял фигуры. См.  запуск  для получения дополнительной информации о  запуск.м  . 
  Создание нестыкуемой фигуры  
 
  В тех случаях, когда вы не хотите, чтобы пользователи могли закреплять фигуры (например, фигуры, используемые для графических интерфейсов), вы должны установить следующие свойства фигуры: 
   DockControls от  до  выкл. 

  WindowStyle от  до  обычный  или  модальный 

  HandleVisibility от  до  выключено  или  обратный вызов 

 
         Фигура Объекты       Позиционирование Фигур    
 
 

 
 Молекулярная стыковка: мощный подход к открытию лекарств на основе структуры 
  [1] Jorgensen WL. Многочисленные роли вычислений в открытии лекарств. Наука. 2004;303(5665):1813–1818. [PubMed] [Google Scholar] 
  [2] Баджорат Дж. Интеграция виртуального и высокопроизводительного скрининга. Nat Rev Drug Discov. 2002; 1(11):882–89.4. [PubMed] [Google Scholar] 
  [3] Walters WP, Stahl MT, Murcko MA. Виртуальный скрининг - обзор. Препарат Дисков. Сегодня. 1998; 3: 160–178. [Google Scholar] 
  [4] Лангер Т., Хоффманн Р.Д. Виртуальный скрининг: эффективный инструмент для выявления структуры потенциальных клиентов? Курр Фарм Дез. 2001;7(7):509–527. [PubMed] [Google Scholar] 
  [5] Kitchen DB, Decornez H, Furr JR, Bajorath J. Стыковка и оценка в виртуальном скрининге для обнаружения наркотиков: методы и приложения. Nat Rev Drug Discov. 2004;3(11):935–949. [PubMed] [Google Scholar] 
  [6] Gohlke H, Klebe G. Подходы к описанию и прогнозированию аффинности связывания низкомолекулярных лигандов с макромолекулярными рецепторами. Angew Chem Int Ed Engl. 2002;41(15):2644–2676. [PubMed] [Google Scholar] 
  [7] Moitessier N, Englebienne P, Lee D, Lawandi J, Corbeil CR. На пути к разработке универсальных, быстрых и высокоточных методов стыковки/скоринга: долгий путь. Бр Дж. Фармакол. 2008; 153 (Приложение 1): S7–26. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar] 
  [8] Шойхет Б.К., Макговерн С.Л., Вэй Б., Ирвин Дж.Дж. Хиты, лиды и артефакты виртуального и высокопроизводительного скрининга. 2002. Молекулярная информатика: противостояние сложности. [Google Scholar] 
  [9] Бэйли Д., Браун Д. Высокопроизводительная химия и структурный дизайн: выживает самый умный. Наркотиков Дисков сегодня. 2001;6(2):57–59. [PubMed] [Google Scholar] 
  [10] Kuntz ID, Blaney JM, Oatley SJ, Langridge R, Ferrin TE. Геометрический подход к взаимодействиям макромолекула-лиганд. Дж Мол Биол. 1982;161(2):269–288. [PubMed] [Google Scholar] 
  [11] Гальперин И., Ма Б., Вольфсон Х., Нусинов Р. Принципы стыковки: обзор алгоритмов поиска и руководство по скоринговым функциям. Белки. 2002;47(4):409–443. [PubMed] [Google Scholar] 
  [12] Coupez B, Lewis RA. Стыковка и подсчет очков — теоретически легко, практически невозможно? Курр Мед Хим. 2006;13(25):2995–3003. [PubMed] [Google Scholar] 
  [13] Контойанни М., Мадхав П., Суханек Э., Сейбел В. Теоретические и практические аспекты виртуального скрининга: проторенное поле? Курр Мед Хим. 2008;15(2):107–116. [PubMed] [Академия Google] 
  [14] Brooijmans N, Kuntz ID. Алгоритмы молекулярного распознавания и докинга. Annu Rev Biophys Biomol Struct. 2003; 32: 335–373. [PubMed] [Google Scholar] 
  [15] тен Бринк Т., Экснер Т.Э. Влияние протонирования, таутомерных и стереоизомерных состояний на результаты докинга белок-лиганд. Модель J Chem Inf. 2009;49(6):1535–1546. [PubMed] [Google Scholar] 
  [16] Cross JB, Thompson DC, Rai BK, Baber JC, Fan KY, Hu Y, Humblet C. Сравнение нескольких программ молекулярной стыковки: предсказание позы и точность виртуального скрининга. Модель J Chem Inf. 2009 г. ;49(6):1455–1474. [PubMed] [Google Scholar] 
