在PDBbind测试集上,DiffBindFR在分子对接成功率上超越了传统对接方法和深度学习方法,能够高精度预测蛋白配体结合口袋中残基的侧链构象,且该方法生成的口袋-配体复合物的全原子模型具有很好的物理合理性。此外,交叉对接是更能检验柔性对接方法应用潜力的任务,而该方法在交叉对接中也展现出了优异的性能(比如能够处理
图1. DiffDock模型概览 1. 配体位姿 配体位姿(ligand pose)就是配体在三维空间中所有原子的位置,原则上可以认为位姿x是3n维流形(manifold)空间中的一个点,其中n是原子的数量。然而,对于分子对接来说,自由度远没有3n这么多,因为键长、键角和配体中的环基本上都是刚性的,使得配体的柔性几乎只体现在可旋转键的扭...
QUICKBIND是一种盲分子对接的机器学习模型,它在保持竞争性姿态预测准确性的同时优化了运行速度,为高通量虚拟筛选提供了一个引人注目的选择。此外,它还捕捉了已知影响分子对接的物理化学配体特性。可解释性揭示了模型所捕捉到的底层物理学的哪些方面,如果足够成熟,可能有助于指导药物化合物的设计。考虑到识别和优先考虑...
而现有的柔性分子对接方法,受限于计算复杂度,仅能考虑少量的侧链构象变化。一些基于深度学习的分子对接方法,对蛋白质进行粗粒化的主链编码在一定程度上可以克服局部的侧链构象变化,但由于口袋残基侧链原子信息的缺失以及缺乏基于物理模型的配...
本文主要分享了文献Multibody molecular docking on a quantum annealer中的主要建模思路和初步的测试结果,可以实现QUBO模型求解多体分子对接的问题。在目前常见的分子对接软件中,更多的是实现的两体对接,多体对接的采样空间有可能会随着分子数量的增长而指数增长。而借助于量子退火机或者是量子计算机来求解这样的一个问题...
分子们就像一个个有着独特个性和需求的单身男女。在这个微观的“相亲场”里,它们要找到最适合自己的“另一半”。比如说,在药物研发中,药物分子就像是寻找病灶的小战士,它们需要通过分子对接流模型这个神奇的“红娘”,去精准地找到那些在身体里捣乱的致病分子,然后和它们紧紧结合,这样就能发挥药效,打败病魔。 这一...
本研究采用 CADD 工具，筛选出针对 FOXO3a 的小分子激活剂。通过分子对接和分子动力学模拟的方法，识别出潜在的 FOXO3a 激活小分子， F3385-2463、F0856-0033 和 F3139-0724。这些候选化合物将进一步在实验室进行湿实验验证。方法小分子激活剂的选择研究以对现有文献的全面回顾开始，以识别已知的 FOXO3a 激活剂。选...
经过与分子数据库分别对接后,ICG-001、槲皮素和多柔比星显示结合能最低(ΔGMMGBSA=-30.48, -27.39, -17.23 kcal/mol)并与相应的蛋白质复合物形成最多的连接键。自由能景观提供了分子间相互作用和能量分布的见解,有助于理解相互作用特性、构象状态和稳定性。这些信息对于设计分子相互作用机制和材料至关重要。在...
5、常用的分子对接模型通常是使用实验得出的复合物晶体数据作为训练数据,已有相关工作进行收集整理,最常用的数据集为pdbbind2020,共计19443条。模型训练数据较少,从而导致训练的分子对接模型的预测效果较差,且较少的数据量已严重限制了深度学习对接方法的发展。 技术实现思路 1、本技术实施例所要解决的技术问题是提供一...