論文の概要: Group Ligands Docking to Protein Pockets

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.15055v1
• Date: Sat, 25 Jan 2025 03:36:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-28 13:55:10.864535
• Title: Group Ligands Docking to Protein Pockets
• Title（参考訳）: タンパク質ポケットにドッキングするグループリガンド
• Authors: Jiaqi Guan, Jiahan Li, Xiangxin Zhou, Xingang Peng, Sheng Wang, Yunan Luo, Jian Peng, Jianzhu Ma,
• Abstract要約: タンパク質への複数の三角形ドッキングを同時に検討する新しい分子ドッキングフレームワークであるtextscGroupBindを提案する。 我々はPDBBindブラインドドッキングベンチマークに新しいS性能を設定し、提案した分子ドッキングパラダイムの有効性を実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.198533538897966
• License:
• Abstract: Molecular docking is a key task in computational biology that has attracted increasing interest from the machine learning community. While existing methods have achieved success, they generally treat each protein-ligand pair in isolation. Inspired by the biochemical observation that ligands binding to the same target protein tend to adopt similar poses, we propose \textsc{GroupBind}, a novel molecular docking framework that simultaneously considers multiple ligands docking to a protein. This is achieved by introducing an interaction layer for the group of ligands and a triangle attention module for embedding protein-ligand and group-ligand pairs. By integrating our approach with diffusion-based docking model, we set a new S performance on the PDBBind blind docking benchmark, demonstrating the effectiveness of our proposed molecular docking paradigm.
• Abstract（参考訳）: 分子ドッキングは計算生物学における重要な課題であり、機械学習コミュニティからの関心が高まっている。 既存の手法は成功したが、一般にそれぞれのタンパク質-リガンド対を分離して扱う。 同じ標的タンパク質に結合するリガンドが類似する傾向にあるという生化学的観察に着想を得て,複数のリガンドを同時に結合する新しい分子ドッキングフレームワークである \textsc{GroupBind} を提案する。 これは、リガンドのグループのための相互作用層と、タンパク質-リガンドとグループ-リガンドのペアを埋め込む三角形のアテンションモジュールを導入することで達成される。 本手法を拡散型ドッキングモデルと統合することにより,PDBBindブラインドドッキングベンチマークに新しいS性能を設定し,分子ドッキングパラダイムの有効性を実証した。

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