Docking Ligands into Flexible and Solvated Macromolecules. 5. Force-Field-Based Prediction of Binding Affinities of Ligands to Proteins
Notice bibliographique
Résumé
We report herein our efforts in the development of three empirical scoring functions with application in protein-ligand docking. A first scoring function was developed from 209 crystal structures of protein-ligand complexes and a second one from 946 cross-docked complexes. Tuning of the coefficients for the different terms making up these functions was performed by an iterative approach to optimize the correlations between observed activities and calculated scores. A third scoring function was developed from libraries of known actives and decoys docked to six different protein conformational ensembles. In the latter case, the tuning of the coefficients was performed so as to optimize the area under the curve of a receiver operating characteristic (ROC) for the discrimination of actives and inactives. The newly developed scoring functions were next assessed on independent sets of protein-ligand complexes for their ability to predict binding affinities and to discriminate actives from inactives. In the first validation the first function, which was trained on active compounds only, performed as well as other commonly used ones. On a high-throughput virtual screening validation on five protein conformational ensembles, the third scoring function that included data from inactive compounds performed significantly better. This validation showed that the inclusion of data from inactive compounds is critical for performance in virtual high-throughput screening applications.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».