論文の概要: ResAtom System: Protein and Ligand Affinity Prediction Model Based on
Deep Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.05125v1
- Date: Sat, 17 Apr 2021 15:37:10 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-05-14 07:13:48.998517
- Title: ResAtom System: Protein and Ligand Affinity Prediction Model Based on
Deep Learning
- Title(参考訳): ResAtomシステム:ディープラーニングに基づくタンパク質およびリガンド親和性予測モデル
- Authors: Yeji Wang, Shuo Wu, Yanwen Duan, Yong Huang
- Abstract要約: 我々は,resnetニューラルネットワークを用いたタンパク質リガンド親和性予測モデルを構築した。
その結果,ResAtom-Scoreと組み合わせてDeltaVinaRF20を用いることで,スコア関数に近い親和性予測が実現できることがわかった。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 1.1493209685387984
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Motivation: Protein-ligand affinity prediction is an important part of
structure-based drug design. It includes molecular docking and affinity
prediction. Although molecular dynamics can predict affinity with high accuracy
at present, it is not suitable for large-scale virtual screening. The existing
affinity prediction and evaluation functions based on deep learning mostly rely
on experimentally-determined conformations. Results: We build a predictive
model of protein-ligand affinity through the ResNet neural network with added
attention mechanism. The resulting ResAtom-Score model achieves Pearson's
correlation coefficient R = 0.833 on the CASF-2016 benchmark test set. At the
same time, we evaluated the performance of a variety of existing scoring
functions in combination with ResAtom-Score in the absence of
experimentally-determined conformations. The results show that the use of
{\Delta}VinaRF20 in combination with ResAtom-Score can achieve affinity
prediction close to scoring functions in the presence of
experimentally-determined conformations. These results suggest that ResAtom
system may be used for in silico screening of small molecule ligands with
target proteins in the future. Availability: https://github.com/wyji001/ResAtom
- Abstract(参考訳): モチベーション:タンパク質リガンド親和性予測は構造に基づく薬物設計の重要な部分である。
分子ドッキングと親和性予測を含む。
分子動力学は、現在高い精度で親和性を予測することができるが、大規模な仮想スクリーニングには適していない。
ディープラーニングに基づく既存の親和性予測と評価関数は、主に実験的に決定されたコンフォーメーションに依存している。
結果: ResNet ニューラルネットワークを用いたタンパク質-リガンド親和性の予測モデルを構築した。
結果のResAtom-ScoreモデルはCASF-2016ベンチマークテストセット上でピアソンの相関係数 R = 0.833 を達成する。
同時に、実験的に決定されたコンフォーメーションが存在しない場合、ResAtom-Scoreと組み合わせて、様々な既存のスコアリング機能の性能を評価した。
その結果, ResAtom-Score と組み合わせて {\Delta}VinaRF20 を用いることで, 評価関数に近いアフィニティ予測が可能であることがわかった。
これらの結果から,ResAtom系は将来,標的タンパク質を持つ小分子リガンドのシリカスクリーニングに利用される可能性が示唆された。
可用性:https://github.com/wyji001/ResAtom
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