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tinyIFD：通过诱导配合配体对接的高通量结合姿势优化工作流程
Journal of Chemical Information and Modeling ( IF 5.6 ) Pub Date : 2023-05-19 , DOI: 10.1021/acs.jcim.2c01530 Darren J Hsu 1 , Russell B Davidson 2 , Ada Sedova 2 , Jens Glaser 1
Journal of Chemical Information and Modeling ( IF 5.6 ) Pub Date : 2023-05-19 , DOI: 10.1021/acs.jcim.2c01530 Darren J Hsu 1 , Russell B Davidson 2 , Ada Sedova 2 , Jens Glaser 1
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基于结构的药物发现的一个关键步骤是预测候选分子是否以及如何与治疗靶标模型结合。然而，大量的蛋白质侧链运动阻止了当前的筛选方法，例如对接，无法准确预测配体构象，并且需要昂贵的改进才能产生可行的候选者。我们介绍了一种高通量和灵活的配体姿态优化工作流程的开发，称为“tinyIFD”。工作流程的主要特点包括使用专门的高吞吐量、小型系统 MD 模拟代码mdgx.cuda和积极学习模型动物园的方法。我们展示了此工作流程在不同蛋白质目标的大型测试集上的应用，在前 2 名和前 5 名姿势中找到类似水晶的姿势的成功率分别达到 66% 和 76%。我们还将此工作流程应用于 SARS-CoV-2 主要蛋白酶 (M pro ) 抑制剂，我们在该工作流程中展示了主动学习方面的好处。
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更新日期：2023-05-19
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