Suppr超能文献

应用于蛋白质-配体结合的统计势能和评分函数。

Statistical potentials and scoring functions applied to protein-ligand binding.

作者信息

Gohlke H, Klebe G

机构信息

Department of Pharmaceutical Chemistry, Philipps University of Marburg, Marbacher Weg 6, 35032 Marburg, Germany.

出版信息

Curr Opin Struct Biol. 2001 Apr;11(2):231-5. doi: 10.1016/s0959-440x(00)00195-0.

Abstract

In virtual screening, small-molecule ligands are docked into protein binding sites and their binding affinity is predicted. Knowledge-based, regression-based and first-principle-based methods have been developed to rank computer-generated binding modes. As a result of still existing deficiencies, a best compromise might be the combination of several scoring schemes into a consensus scoring approach.

摘要

在虚拟筛选中,小分子配体被对接至蛋白质结合位点,并预测其结合亲和力。已开发出基于知识、基于回归和基于第一性原理的方法,对计算机生成的结合模式进行排序。由于仍然存在缺陷,最佳折衷方案可能是将几种评分方案组合成一种共识评分方法。

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