Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: https://hdl.handle.net/10923/13269
Registro completo de metadatos
Campo DCValorIdioma
dc.contributor.authorRenata de Paris-
dc.contributor.authorDuncan Dubugras Alcoba Ruiz-
dc.contributor.authorNorberto de Souza, Osmar-
dc.date.accessioned2018-11-20T10:54:28Z-
dc.date.available2018-11-20T10:54:28Z-
dc.date.issued2015-
dc.identifier.isbn9781467395601-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10923/13269-
dc.language.isoen-
dc.relation.ispartofProceedings of the IEEE 7th International Conference on Cloud Computing Technology and Science, 2015, Canadá.-
dc.rightsopenAccess-
dc.subjectScientific Workflow-
dc.subjectmolecular docking-
dc.subjectfully-flexible receptor model-
dc.subjectCloud Computing-
dc.titleA Cloud-Based Workflow Approach for Optimizing Molecular Docking Simulations of Fully-Flexible Receptor Models and Multiple Ligands.-
dc.typeconferenceObject-
dc.date.updated2018-11-20T10:54:27Z-
Aparece en las colecciones:Apresentação em Evento



Todos los ítems en el Repositorio de la PUCRS están protegidos por derechos de autor, con todos los derechos reservados, y están bajo una licencia de Creative Commons Reconocimiento-NoComercial 4.0 Internacional. Sepa más.