Classification of Current Scoring Functions

计算机科学 领域(数学) 班级(哲学) 分类方案 人工智能 机器学习 数学 纯数学
作者
Jie Liu,Renxiao Wang
出处
期刊:Journal of Chemical Information and Modeling [American Chemical Society]
卷期号:55 (3): 475-482 被引量:257
标识
DOI:10.1021/ci500731a
摘要

Scoring functions are a class of computational methods widely applied in structure-based drug design for evaluating protein–ligand interactions. Dozens of scoring functions have been published since the early 1990s. In literature, scoring functions are typically classified as force-field-based, empirical, and knowledge-based. This classification scheme has been quoted for more than a decade and is still repeatedly quoted by some recent publications. Unfortunately, it does not reflect the recent progress in this field. Besides, the naming convention used for describing different types of scoring functions has been somewhat jumbled in literature, which could be confusing for newcomers to this field. Here, we express our viewpoint on an up-to-date classification scheme and appropriate naming convention for current scoring functions. We propose that they can be classified into physics-based methods, empirical scoring functions, knowledge-based potentials, and descriptor-based scoring functions. We also outline the major difference and connections between different categories of scoring functions.
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