  [17] Li X, Li Y, Cheng T, Liu Z, Wang R. Оценка эффективности четырех программ молекулярной стыковки на разнообразном наборе белково-лигандных комплексов. J Comput Chem. 2010;31(11):2109–2125. [PubMed] [Google Scholar] 
  [18] Plewczynski D, Lazniewski M, Augustyniak R, Ginalski K. Можно ли доверять результатам стыковки? Оценка семи часто используемых программ в базе данных PDBbind. J Comput Chem. Doi 2010: 10.1002/jcc.21643 [PubMed] [Google Scholar] 
  [19] Макконки Б.Дж., Соболев В., Эдельман М. Эффективность современных методов стыковки лиганд-белок. Современная наука. 2002; 83: 845–855. [Google Scholar] 
  [20] Гудфорд П.Дж. Вычислительная процедура для определения энергетически выгодных мест связывания на биологически важных макромолекулах. J Med Chem. 1985; 28(7):849–857. [PubMed] [Google Scholar] 
  [21] Kastenholz MA, Pastor M, Cruciani G, Haaksma EE, Fox T. GRID/CPCA: новый вычислительный инструмент для разработки селективных лигандов. J Med Chem. 2000;43(16):3033–3044. [PubMed] [Академия Google] 
  [22] Левитт Д.Г., Банашак Л.Дж. POCKET: метод компьютерной графики для идентификации и отображения белковых полостей и окружающих их аминокислот. Дж Мол График. 1992;10(4):229–234. [PubMed] [Google Scholar] 
  [23] Ласковски Р.А. SURFNET: программа для визуализации молекулярных поверхностей, полостей и межмолекулярных взаимодействий. Дж Мол График. 1995;13(5):323–330. 307–328. [PubMed] [Google Scholar] 
  [24] Glaser F, Morris RJ, Najmanovich RJ, Laskowski RA, Thornton JM. Метод локализации карманов связывания лигандов в белковых структурах. Белки. 2006;62(2):479–488. [PubMed] [Google Scholar] 
  [25] Brady GP, Jr., Stouten PF. Быстрое прогнозирование и визуализация карманов связывания белка с помощью PASS. J Comput Aided Mol Des. 2000;14(4):383–401. [PubMed] [Google Scholar] 
  [26] Мезей М. Новый метод картирования макромолекулярной топографии. Графовая модель J-Mol. 2003;21(5):463–472. [PubMed] [Google Scholar] 
  [27] Fischer E. Einfluss der configuration auf die wirkung derenzyme. Бер. Дт. хим. Гэс. 1894; 27: 2985–2993. [Академия Google] 
  [28] Кошланд Д.Е., младший. Корреляция структуры и функции в ферментном действии. Наука. 1963; 142: 1533–1541. [PubMed] [Google Scholar] 
  [29] Hammes GG. Множественные конформационные изменения при ферментативном катализе. Биохимия. 2002;41(26):8221–8228. [PubMed] [Google Scholar] 
  [30] Рари М., Крамер Б., Ленгауэр Т., Клебе Г. Быстрый гибкий метод стыковки с использованием алгоритма пошагового построения. Дж Мол Биол. 1996;261(3):470–489. [PubMed] [Google Scholar] 
  [31] Morris GM, Goodsell DS, Halliday RS, Huey R, Hart WE, Belew RK, Olson AJ. Автоматическая стыковка с использованием генетического алгоритма Ламарка и эмпирической функции свободной энергии связывания. Журнал вычислительной химии. 1998;19(14):1639–1662. [Google Scholar] 
  [32] Джонс Дж., Уиллетт П., Глен Р.С., Лич А.Р., Тейлор Р. Разработка и проверка генетического алгоритма гибкой стыковки. Дж Мол Биол. 1997;267(3):727–748. [PubMed] [Google Scholar] 
  [33] Friesner RA, Banks JL, Murphy RB, Halgren TA, Klicic JJ, Mainz DT, Repasky MP, Knoll EH, Shelley M, Perry JK, Shaw DE, Francis P, Shenkin PS . Glide: новый подход к быстрой и точной стыковке и подсчету очков. 1 Способ и оценка точности стыковки. J Med Chem. 2004;47(7):1739–1749. [PubMed] [Google Scholar] 
  [34] McGann MR, Almond HR, Nicholls A, Grant JA, Brown FK. Гауссовы функции стыковки. Биополимеры. 2003;68(1):76–90. [PubMed] [Google Scholar] 
  [35] Perola E, Walters WP, Charifson PS. Подробное сравнение текущих методов стыковки и оценки систем, имеющих значение для фармацевтики. Белки. 2004;56(2):235–249. [PubMed] [Google Scholar] 
