反向?qū)幼鳛橐环N靶標(biāo)預(yù)測的有效工具,有許多方面仍待探究。對反向?qū)榆浖目陀^評價可以幫助我們更好地了解這些工具的長處與短處,并在靶標(biāo)預(yù)測的過程中起到指導(dǎo)作用。本研究中,我們評估了Glide（SP）針對選擇性抑制劑與非選擇性抑制劑的靶標(biāo)預(yù)測能力。結(jié)果說明針對不同配體,對接打分的傾向可能存在差異,因此總體打分抽樣對幫助我們更好地理解某對配體受體間的對接打分具有重要的意義。另外,對接時結(jié)合口袋的輸入構(gòu)象對對接結(jié)果存在一定的影響。Glide （SP）顯示出較好的對非選擇性抑制劑的靶標(biāo)預(yù)測能力。然而,其對于選擇性抑制劑的靶標(biāo)預(yù)測準(zhǔn)確度相對較低,說明該軟件不適用于這方面的工作。針對COVID-19的案例研究表面凝血因子Xa可能是氯喹的潛在靶點。因此,我們認(rèn)為對反向?qū)榆浖倪M一步開發(fā)與靶點間打分差異的修正十分必要。 

【文章來源】：Journal of Chinese Pharmaceutical Sciences. 2020,29(10)CSCD

【文章頁數(shù)】：10 頁

【文章目錄】：
1. Introduction
2. Materials and methods
    2.1. Evaluation of datasets
    2.2. Structure preparation
    2.3. Molecular descriptors
    2.4. Molecular docking
3. Results and discussion
    3.1. Physicochemical property analysis
    3.2. Overall scoring sampling
    3.3. Influence of protein conformation changes
    3.4. Prediction precision of the general inhibitors
    3.5. Prediction precision of the selective inhibitors
    3.6. A case study about COVID-19
4. Conclusions



本文編號：3219560