論文の概要: Evolutionary Multi-Objective Design of SARS-CoV-2 Protease Inhibitor Candidates

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.02666v2
• Date: Mon, 18 May 2020 13:35:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-06 04:47:21.033476
• Title: Evolutionary Multi-Objective Design of SARS-CoV-2 Protease Inhibitor Candidates
• Title（参考訳）: SARS-CoV-2プロテアーゼ阻害剤の進化的多目的設計
• Authors: Tim Cofala, Lars Elend, Philip Mirbach, Jonas Prellberg, Thomas Teusch, Oliver Kramer
• Abstract要約: 本研究では,SARS-CoV-2の主プロテアーゼに対する潜在的なプロテアーゼ阻害剤を設計するための進化的多目的アルゴリズム(EMOA)を提案する。 SELFIES表現に基づいて、EMOAはドッキングツールQuickVina 2を用いて、候補のタンパク質への結合を最大化する。 実験部は、進化過程を分析し、阻害剤候補について論じる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Computational drug design based on artificial intelligence is an emerging research area. At the time of writing this paper, the world suffers from an outbreak of the coronavirus SARS-CoV-2. A promising way to stop the virus replication is via protease inhibition. We propose an evolutionary multi-objective algorithm (EMOA) to design potential protease inhibitors for SARS-CoV-2's main protease. Based on the SELFIES representation the EMOA maximizes the binding of candidate ligands to the protein using the docking tool QuickVina 2, while at the same time taking into account further objectives like drug-likeliness or the fulfillment of filter constraints. The experimental part analyzes the evolutionary process and discusses the inhibitor candidates.
• Abstract（参考訳）: 人工知能に基づく計算薬物設計は、新たな研究分野である。 この論文の執筆時点では、世界はSARS-CoV-2の流行に悩まされている。 ウイルスの複製を止めるための有望な方法はプロテアーゼ阻害である。 sars-cov-2の主プロテアーゼの潜在的なプロテアーゼインヒビターを設計するための進化的多目的アルゴリズム(emoa)を提案する。 SELFIES表現に基づいて、EMOAはドッキングツールQuickVina 2を用いたタンパク質への候補リガンドの結合を最大化するとともに、ドラッグライクラインやフィルター制約の実現といったさらなる目的を考慮に入れている。 実験部は進化過程を分析し、インヒビター候補について論じる。

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