  [36] Шерман В., Дэй Т., Джейкобсон М.П., Фризнер Р.А., Фарид Р. Новая процедура моделирования эффектов соответствия, индуцированных лигандом/рецептором. J Med Chem. 2006;49(2): 534–553. [PubMed] [Google Scholar] 
  [37] Jiang F, Kim SH. «Мягкий докинг»: сопоставление кубов молекулярных поверхностей. Дж Мол Биол. 1991;219(1):79–102. [PubMed] [Google Scholar] 
  [38] Claussen H, Buning C, Rarey M, Lengauer T. FlexE: эффективный молекулярный докинг с учетом вариаций структуры белка. Дж Мол Биол. 2001;308(2):377–395. [PubMed] [Google Scholar] 
  [39] Alonso H, Bliznyuk AA, Gready JE. Сочетание стыковки и молекулярно-динамического моделирования при разработке лекарств. Med Res Rev. 2006;26(5):531–568. [PubMed] [Академия Google] 
  [40] Sander T, Liljefors T, Balle T. Прогнозирование конформации рецептора для связывания агониста iGluR2: стыковка QM/MM с обширным конформационным ансамблем, созданным с использованием анализа в нормальном режиме. Графовая модель J-Mol. 2008;26(8):1259–1268. [PubMed] [Google Scholar] 
  [41] Subramanian J, Sharma S, C BR. Новый компьютерный анализ индуцированных лигандом конформационных изменений в сайтах связывания АТФ циклинзависимых киназ. J Med Chem. 2006;49(18):5434–5441. [PubMed] [Академия Google] 
  [42] Субраманиан Дж., Шарма С. , C BR. Моделирование и выбор гибких белков для разработки лекарств на основе структуры: движение основной и боковой цепи в p38 MAPK. ХимМедХим. 2008;3(2):336–344. [PubMed] [Google Scholar] 
  [43] Бринт А.Т., Уиллетт П. Алгоритмы идентификации трехмерных максимальных общих подструктур. Дж. Хим. Инф. вычисл. науч. 1987; 27: 152–158. [Google Scholar] 
  [44] Фишер Д., Норел Р., Вольфсон Х., Нуссинов Р. Поверхностные мотивы с помощью метода компьютерного зрения: поиск, обнаружение и последствия для распознавания белок-лиганд. Белки. 1993;16(3):278–292. [PubMed] [Google Scholar] 
  [45] Норел Р., Фишер Д., Вольфсон Х.Дж., Нуссинов Р. Распознавание молекулярной поверхности с помощью метода компьютерного зрения. Белок англ. 1994;7(1):39–46. [PubMed] [Google Scholar] 
  [46] Miller MD, Kearsley SK, Underwood DJ, Sheridan RP. FLOG: система для выбора «квазигибких» лигандов, комплементарных рецептору известной трехмерной структуры. J Comput Aided Mol Des. 1994;8(2):153–174. [PubMed] [Google Scholar] 
  [47] Diller DJ, Merz KM, Jr. Высокопроизводительная стыковка для проектирования библиотек и определения приоритетов библиотек. Белки. 2001;43(2):113–124. [PubMed] [Академия Google] 
  [48] Буркхард П., Тейлор П., Уолкиншоу, доктор медицины. Пример белкового лиганда, найденного в результате анализа базы данных: описание метода докинга и его проверка с помощью рентгенограммы 2,3 А структуры комплекса тромбин-лиганд. Дж Мол Биол. 1998;277(2):449–466. [PubMed] [Google Scholar] 
  [49] DesJarlais RL, Sheridan RP, Dixon JS, Kuntz ID, Venkataraghavan R. Стыковка гибких лигандов с макромолекулярными рецепторами по молекулярной форме. J Med Chem. 1986;29(11):2149–2153. [PubMed] [Академия Google] 
  [50] Кунц И.Д., Лич А.Р. Конформационный анализ гибких лигандов в сайтах макромолекулярных рецепторов. Дж. Вычисл. хим. 1992; 13: 730–748. [Google Scholar] 
  [51] Ewing TJ, Makino S, Skillman AG, Kuntz ID. DOCK 4.0: стратегии поиска для автоматизированной молекулярной стыковки гибких баз данных молекул. J Comput Aided Mol Des. 2001;15(5):411–428. [PubMed] [Google Scholar] 
  [52] Welch W, Ruppert J, Jain AN. Hammerhead: быстрая, полностью автоматизированная стыковка гибких лигандов с сайтами связывания белков. хим. биол. 1996;3(6):449–462. [PubMed] [Google Scholar] 
