LigMate: A Multifeature Integration Algorithm for Ligand-Similarity-Based Virtual Screening

虚拟筛选 相似性(几何) 水准点(测量) 计算机科学 集合(抽象数据类型) 算法 特征(语言学) 下部结构 戒指(化学) 匹配(统计) 人工智能 化学信息学 图像(数学) 数学 化学 计算化学 统计 分子动力学 工程类 语言学 哲学 结构工程 有机化学 地理 程序设计语言 大地测量学
作者
Maximilian Grimm,Yang Liu,Xiaocong Yang,Chunya Bu,Zhi‐Xiong Jim Xiao,Yang Cao
出处
期刊:Journal of Chemical Information and Modeling [American Chemical Society]
卷期号:60 (12): 6044-6053 被引量:10
标识
DOI:10.1021/acs.jcim.9b01210
摘要

Ligand-similarity-based virtual screening is one of the most applicable computer-aided drug design techniques. The current methodology relies heavily on several descriptors of molecular features, including atoms (zero-dimensional, 0D), the presence or absence of structural features (one-dimensional, 1D), topological descriptors (two-dimensional, 2D), geometry and volume (three-dimensional, 3D), or stereoelectronic and stereodynamic properties (four-dimensional, 4D). These descriptors have been frequently used in virtual screening; however, they are usually used independently without integration, which may hinder effective and precise virtual screening. In this study, we developed a multifeature integration algorithm named LigMate, which employs a Hungarian algorithm-based matching and a machine learning-based nonlinear combination of various descriptors, including the new relevant descriptors focusing on the maximum common substructures (maximum common substructure score, MCSS), the relative distance of atoms from the ligand mass center (intraligand distance score, ILDS), as well as the ring differences (ring score, RS). In the benchmark tests, LigMate achieved an overall enrichment factor of the first percent (EF1) of 36.14 and an area under the curve (AUC) value of 0.81 on the DUD-E data set, as well as an EF1 of 15.44 and an AUC of 0.69 on the maximum unbiased validation (MUV) data set, outperforming the control methods that are based on single descriptors. Thus, our study provides a new framework for multiple feature integration, which can benefit ligand-similarity-based virtual screening. LigMate is freely available for noncommercial users at http://cao.labshare.cn/ligmate/.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
与山发布了新的文献求助10
刚刚
LF应助汤圆采纳,获得30
刚刚
wwmmyy发布了新的文献求助10
刚刚
kg完成签到,获得积分20
刚刚
1秒前
一只半夏完成签到,获得积分10
3秒前
微风发布了新的文献求助10
4秒前
xixi关注了科研通微信公众号
4秒前
SW完成签到,获得积分10
4秒前
Hello应助清新的灵寒采纳,获得10
4秒前
肯德基没有黄焖鸡完成签到 ,获得积分10
4秒前
ding应助逯景宇采纳,获得10
4秒前
He_发布了新的文献求助10
5秒前
cyainde完成签到,获得积分10
5秒前
你想不想变成一粒芝麻完成签到,获得积分10
6秒前
6秒前
kg发布了新的文献求助10
6秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
8秒前
独孤妖月完成签到,获得积分10
10秒前
10秒前
10秒前
11秒前
协和小飞龙完成签到,获得积分10
12秒前
积极彩虹完成签到,获得积分10
12秒前
打打应助wys采纳,获得10
14秒前
15秒前
Andy1201应助秦pale采纳,获得10
15秒前
SW发布了新的文献求助10
15秒前
田様应助静静采纳,获得10
16秒前
peiqi佩奇发布了新的文献求助10
17秒前
Dfish完成签到,获得积分10
17秒前
Benliu发布了新的文献求助10
17秒前
火星上的羽毛完成签到,获得积分10
17秒前
zjjcrystal发布了新的文献求助10
18秒前
18秒前
18秒前
18秒前
情怀应助费城青年采纳,获得10
20秒前
21秒前
老10发布了新的文献求助10
22秒前
高分求助中
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
ACSM’s Guidelines for Exercise Testing and Prescription, 12th edition 500
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 500
Nucleophilic substitution in azasydnone-modified dinitroanisoles 500
不知道标题是什么 500
A Preliminary Study on Correlation Between Independent Components of Facial Thermal Images and Subjective Assessment of Chronic Stress 500
Phylogenetic study of the order Polydesmida (Myriapoda: Diplopoda) 360
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3971441
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3516161
关于积分的说明 11181180
捐赠科研通 3251322
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1795788
邀请新用户注册赠送积分活动 876026
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 805228