論文の概要: Deep Learning for Protein-Ligand Docking: Are We There Yet?
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.14108v1
- Date: Thu, 23 May 2024 02:27:39 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-24 19:24:51.718212
- Title: Deep Learning for Protein-Ligand Docking: Are We There Yet?
- Title（参考訳）: タンパク質リガンドドッキングの深層学習:まだ存在するか?
- Authors: Alex Morehead, Nabin Giri, Jian Liu, Jianlin Cheng,
- Abstract要約: PoseBenchは、実用的なタンパク質リガンドドッキングのための最初の包括的なベンチマークである。
コード、データ、チュートリアル、ベンチマーク結果はhttps://github.com/BioinfoMachineLearning/PoseBench.comで公開されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.138222365802935
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The effects of ligand binding on protein structures and their in vivo functions carry numerous implications for modern biomedical research and biotechnology development efforts such as drug discovery. Although several deep learning (DL) methods and benchmarks designed for protein-ligand docking have recently been introduced, to date no prior works have systematically studied the behavior of docking methods within the practical context of (1) predicted (apo) protein structures, (2) multiple ligands concurrently binding to a given target protein, and (3) having no prior knowledge of binding pockets. To enable a deeper understanding of docking methods' real-world utility, we introduce PoseBench, the first comprehensive benchmark for practical protein-ligand docking. PoseBench enables researchers to rigorously and systematically evaluate DL docking methods for apo-to-holo protein-ligand docking and protein-ligand structure generation using both single and multi-ligand benchmark datasets, the latter of which we introduce for the first time to the DL community. Empirically, using PoseBench, we find that all recent DL docking methods but one fail to generalize to multi-ligand protein targets and also that template-based docking algorithms perform equally well or better for multi-ligand docking as recent single-ligand DL docking methods, suggesting areas of improvement for future work. Code, data, tutorials, and benchmark results are available at https://github.com/BioinfoMachineLearning/PoseBench.
- Abstract（参考訳）: リガンド結合がタンパク質の構造と生体機能に与える影響は、現代の生物医学研究や薬物発見のようなバイオテクノロジー開発に多くの意味を持つ。
タンパク質-リガンドドッキング用に設計されたいくつかの深層学習(DL)手法やベンチマークが近年導入されているが、(1)予測された(apo)タンパク質構造、(2)特定の標的タンパク質に同時に結合する複数のリガンド、(3)結合ポケットの事前知識のないドッキング手法の振る舞いを体系的に研究する以前の研究は行われていない。
ドッキング手法の実用性についてより深く理解するために,実用的タンパク質リガンドドッキングのための最初の包括的なベンチマークであるPoseBenchを紹介した。
PoseBenchは、単一およびマルチリガンドベンチマークデータセットを用いて、Apo-to-holoタンパク-リガンドドッキングとタンパク質-リガンド構造生成のためのDLドッキング手法を厳格かつ体系的に評価することを可能にする。
実証的にPoseBenchを用いた場合,最近のDLドッキング手法はすべてマルチリガンドタンパク質ターゲットへの一般化に失敗し,テンプレートベースのドッキングアルゴリズムは最近の単一リガンドDLドッキング法と同様に,マルチリガンドドドッキングに対して等しく,あるいは良好に動作し,今後の作業改善の領域を示唆している。
コード、データ、チュートリアル、ベンチマーク結果はhttps://github.com/BioinfoMachineLearning/PoseBench.comで公開されている。
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