  [53] Schnecke V, Kuhn LA. Виртуальный скрининг с сольватацией и лиганд-индуцированной комплементарностью. Перспективы открытия и разработки лекарств. 2000;20:171–190. [Google Scholar] 
  [54] Жолдос З., Рейд Д., Саймон А., Садджад Б.С., Джонсон А.П. eHiTS: инновационный подход к проблемам функции стыковки и подсчета очков. Curr Protein Pept Sci. 2006;7(5):421–435. [PubMed] [Google Scholar] 
  [55] Миранкер А., Карплюс М. Функциональные карты сайтов связывания: метод одновременного поиска нескольких копий. Белки. 1991;11(1):29–34. [PubMed] [Google Scholar] 
  [56] Eisen MB, Wiley DC, Karplus M, Hubbard RE. HOOK: программа для поиска новой молекулярной архитектуры, которая удовлетворяет химическим и стерическим требованиям сайта связывания макромолекулы. Белки. 1994;19(3):199–221. [PubMed] [Google Scholar] 
  [57] Bohm HJ. LUDI: основанный на правилах автоматический дизайн новых заместителей для ингибиторов ферментов. J Comput Aided Mol Des. 1992;6(6):593–606. [PubMed] [Google Scholar] 
  [58] Goodsell DS, Lauble H, Stout CD, Olson AJ. Автоматизированный докинг в кристаллографии: анализ субстратов аконитазы. Белки. 1993;17(1):1–10. [PubMed] [Google Scholar] 
  [59] Hart TN, Read RJ. Метод многозаходной стыковки Монте-Карло. Белки. 1992;13(3):206–222. [PubMed] [Google Scholar] 
  [60] Goodsell DS, Olson AJ. Автоматическая стыковка подложек с белками путем имитации отжига. Белки. 1990;8(3):195–202. [PubMed] [Google Scholar] 
  [61] Абагян Р., Тотров М., Кузнецов Д. ICM-Новый метод моделирования и дизайна белков: приложения для стыковки и прогнозирования структуры на основе искаженной нативной конформации. Дж. Вычисл. хим. 1994;15:488–506. [Google Scholar] 
  [62] McMartin C, Bohacek RS. QXP: мощные, быстрые компьютерные алгоритмы для разработки лекарств на основе структуры. J Comput Aided Mol Des. 1997;11(4):333–344. [PubMed] [Google Scholar] 
  [63]
Accelrys Inc., Сан-Диего, Калифорния, США. 
 
  [64] Оширо К.М., Кунц И.Д., Диксон Дж.С. Гибкая стыковка лигандов с использованием генетического алгоритма. J Comput Aided Mol Des. 1995;9(2):113–130. [PubMed] [Google Scholar] 
  [65] Verdonk ML, Cole JC, Hartshorn MJ, Murray CW, Taylor RD. Улучшенная стыковка белок-лиганд с использованием GOLD. Белки. 2003;52(4):609–623. [PubMed] [Google Scholar] 
  [66] Кларк К.П. Ajay, Гибкая стыковка лигандов без регулировки параметров в четырех комплексах лиганд-рецептор. J Comput Chem. 1995; 16:1210–1226. [Google Scholar] 
  [67] Taylor JS, Burnett RM. DARWIN: программа для стыковки гибких молекул. Белки. 2000;41(2):173–191. [PubMed] [Google Scholar] 
  [68] Cornell WD, Cieplak P, Bayly CI, Gould IR, Merz KM, Ferguson DM, Spellmeyer DC, Fox T, Caldwell JW, Kollman PA. Силовое поле второго поколения для моделирования белков, нуклеиновых кислот и органических молекул. Варенье. хим. соц. 1995;117:5179–5197. [Google Scholar] 
  [69] Weiner SJ, Kollman PA, Case DA, Singh UC, Ghio C, Alagona G, Profeta S, Jr., Weiner P. Новое силовое поле для молекулярно-механического моделирования нуклеиновых кислот и белков. Варенье. хим. соц. 1984; 106: 765–784. [Google Scholar] 
  [70] Брукс Б.Р., Брукколери Р.Е., Олафсон Б.Д., Стейтс Д.Дж., Сваминатан С., Карплюс М. CHARMM: программа для расчета макромолекулярной энергии, минимизации и динамики. Дж. Вычисл. хим. 1983; 4: 187–217. [Академия Google] 
  [71] Коллман П.А. Расчеты свободной энергии: приложения к химическим и биохимическим явлениям. хим. 1993; 93: 2395–2417. [Google Scholar] 
  [72] Аквист Дж., Лужков В.Б., Брандсдал Б.О. Аффинность связывания лиганда из моделирования МД. Acc Chem Res. 2002;35(6):358–365. [PubMed] [Google Scholar] 
