Docking Ligands into Flexible and Solvated Macromolecules. 4. Are Popular Scoring Functions Accurate for this Class of Proteins?
Notice bibliographique
Résumé
In our previous report, we investigated the impact of protein flexibility and the presence of water molecules on the pose-prediction accuracy of major docking programs. To complete these investigations, we report herein a study of the impact of these two aspects on the accuracy of scoring functions. To this effect, we developed two sets of protein/ligand complexes made up of ligands cross-docked or cocrystallized with a large variety of proteins, featuring bridging water molecules and demonstrating protein flexibility. Efforts were made to reduce the correlation between the molecular weights of the selected ligands and their binding affinities, a major bias in some previously reported benchmark sets. Using these sets, 18 available scoring functions have been assessed for their accuracy to predict binding affinities and to rank-order compounds by their affinity to cocrystallized proteins. This study confirmed the good and similar accuracy of Xscore, GlideScore, DrugScore(CSD), GoldScore, PLP1, ChemScore, RankScore, and the eHiTS scoring function. Our next investigations demonstrated that most of the assessed scoring functions were much less accurate when the correct protein conformation was not provided. This study also revealed that considering the water molecules for scoring does not greatly affect the accuracy. Finally, this work sheds light on the high correlation between scoring functions and the poor increase in accuracy one can expect from consensus scoring.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».