[JCIM | 论文简读] DOCKSTRING:一种为配体设计提供更好基准的简单分子对接技术
2023-02-18 16:48:04 时间
作者 | 庞超 编辑 | 赵晏浠
论文题目
DOCKSTRING: Easy Molecular Docking Yields Better Benchmarks for Ligand Design
论文摘要
用于药物发现的机器学习正在见证新方法的爆炸式增长。这些方法通常以简单的物理化学性质为基准,如溶解度或一般的药物相似性,这可以很容易地计算出来。然而,这些性质在药物设计中并不能很好地代表目标功能,主要是因为它们不依赖于候选化合物与靶点蛋白质的相互作用。相比之下,分子对接是一种广泛应用于药物发现,以估计结合亲和力的方法。然而,分子对接需要大量的领域知识来设置,这阻碍了它的使用。在这里,作者提出了DOCKSTRING,这是一个用于ML模型的有意义且健壮的分子对接的库。DOCKSTRING由三个组件组成: (1)一个开源Python包直接计算对接分数,(2)一个包含超过260000个分子与蛋白质的对接分数和姿态的数据集,(3)一组药物相关的基准任务。Python包实现了一个鲁棒的配体和蛋白质的前期处理工具,允许非化学专家获得有意义的对接分数。作者的研究结果表明,相比简单的物理化学性质,对接分数是一个更现实的评价标准。
论文链接
https://pubs.acs.org/doi/full/10.1021/acs.jcim.1c01334 https://dockstring.github.io
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