对接变异与相互作用能排序识别LRH-1结合剂
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对接变异与相互作用能排序识别LRH-1结合剂
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AI 综述
Ana Cristina Chang-Gonzalez等提出一种化合物优先级排序策略：用靶向物理对接与生成模型盲对接采样构象，在LRH-1（NR5A2）正构配体结合口袋的多构象上训练两个多层感知机（MLP），分别预测结合剂或激活剂。作者称，在分布外化合物集上，MLP能识别与训练集化学结构不相似的化合物，并对单一骨架修饰敏感，因而可能用于先导化合物优化。 作者将该方法用于一项前瞻性药物发现的初步研究，识别出四个LRH-1潜在结合剂；作者还称，评分与预测指标组合可在不同库规模下富集命中化合物。上述识别结果与富集效果均为作者报告，尚属初步研究结论。
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最新进展11月7日 08:00
结合对接变异性与相互作用能的化合物优先级策略识别LRH-1潜在结合剂报道时间线
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11月7日
- ACS JCIM (化学信息与建模)精选结合对接变异性与相互作用能的化合物优先级策略识别LRH-1潜在结合剂
【摘要级】研究提出一种化合物优先级排序策略，利用靶向物理对接与生成模型盲对接采样得到的构象，在LRH-1（NR5A2）正构配体结合口袋的多构象上训练两个多层感知机（MLP）预测结合剂或激活剂。在分布外化合物集上，MLP能识别与训练集化学结构不相似的化合物，并对单一骨架修饰敏感。将该方法用于一项前瞻性药物发现初步研究，识别出四个LRH-1潜在结合剂；评分与预测指标组合可在不同库规模下富集命中化合物。
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