虚拟筛选中几种优化策略的研究

来源 :中国化学会第29届学术年会 | 被引量 : 0次 | 上传用户:ZT0009
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  随着计算机技术的方法,基于分子对接的虚拟高通量计算受到了越来越多的关注,已经成为了创新药物研发的核心技术之一。但分子对接方法存在的一些固有缺陷会影响虚拟筛选预测结果的精确度,如简化的打分函数和对靶点蛋白质柔性的忽略等。我们课题组对如何提高虚拟筛选的效率和精度进行了系统的探讨和研究,主要包括:(1)对基于连续介质模型的MM/PBSA和MM/GBSA自由能计算方法进行了系统的评估,指出了这两种方法的优势和缺陷,证明了这两种方法在虚拟筛选后处理中的有效性[1~3];(2)发展了基于残基-配体能量分解和机器学习技术的MIEC-SVM方法,通过多个体系的研究表明了其在多肽类药物设计和虚拟筛选中具有广阔的应用前景[4~5];(3)对靶点蛋白柔性对虚拟筛选的影响进行了系统的探讨,指出了基于多构象虚拟筛选的重要性,并提出了多构象虚拟筛选结果整合的有效策略[6~8]。
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