  [73] Carlson HA, Jorgensen WL. Метод расширенного линейного отклика для определения свободных энергий гидратации. J Phys Chem. 1995;99:10667–10673. [Google Scholar] 
  [74] Шойхет Б.К., Страуд Р.М., Санти Д.В., Кунц И.Д., Перри К.М. Основанное на структуре открытие ингибиторов тимидилатсинтазы. Наука. 1993;259(5100):1445–1450. [PubMed] [Google Scholar] 
  [75] Мишель Дж., Вердонк М.Л., Эссекс Дж.В. Прогнозирование сродства связывания белок-лиганд с помощью имплицитного моделирования растворителя: инструмент для оптимизации свинца? J Med Chem. 2006;49(25):7427–7439. [PubMed] [Google Scholar] 
  [76] Briggs JM, Marrone TJ, McCammon JA. Новые горизонты вычислительной науки и актуальность для фармацевтического дизайна. Тенденции Кардиовасц. Мед. 1996; 6: 198–206. [PubMed] [Google Scholar] 
  [77] Bohm HJ. Прогнозирование констант связывания белковых лигандов: быстрый метод приоритизации совпадений, полученных в результате проектирования de novo или программ поиска в базе данных 3D. J Comput Aided Mol Des. 1998;12(4):309–323. [PubMed] [Google Scholar] 
  [78] Гельхаар Д.К., Верховкер Г.М., Рейто П.А., Шерман С. Дж., Фогель Д.Б., Фогель Л.Дж., Фрир С.Т. Молекулярное распознавание ингибитора AG-1343 протеазой ВИЧ-1: конформационно гибкая стыковка путем эволюционного программирования. хим. биол. 1995;2(5):317–324. [PubMed] [Google Scholar] 
  [79] Верховкер Г.М., Бузида Д., Гельхаар Д.К., Рейто П.А., Артурс С., Колсон А.Б., Фрир С.Т., Ларсон В., Люти Б.А., Маррон Т., Роуз П.В. Расшифровка распространенных сбоев при молекулярном докинге лиганд-белковых комплексов. J Comput Aided Mol Des. 2000;14(8):731–751. [PubMed] [Академия Google] 
  [80] Джейн А.Н. Подсчет нековалентных взаимодействий белок-лиганд: непрерывная дифференцируемая функция, настроенная для вычисления аффинности связывания. J Comput Aided Mol Des. 1996;10(5):427–440. [PubMed] [Google Scholar] 
  [81] Head RD, Smythe ML, Oprea TI, Waller CL, Green SM, Marshall GR. ПРОВЕРКА: новый метод предсказания связывания новых лигандов на основе рецепторов. Варенье. хим. соц. 1996; 118:3959–3969. [Google Scholar] 
  [82] Gehlhaar DK, Moerder KE, Zichi D, Sherman CJ, Ogden RC, Freer ST. Дизайн ингибиторов ферментов de novo путем генерации лигандов Монте-Карло. J Med Chem. 1995;38(3):466–472. [PubMed] [Google Scholar] 
  [83] Элдридж, М.Д., Мюррей К.В., Аутон Т.Р., Паолини Г.В., Ми Р.П. Эмпирические оценочные функции: I. Разработка быстрой эмпирической оценочной функции для оценки аффинности связывания лигандов в рецепторных комплексах. J Comput Aided Mol Des. 1997;11(5):425–445. [PubMed] [Google Scholar] 
  [84] Muegge I, Martin YC. Общая и быстрая функция оценки взаимодействий белок-лиганд: упрощенный потенциальный подход. J Med Chem. 1999;42(5):791–804. [PubMed] [Google Scholar] 
  [85] Mitchell JBO, Laskowski RA, Alex A, Thornton JM. Пип-потенциал средней силы, описывающий белок-лигандные взаимодействия: I. генерирующий потенциал. Дж. Вычисл. хим. 1999;20(11):1165–1176. [Google Scholar] 
  [86] Ищенко А.В., Шахнович Е.И. SMall Molecule Growth 2001 (SMoG2001): улучшенная функция оценки взаимодействия белок-лиганд, основанная на знаниях. J Med Chem. 2002;45(13):2770–2780. [PubMed] [Google Scholar] 
  [87] Feher M, Deretey E, Roy S. BHB: простая функция оценки, основанная на знаниях, для повышения эффективности проверки базы данных. J Chem Inf Comput Sci. 2003;43(4):1316–1327. [PubMed] [Академия Google] 
