ACS JCIM (化学信息与建模)· Asma Feriel Khoualdi, Finlay Clark, Joshua T. Horton, Daniel J. Cole·· 26 天前精选AI 评分71
FEgrow团队复盘ASAP抗病毒盲测:受体柔性与打分函数对构象预测的影响
Evaluation of Physics-Based Pose Prediction and the Role of Receptor Flexibility in a Community Antiviral Blind Challenge
AI 导读
【全文总结】作者复盘其在ASAP-Polaris-OpenADMET抗病毒盲测构象预测赛道的FEgrow参赛结果,并回顾性评估受体侧链柔性对预测精度的影响。前瞻提交中,手动选取吡啶核心的FEgrow方案在SARS-CoV-2与MERS-CoV Mpro测试集上分别约60%和40%的构象RMSD小于2 Å,改用最大公共子结构自动选核后总体成功率为54%。
推荐理由
作者复盘ASAP盲测中FEgrow的表现,并检验侧链柔性采样能否改善刚性受体下的构象预测。
来源:ACS JCIM (化学信息与建模) · doi.org