bioRxiv · Bioinformatics· Skolnick, J., Srinivasan, B. ·· 6 天前精选AI 评分58
蛋白口袋共结合评分可优先排序药物-药物相互作用
Protein Pocket Coengagement Prioritizes Drug-Drug Interactions
AI 导读
研究提出用蛋白口袋共结合（COLIG）结构信号对210种药物的21,945个药物对打分，在未使用临床相互作用标签训练的情况下预测药物-药物相互作用。按置信度汇总的COLIG排序在DDInter和KEGG上分别取得49.3%和25.1%的top-5%精确率，对应背景流行率为29.6%和14.7%；合并top-pocket engagement的DDInter精确率为50.3%。
推荐理由
研究用蛋白口袋共结合结构信号排序药物对，为不依赖临床标签的DDI预测提供了一种可比较的评测参照。
来源：bioRxiv · Bioinformatics · biorxiv.org