  [88] Верховкер Г., Аппельт К., Фрир С.Т., Виллафранка Ю.Е. Эмпирические расчеты свободной энергии лиганд-белковых кристаллографических комплексов. I. Основанные на знаниях потенциалы взаимодействия лиганд-белок, применяемые для предсказания аффинности связывания протеазы вируса иммунодефицита человека 1. Белок англ. 1995;8(7):677–691. [PubMed] [Google Scholar] 
  [89] Wallqvist A, Jernigan RL, Covell DG. Параметризация свободной энергии связывания фермента с ингибитором на основе предпочтений. Приложения к дизайну ингибитора протеазы ВИЧ-1. Белковая наука. 1995;4(9):1881–1903. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar] 
  [90] Gohlke H, Hendlich M, Klebe G. Функция оценки, основанная на знаниях, для прогнозирования взаимодействий белок-лиганд. Дж Мол Биол. 2000;295(2):337–356. [PubMed] [Google Scholar] 
  [91] ДеВитте Р.С., Шахнович Э.И. SMoG: метод проектирования de Novo, основанный на простых, быстрых и точных оценках свободной энергии. 1 Методология и подтверждающие данные. Варенье. хим. соц. 1996; 118:11733–11744. [Google Scholar] 
  [92] Чарифсон П.С., Коркери Дж.Дж., Мурко М.А., Уолтерс В.П. Консенсусная оценка: метод повышения частоты попаданий из баз данных стыковки трехмерных структур с белками. J Med Chem. 1999;42(25):5100–5109. [PubMed] [Google Scholar] 
  [93] Feher M. Согласованная оценка взаимодействий белок-лиганд. Наркотиков Дисков сегодня. 2006;11(9-10):421–428. [PubMed] [Google Scholar] 
  [94] Кларк Р.Д., Стрижев А., Леонард Дж.М., Блейк Дж.Ф., Мэтью Дж.Б. Согласованная оценка взаимодействий лиганд/белок. Графовая модель J-Mol. 2002;20(4):281–295. [PubMed] [Google Scholar] 
  [95] Сринивасан Дж., Читэм Т.Е., Чиплак П., Коллман П.А., Дело Д.А. Исследования стабильности спиралей ДНК, РНК и фосфорамидат-ДНК с помощью растворителя. Журнал Американского химического общества. 1998;120(37):9401–9409. [Google Scholar] 
  [96] Коллман П.А., Массова И., Рейес С., Кун Б., Хуо С., Чонг Л., Ли М., Ли Т., Дуан И., Ван В., Донини О., Чеплак П., Шринивасан Дж., Кейс Д.А. , Cheatham TE., 3rd Расчет структур и свободных энергий сложных молекул: сочетание молекулярной механики и моделей сплошных сред. Acc Chem Res. 2000;33(12):889–897. [PubMed] [Google Scholar] 
  [97] Still WC, Tempczyk A, Hawley RC, Hendrickson T. Semianalytical Treatment of Solvation for Molecular Mechanics and Dynamics. Варенье. хим. соц. 1990;112(16):6127–6129. [Google Scholar] 
  [98] Guimaraes CR, Mathiowetz AM. Устранение ограничений с помощью процедуры оценки MM-GB/SA с использованием метода WaterMap и расчетов возмущения свободной энергии. Модель J Chem Inf. 50 (4): 547–559. [PubMed] [Google Scholar] 
  [99] Сингх Н., Уоршел А. Расчеты абсолютной свободной энергии связывания: точность вычислительной оценки взаимодействий белок-лиганд. Белки. 2010;78(7):1705–1723. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar] 
  [100] Гэбб Х.А., Джексон Р.М., Штернберг М.Дж. Моделирование стыковки белков с использованием комплементарности формы, электростатики и биохимической информации. Дж Мол Биол. 1997;272(1):106–120. [PubMed] [Google Scholar] 
  [101] Брон С., Кербош Дж. Алгоритм 457: поиск всех клик неориентированного графа. Коммуникации АКМ. 1973;16(9):575–576. [Google Scholar] 
  [102] Meng EC, Shoichet BK, Kuntz ID. Автоматическая стыковка с оценкой энергии на основе сети. Дж. Вычисл. хим. 1992; 13: 505–524. [Академия Google] 
  [103] Zou XQ, Sun Y, Kuntz ID. Включение сольватации в расчеты свободной энергии связывания лиганда с использованием обобщенной модели Борна. Варенье. хим. соц. 1999; 121:8033–8043. [Google Scholar] 
  [104] Тротт О., Олсон А.Дж. AutoDock Vina: повышение скорости и точности стыковки с помощью новой функции подсчета очков, эффективной оптимизации и многопоточности. J Comput Chem. 2009 [бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar] 
