論文の概要: Predicting the protein-ligand affinity from molecular dynamics
trajectories
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.10230v1
- Date: Fri, 19 Aug 2022 14:55:12 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-08-23 14:46:43.293527
- Title: Predicting the protein-ligand affinity from molecular dynamics
trajectories
- Title(参考訳): 分子動力学軌道からのタンパク質-リガンド親和性予測
- Authors: Yaosen Min, Ye Wei, Peizhuo Wang, Nian Wu, Stefan Bauer, Shuxin Zheng,
Yu Shi, Yingheng Wang, Dan Zhao, Ji Wu, Jianyang Zeng
- Abstract要約: 我々は3,218個の動的タンパク質-リガンド複合体を含むMDデータセットをキュレートした。
我々はさらにグラフベースのディープラーニングフレームワークであるDynaformerを開発した。
本手法は報告した手法よりも優れた性能を示す。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 29.17611409099752
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: The accurate protein-ligand binding affinity prediction is essential in drug
design and many other molecular recognition problems. Despite many advances in
affinity prediction based on machine learning techniques, they are still
limited since the protein-ligand binding is determined by the dynamics of atoms
and molecules. To this end, we curated an MD dataset containing 3,218 dynamic
protein-ligand complexes and further developed Dynaformer, a graph-based deep
learning framework. Dynaformer can fully capture the dynamic binding rules by
considering various geometric characteristics of the interaction. Our method
shows superior performance over the methods hitherto reported. Moreover, we
performed virtual screening on heat shock protein 90 (HSP90) by integrating our
model with structure-based docking. We benchmarked our performance against
other baselines, demonstrating that our method can identify the molecule with
the highest experimental potency. We anticipate that large-scale MD dataset and
machine learning models will form a new synergy, providing a new route towards
accelerated drug discovery and optimization.
- Abstract(参考訳): 正確なタンパク質-リガンド結合親和性予測は、薬物設計や他の多くの分子認識問題において不可欠である。
機械学習技術に基づく親和性予測の進歩にもかかわらず、タンパク質-リガンド結合は原子や分子のダイナミクスによって決定されるため、それらはまだ限られている。
そこで我々は3,218個の動的タンパク質-リガンド複合体を含むMDデータセットをキュレートし,さらにグラフベースのディープラーニングフレームワークであるDynaformerを開発した。
ダイナフォーマは相互作用の様々な幾何学的特性を考慮し、動的結合規則を完全に捉えることができる。
本手法は報告した手法よりも優れた性能を示す。
また, 本モデルと構造ベースのドッキングを統合することで, 熱ショックタンパク質90 (hsp90) の仮想スクリーニングを行った。
我々は,他の塩基性物質と比較し,分子を最も高い実験能力で同定できることを実証した。
我々は、大規模mdデータセットと機械学習モデルが新しいシナジーを形成することを期待し、薬物の発見と最適化を加速するための新しいルートを提供する。
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