A comprehensive survey on protein-ligand binding site prediction

变构调节 鉴定(生物学) 计算机科学 蛋白质功能 药物发现 注释 功能(生物学) 计算生物学 药物靶点 蛋白质配体 配体(生物化学) 机器学习 化学 人工智能 生物 生物信息学 生物化学 受体 遗传学 植物 基因
作者
Ying Xia,Xiaoyong Pan,Hong‐Bin Shen
出处
期刊:Current Opinion in Structural Biology [Elsevier]
卷期号:86: 102793-102793 被引量:4
标识
DOI:10.1016/j.sbi.2024.102793
摘要

Protein-ligand binding site prediction is critical for protein function annotation and drug discovery. Biological experiments are time-consuming and require significant equipment, materials, and labor resources. Developing accurate and efficient computational methods for protein-ligand interaction prediction is essential. Here, we summarize the key challenges associated with ligand binding site (LBS) prediction and introduce recently published methods from their input features, computational algorithms, and ligand types. Furthermore, we investigate the specificity of allosteric site identification as a particular LBS type. Finally, we discuss the prospective directions for machine learning-based LBS prediction in the near future.
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