  [105] Bohm HJ. Разработка простой эмпирической оценочной функции для оценки константы связывания комплекса белок-лиганд с известной трехмерной структурой. J Comput Aided Mol Des. 1994;8(3):243–256. [PubMed] [Google Scholar] 
  [106] Тиг С.Дж. Значение гибкости белков для открытия лекарств. Nat Rev Drug Discov. 2003;2(7):527–541. [PubMed] [Google Scholar] 
  [107] Gschwend DA, Good AC, Kuntz ID. Молекулярная стыковка на пути к открытию лекарств. Дж Мол Признать. 1996;9(2):175–186. [PubMed] [Google Scholar] 
  [108] Тотров М., Абагян Р. Стыковка белок-лиганд как проблема оптимизации энергии. В: Раффа РБ, редактор. Термодинамика лекарственного рецептора: введение и экспериментальные применения. Джон Уайли и сыновья; Нью-Йорк: 2001. стр. 603–624. [Академия Google] 
  [109] Лич АР. Стыковка лиганда с белками с дискретной гибкостью боковой цепи. Дж Мол Биол. 1994; 235(1):345–356. [PubMed] [Google Scholar] 
  [110] Desmet J, De Maeyer M, Hazes B, Lasters I. Теорема об исключении тупика и ее использование для позиционирования боковой цепи белка. Природа. 1992; 356: 539–542. [PubMed] [Google Scholar] 
  [111] Абагян Р., Тотров М. Смещенная вероятность Конформационные поиски Монте-Карло и электростатические расчеты для пептидов и белков. Дж Мол Биол. 1994;235(3):983–1002. [PubMed] [Google Scholar] 
  [112] Morris GM, Huey R, Lindstrom W, Sanner MF, Belew RK, Goodsell DS, Olson AJ. AutoDock4 и AutoDockTools4: автоматическая стыковка с избирательной гибкостью рецепторов. J Comput Chem. 2009;30(16):2785–2791. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar] 
  [113] Knegtel RM, Kuntz ID, Oshiro CM. Молекулярный докинг к ансамблям белковых структур. Дж Мол Биол. 1997;266(2):424–440. [PubMed] [Google Scholar] 
  [114] Карлсон Х.А., Масукава К.М., Рубинс К., Бушман Ф.Д., Йоргенсен В.Л., Линс Р.Д., Бриггс Дж.М., Маккаммон Дж.А. Разработка динамической модели фармакофора для интегразы ВИЧ-1. J Med Chem. 2000;43(11):2100–2114. [PubMed] [Академия Google] 
  [115] Кавасотто К.Н., Абагян Р.А. Гибкость белков в стыковке лигандов и виртуальном скрининге на протеинкиназы. Дж Мол Биол. 2004;337(1):209–225. [PubMed] [Google Scholar] 
  [116] Дерремо П., Шлик Т. Движение открытия/закрытия петли фермента триозофосфатизомеразы. Биофиз Дж. 1998; 74 (1): 72–81. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar] 
  [117] Zeng L, Zhou MM. Бромодомейн: домен, связывающий ацетиллизин. ФЭБС лат. 2002;513(1):124–128. [PubMed] [Академия Google] 
  [118] Venkitakrishnan RP, Zaborowski E, McElheny D, Benkovic SJ, Dyson HJ, Wright PE. Конформационные изменения петель активного центра дигидрофолатредуктазы во время каталитического цикла. Биохимия. 2004;43(51):16046–16055. [PubMed] [Google Scholar] 
  [119] Go N, Scheraga HA. Замыкание кольца и локальные конформационные деформации цепных молекул. Макромолекулы. 1970;3(2):178–187. [Google Scholar] 
  [120] Додд Л.Р., Бун Т.Д., Теодору Д.Н. Алгоритм согласованного вращения для атомистического моделирования методом Монте-Карло расплавов полимеров и стекол. Мол. физ. 1993;78:961–996. [Google Scholar] 
  [121] Хоффманн Д., Кнапп В. Укладка полипептидов с внерешеточной динамикой Монте-Карло: метод. Евро. Биофиз. Дж. 1996; 111:387–404. [Google Scholar] 
  [122] Ву М.Г., Дим М.В. Аналитический ребридинг Монте-Карло: применение к цис/транс-изомеризации пролинсодержащих циклических пептидов. Дж. Хим. физ. 1999; 14:6625–6632. [Google Scholar] 
  [123] Ужин AR. Локальные деформации полимеров с непланарными жесткими внутренними координатами основной цепи. Дж. Комп. хим. 2000; 21:1132–1144. [Академия Google] 
