ABSTRACT Scoring funktioner som tillhandahålls av dockning programvara är fortfarande en viktig begränsande faktor i virtuell screening processen för att klassificera föreningar. Poänganalys av dockningen kan inte ta reda på alla aktiva föreningar. Detta beror på en dålig uppskattning av de ligande bindande energierna. Att anta att aktiva föreningar bör ha specifika kontakter med sitt mål att visa aktivitet, skulle det vara möjligt att diskriminera aktiva föreningar från inaktiva med noggrann analys av interatomiska kontakter mellan molekylen och målet. Men föreningar klustering är mycket tråkig på grund av det stora antalet kontakter som extraheras från de olika konformationer som föreslås genom dockning experiment. Resultat: Strukturanalys av dockade strukturer behandlas i tre steg: (1) en Kohonen självorganiserande karta (SOM) utbildningsfas med hjälp av drog-protein kontakt deskriptorer följt av (2) en oövervakad klusteranalys och (3) en Newick filgenerering för resultat visualisering som ett träd. Dockningsposerna analyseras och klassificeras sedan snabbt och automatiskt av AuPossom (Automatisk analys av Poses med hjälp av SOM). AuPosSOM kan integreras i strategier för virtuell screening som för närvarande används. Vi visar att det är möjligt att diskriminera aktiva föreningar från inaktiva med hjälp av endast genomsnittliga proteinkontakter footprints beräkning från flera konformationer ges av dockning programvara. Kemisk struktur av föreningen och viktiga bindningsrester information är inte nödvändigt för att ta reda på aktiva molekyler. Därför kan kontaktaktivitetssamband (CAR) användas som en ny virtuell screeningprocess. Tillgänglighet: AuPos SOM finns på http://www.aupossom.com.
Detta beslut träder i kraft dagen efter det att det har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning. REF använder en Kohonens självorganiserande karta (SOM) som utbildas i en preliminär fas med hjälp av deskriptorer för läkemedelsproteinkontakt.
Automatic clustering of docking poses in virtual screening process using self-organizing map
{'venue': 'Bioinformatics', 'journal': 'Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}