Bakgrund: Att förutsäga vilka molekyler som kan binda till en given bindningsplats för ett protein med känd 3D-struktur är viktigt för att dechiffrera proteinfunktionen, och användbart i läkemedelsdesign. Ett klassiskt antagande i strukturell biologi är att proteiner med liknande 3D strukturer har relaterade molekylära funktioner, och därför kan binda liknande ligander. Men proteiner som inte visar någon övergripande sekvens eller struktur likhet kan också binda liknande ligander om de innehåller liknande bindningsställen. Kvantitativt bedöma likheten mellan bindningsställen kan därför vara bra att föreslå nya ligander för en given ficka, baserat på de som är kända för liknande fickor. Resultat: Vi föreslår en ny metod för att kvantifiera likheten mellan bindningsfickor, och undersöka dess relevans för ligand förutsägelse. Vi representerar varje ficka med ett moln av atomer, och bedömer likheten mellan två fickor genom att rikta sina atomer i 3D-utrymmet och jämföra de resulterande konfigurationerna med en konvolutionskärna. Pocket justering och jämförelse är möjligt även när motsvarande proteiner delar ingen sekvens eller övergripande struktur likheter. För att förutsäga ligander för en given målficka, jämför vi den med en ensemble av fickor med kända ligander för att identifiera de mest likartade fickorna. Vi diskuterar två kriterier för att utvärdera prestandan av en bindande ficklikviditetsmått i samband med ligand förutsägelse, nämligen area under ROC-kurvan (AUC-poäng) och klassificeringsbaserade poäng. Vi visar att den senare är bättre lämpad att utvärdera metoderna med avseende på ligand förutsägelse, och visar relevansen av vår nya bindande webbplats likhet jämfört med befintliga likhetsåtgärder.
På senare tid, i REF ) föreslog författarna en metod för att kvantifiera ficklikhet genom att representera dem som moln av atomer, och jämföra de resulterande anpassningarna med en konvolution kärna.
A new protein binding pocket similarity measure based on comparison of clouds of atoms in 3D: application to ligand prediction
{'venue': 'BMC Bioinformatics', 'journal': 'BMC Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Biology', 'Medicine', 'Computer Science']}