  [124] Mezei M. Эффективная выборка Монте-Карло для длинных молекулярных цепей с использованием локальных перемещений, протестированная на сольватированном липидном бислое. Дж. Хим. физ. 2003; 118:3874–3879. [Google Scholar] 
  [125] Cui M, Mezei M, Osman R. Прогнозирование структур белковых петель с использованием подхода Монте-Карло с локальным перемещением и силового поля на основе сетки. Белок Eng Des Sel. 2008;21(12):729–735. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar] 
  [126] Кубиньи Х. Компьютерные приложения в фармацевтических исследованиях и разработках. Джон Уайли; Нью-Йорк: 2006. [Google Scholar] 9.0016 
 [127] Kroemer RT. Дизайн лекарств на основе структуры: стыковка и оценка. Текущая наука о белках и пептидах. 2007; 8: 312–328. [PubMed] [Google Scholar] 
  [128] Venhorst J, ter Laak AM, Commandeur JN, Funae Y, Hiroi T, Vermeulen NP. Моделирование гомологии изоформ цитохрома P450 2D (CYP2D) крысы и человека и компьютерная рационализация экспериментальных особенностей связывания лиганда. J Med Chem. 2003;46(1):74–86. [PubMed] [Google Scholar] 
  [129] Williams PA, Cosme J, Ward A, Angove HC, Matak Vinkovic D, Jhoti H. Кристаллическая структура человеческого цитохрома P450 2C9со связанным варфарином. Природа. 2003; 424 (6947): 464–468. [PubMed] [Google Scholar] 
  [130] Meng XY, Zheng QC, Zhang HX. Сравнительный анализ сайтов связывания между CYP2C38 и CYP2C39 мыши, основанный на моделировании гомологии, моделировании молекулярной динамики и исследованиях стыковки. Биохим Биофиз Акта. 2009;1794(7):1066–1072. [PubMed] [Google Scholar] 
  [131] Boehm HJ, Boehringer M, Bur D, Gmuender H, Huber W, Klaus W, Kostrewa D, Kuehne H, Luebbers T, Meunier-Keller N, Mueller F. Новые ингибиторы ДНК-гираза: предвзятый скрининг иглы на основе трехмерной структуры, проверка попадания биофизическими методами и трехмерная управляемая оптимизация. Многообещающая альтернатива случайному скринингу. J Med Chem. 2000;43(14):2664–2674. [PubMed] [Академия Google] 
  [132] Киртон С.Б., Мюррей К.В., Вердонк М.Л., Тейлор Р.Д. Прогнозирование способов связывания лигандов в цитохромах Р450 и других гемсодержащих белках. Белки. 2005;58(4):836–844. [PubMed] [Google Scholar] 
  [133] Доман Т.Н., Макговерн С.Л., Уизерби Б.Дж., Кастен Т.П., Курумбайл Р., Сталлингс В.К., Коннолли Д.Т., Шойхет Б.К. Молекулярный докинг и высокопроизводительный скрининг новых ингибиторов протеинтирозинфосфатазы-1B. J Med Chem. 2002;45(11):2213–2221. [PubMed] [Академия Google] 
  [134] Шойхет Б. К., Лич А.Р., Кунц И.Д. Сольватация лиганда в молекулярном докинге. Белки. 1999;34(1):4–16. [PubMed] [Google Scholar] 
  [135] Лорбер Д.М., Шойхет Б.К. Гибкая стыковка лигандов с использованием конформационных ансамблей. Белковая наука. 1998;7(4):938–950. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar] 
  [136] Freymann DM, Wenck MA, Engel JC, Feng J, Focia PJ, Eakin AE, Craig SP. Эффективная идентификация ингибиторов, нацеленных на конформацию закрытого активного центра HPRT из Trypanosoma cruzi. хим. биол. 2000;7(12):957–968. [PubMed] [Google Scholar] 
  [137] Su AI, Lorber DM, Weston GS, Baase WA, Matthews BW, Shoichet BK. Стыковка молекул по семействам для увеличения разнообразия совпадений на экранах базы данных: вычислительная стратегия и экспериментальная оценка. Белки. 2001;42(2):279–293. [PubMed] [Google Scholar] 
  [138] Gschwend DA, Kuntz ID. Новый взгляд на ориентационную выборку и минимизацию твердого тела в молекулярном докинге: оптимизация на лету и устранение вырождения.
Стыковка рисунка 64 что значит: Обои оптом со склада, «РЕГИОНПРОЕКТ» надёжный поставщик обоев