Suppr超能文献

按目标类别分析的虚拟筛选现状。

Current status of virtual screening as analysed by target class.

作者信息

Stoermer Martin J

机构信息

Centre for Drug Design and Development, Institute for Molecular Bioscience, University of Queensland, Brisbane, Qld 4072, Australia.

出版信息

Med Chem. 2006 Jan;2(1):89-112. doi: 10.2174/157340606775197750.

Abstract

In silico virtual screening for drug discovery has become a hot topic in medicinal chemistry research during the last 5 years, growing from a largely academic pursuit concerned principally with validating the methods used, to a major early-stage technique for lead discovery in the pharmaceutical industry. In this review we highlight a few recent successes in ligand docking associated with virtual screening, paying particular attention to four major target classes of pharmaceutical interest (G Protein-Coupled receptors, nuclear hormone receptors, kinases, proteases). We also discuss some emerging trends in the field, some common limitations, and how they are being overcome.

摘要

在过去五年中,用于药物发现的计算机虚拟筛选已成为药物化学研究中的一个热门话题,从主要关注验证所使用方法的纯学术追求,发展成为制药行业中先导化合物发现的一项主要早期技术。在本综述中,我们重点介绍了与虚拟筛选相关的配体对接方面的一些近期成功案例,特别关注了四类主要的具有药物研究价值的靶点(G蛋白偶联受体、核激素受体、激酶、蛋白酶)。我们还讨论了该领域的一些新趋势、一些常见的局限性以及它们是如何被克服的。

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