BRD4专用虚拟筛选打分函数BRD4LGR:发展及应用

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	BRD4专用虚拟筛选打分函数BRD4LGR:发展及应用
	邢婧; 谢轶谦; 刘荣峰; 史喆; 刘育志; 罗成; 郑明月; 陈凯先; 蒋华良
	2016-07-01
关键词	药物设计虚拟筛选专用打分函数机器学习结构活性关系
页码	1
英文摘要	在新药先导化合物的发现与设计过程中,虚拟筛选具有低成本、高效率的优点,其中分子对接在发现新骨架活性化合物和结构优化中发挥重要作用。然而,目前分子对接程序采用的通用型基于力场打分函数仍普遍具有假阳性率高,靶标体系依赖性强等问题。一个重要的改进方向是发展靶标专用型基于知识的打分函数,比如通过机器学习的方法,用特定药物靶点与小分子结合的结构活性数据建模。在本研究中,我们设计了基于逻辑回归的以描述关键残基与配体相互作用为指标的打分模型。这一模型可以有效区分有活性和非活性化合物,并可用于分析化合物的结构活性关系以及重要分子间相互作用。结合已报道的活性数据和对接-实验筛选的结果,我们将这种计算模型用于发展针对表观遗传学重要药物靶标BRD4的专用打分函数BRD4LGR,筛选富集率较主流通用型打分函数高出20~30%。此外,模型反映的结构活性关系,如小分子与保守水分子或WPF shelf的重要相互作用,可用于进一步指导活性化合物结构改造工作。
会议录	中国化学会第30届学术年会摘要集-第二十五分会：化学信息学与化学计量学
文献子类	Article
语种	中文
内容类型	会议论文
源URL	[http://119.78.100.183/handle/2S10ELR8/267036]
专题	药物发现与设计中心
作者单位	中国科学院上海药物研究所,药物发现与设计中心,上海 201203, 中国.
推荐引用方式 GB/T 7714	邢婧,谢轶谦,刘荣峰,等. BRD4专用虚拟筛选打分函数BRD4LGR:发展及应用[C]. 见:.