Chemical Structure Similarity Search for Ligand-based Virtual Screening: Methods and Computational Resources

虚拟筛选 相似性(几何) 化学相似性 计算机科学 最近邻搜索 计算 下部结构 鉴定(生物学) 化学数据库 结构相似性 情报检索 数据挖掘 理论计算机科学 算法 生物信息学 化学 计算化学 人工智能 图像(数学) 分子动力学 工程类 生物 结构工程 植物
作者
Xin Yan,Chenzhong Liao,Zhihong Liu,A. T. Hagler,Qiong Gu,Jun Xu
出处
期刊:Current Drug Targets [Bentham Science Publishers]
卷期号:17 (14): 1580-1585 被引量:50
标识
DOI:10.2174/1389450116666151102095555
摘要

For many years the assumption that "Chemical compounds with similar structures may have similar activities" has been a foundation for lead identification. The similarity can be computed based upon topological, steric, electronic, and/or physical properties. The chemical structure similarity search differs from the chemical substructure search in that the former requires assessment of the properties of each compound and thus no filter can be applied for skipping structures before they are assessed to accelerate the computation. The latter can be accelerated by pre-screening compounds and omitting those that miss one (or more) specified fragments from the query. Moreover, three-dimensional similarity search requires superimposing many conformation pairs for each compound in the library. This makes 3-D similarity search algorithms time-consuming, and in general requires high performance computing (HPC) resources. This review will summarize recent progress in the techniques for HPC-supported two and three-dimensional chemical structure similarity search algorithms, and their applications in ligand-based virtual screening. Keywords: Chemoinformatics, drug discovery, HPC, ligand-based virtual screening, structure similarity search.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
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
Tang发布了新的文献求助10
刚刚
77完成签到,获得积分10
2秒前
Microwhale发布了新的文献求助10
3秒前
王大好人完成签到,获得积分20
3秒前
4秒前
4秒前
多肉玫瑰完成签到,获得积分10
5秒前
6秒前
Hanayu完成签到 ,获得积分0
6秒前
7秒前
7秒前
炸药发布了新的文献求助10
8秒前
9秒前
9秒前
10秒前
leileiD完成签到,获得积分10
10秒前
Rafayel应助我爱炸洋芋采纳,获得10
10秒前
科研通AI6.1应助霖沐采纳,获得10
10秒前
10秒前
无私鹰发布了新的文献求助10
12秒前
淡定沧海完成签到,获得积分10
12秒前
labbiq完成签到,获得积分20
12秒前
汉堡包应助jkhjkhj采纳,获得10
13秒前
JL发布了新的文献求助10
13秒前
13秒前
天天快乐应助朱洪帆采纳,获得10
14秒前
爱听歌的孤容完成签到 ,获得积分10
14秒前
stubborn完成签到,获得积分10
14秒前
Hello应助一只呆猫er采纳,获得10
14秒前
15秒前
生动项链发布了新的文献求助10
15秒前
16秒前
Akim应助炸药采纳,获得10
17秒前
亭子完成签到,获得积分10
17秒前
17秒前
秀秀发布了新的文献求助10
17秒前
追寻皮卡丘完成签到 ,获得积分10
18秒前
茄子发布了新的文献求助10
18秒前
19秒前
19秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Modern Epidemiology, Fourth Edition 5000
Digital Twins of Advanced Materials Processing 2000
Weaponeering, Fourth Edition – Two Volume SET 2000
Polymorphism and polytypism in crystals 1000
Social Cognition: Understanding People and Events 800
Signals, Systems, and Signal Processing 610
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 纳米技术 有机化学 物理 生物化学 化学工程 计算机科学 复合材料 内科学 催化作用 光电子学 物理化学 电极 冶金 遗传学 细胞生物学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 6025991
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 7666283
关于积分的说明 16180894
捐赠科研通 5173835
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2768497
邀请新用户注册赠送积分活动 1751817
关于科研通互助平台的介绍 1637864