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Journal of Chemical Information and Modeling·· 3 小时前AI 评分40

结合对接构象变异与相互作用能的化合物优先级排序策略识别出潜在 LRH-1 配体

Computational Compound Prioritization Strategy Incorporating Docking Variability and Interaction Energies Identifies Putative LRH-1 Binders

AI 导读

一种结合对接构象变异与相互作用能的化合物优先级排序策略识别出 4 个潜在 LRH-1(NR5A2)配体。该方法用靶向物理对接与生成模型盲对接采样得到的对接构象,针对靶蛋白的多种构象训练两个多层感知机(MLP)模型,预测核受体 LRH-1 正构配体结合口袋的结合物或激活剂,从而不再依赖单一对接构象打分或单一评分指标排序。在分布外化合物集上,MLP 能识别出与训练集化学结构不相似的化合物,并对单一骨架修饰敏感,具备用于先导化合物优化的潜力。在小型前瞻性药物发现研究中应用该 MLP 后,鉴定出 4 个潜在 LRH-1 结合物;评分与预测指标联合使用可在不同库规模下富集命中化合物。

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来源:Journal of Chemical Information and Modeling · doi.org