Converging a Knowledge-Based Scoring Function: DrugScore2018


Converging a Knowledge-Based Scoring Function: DrugScore2018

статьядня #хемоинформатика #медицинскаяхимия #докинг

Статья дня сегодня посвящена разработке новой скоринг-функции для молекулярного докинга. Она основана на технологии knowledge-based скоринге. Идея knowledge-based скоринга красивая: имея большое количество комплексов молекул с белком, можно найти функцию радиального распределения (то есть плотность вероятности найти атомы определенного типа на заданном расстоянии друг от друга). Далее мы можем вспомнить про уравнение Больцмана и превратить это распределение в энергию, которую, в свою очередь, мы используем как оценочную функцию. В чем проблема - нужно много данных, чем их больше, тем более корректной получается функция радиального распределения и тем большее число пар атомов можно использовать (в ранних функциях использовали подходы специальные, когда данных было мало для редких типов атомов). Собственно в этой статье приводится сведения о функции, для которой была собрана информация о 40 000 комплексов лиганд-белок, в 2.5 раза больше чем у известных. Было показано, что она является сходящейся, то есть добавление данных не меняет функции распределения. Проведено сравнение с другими скоринг-функциями и показано, что она не хуже, а иногда и превосходит другие. И еще авторы говорят что можно у них ее попросить для академического пользования.

https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.jcim.8b00582

Links:


December 25, 2018 at 06:43. Timur Madzhidov