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Machine Learning Methods in Protein–Protein Docking

对接(动物) 蛋白质-配体对接 计算机科学 大分子对接 人工智能 计算生物学 化学 蛋白质结构 生物 生物化学 药物发现 医学 虚拟筛选 护理部
作者
Ilona Michalik,Kamil Kuder
出处
期刊:Methods in molecular biology 卷期号:: 107-126
标识
DOI:10.1007/978-1-0716-3985-6_7
摘要

An exponential increase in the number of publications that address artificial intelligence (AI) usage in life sciences has been noticed in recent years, while new modeling techniques are constantly being reported. The potential of these methods is vast-from understanding fundamental cellular processes to discovering new drugs and breakthrough therapies. Computational studies of protein-protein interactions, crucial for understanding the operation of biological systems, are no exception in this field. However, despite the rapid development of technology and the progress in developing new approaches, many aspects remain challenging to solve, such as predicting conformational changes in proteins, or more "trivial" issues as high-quality data in huge quantities.Therefore, this chapter focuses on a short introduction to various AI approaches to study protein-protein interactions, followed by a description of the most up-to-date algorithms and programs used for this purpose. Yet, given the considerable pace of development in this hot area of computational science, at the time you read this chapter, the development of the algorithms described, or the emergence of new (and better) ones should come as no surprise.

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