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Efficiency of Stratification for Ensemble Docking Using Reduced Ensembles
Journal of Chemical Information and Modeling ( IF 5.6 ) Pub Date : 2018-08-16 00:00:00 , DOI: 10.1021/acs.jcim.8b00314 Bing Xie 1 , John D Clark 1 , David D L Minh 1
Journal of Chemical Information and Modeling ( IF 5.6 ) Pub Date : 2018-08-16 00:00:00 , DOI: 10.1021/acs.jcim.8b00314 Bing Xie 1 , John D Clark 1 , David D L Minh 1
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Molecular docking can account for receptor flexibility by combining the docking score over multiple rigid receptor conformations, such as snapshots from a molecular dynamics simulation. Here, we evaluate a number of common snapshot selection strategies using a quality metric from stratified sampling, the efficiency of stratification, which compares the variance of a selection strategy to simple random sampling. We also extend the metric to estimators of exponential averages (which involve an exponential transformation, averaging, and inverse transformation) and minima. For docking sets of over 500 ligands to four different proteins of varying flexibility, we observe that, for estimating ensemble averages and exponential averages, many clustering algorithms have similar performance trends: for a few snapshots (less than 25), medoids are the most efficient, while, for a larger number, optimal (the allocation that minimizes the variance) and proportional (to the size of each cluster) allocation become more efficient. Proportional allocation appears to be the most consistently efficient for estimating minima.
中文翻译：
使用简化系综进行系综对接的分层效率
分子对接可以通过结合多个刚性受体构象的对接分数（例如分子动力学模拟的快照）来解释受体的灵活性。在这里，我们使用分层抽样的质量指标（分层效率）来评估一些常见的快照选择策略，该指标将选择策略的方差与简单随机抽样进行比较。我们还将该度量扩展到指数平均值（涉及指数变换、平均和逆变换）和最小值的估计量。对于超过 500 个配体与具有不同灵活性的四种不同蛋白质的对接组，我们观察到，为了估计整体平均值和指数平均值，许多聚类算法具有相似的性能趋势：对于一些快照（少于 25 个），中心点是最有效的，而对于较大的数量，最优（使方差最小化的分配）和比例（与每个簇的大小）分配变得更有效。比例分配似乎是估算最小值的最有效的方法。
更新日期：2018-08-16
中文翻译：
使用简化系综进行系综对接的分层效率
分子对接可以通过结合多个刚性受体构象的对接分数（例如分子动力学模拟的快照）来解释受体的灵活性。在这里，我们使用分层抽样的质量指标（分层效率）来评估一些常见的快照选择策略，该指标将选择策略的方差与简单随机抽样进行比较。我们还将该度量扩展到指数平均值（涉及指数变换、平均和逆变换）和最小值的估计量。对于超过 500 个配体与具有不同灵活性的四种不同蛋白质的对接组，我们观察到，为了估计整体平均值和指数平均值，许多聚类算法具有相似的性能趋势：对于一些快照（少于 25 个），中心点是最有效的，而对于较大的数量，最优（使方差最小化的分配）和比例（与每个簇的大小）分配变得更有效。比例分配似乎是估算最小值的最有效的方法。
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