arXiv · q-bio.BM (生物大分子)· Hale S. Hasdemir (University of Maryland Institute for Health Computing, Bethesda, Maryland, USA), Venkata Sai Sreyas Adury (Chemical Physics Program, University of Maryland, College Park, Maryland, USA, Institute for Physical Science and Technology, University of Maryland, College Park, Maryland, USA), Pratyush Tiwary (Department of Chemistry and Biochemistry, University of Maryland, College Park, Maryland, USA, University of Maryland Institute for Health Computing, Bethesda, Maryland, USA)·· 2 天前精选AI 评分72
ANTIOCH-VS：从序列到命中化合物的模块化开源集成虚拟筛选框架
ANTIOCH-VS: From Sequence to Hits with Modular, Open-Source Ensemble Virtual Screening
AI 导读
马里兰大学团队提出开源框架 ANTIOCH-VS，可从蛋白序列出发完成构象系综构建、对接与共识排序，输出候选结合剂短名单。在 JAK2 激酶和 ADRB2 GPCR 的 DUD-E 基准上，仅用序列生成的 AF2RAVE 系综使 top-20 短名单命中率达 20% 和 60%（随机约 1-2%），与配体结合晶体结构相当，JAK2 上还高于单一 AF2 模型和 apo 晶体。
推荐理由
该预印本把序列到候选结合剂的虚拟筛选串成开源流程，并在两个靶点上给出与晶体结构相当的富集结果。
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