DOCK 6: Incorporating hierarchical traversal through precomputed ligand conformations to enable large‐scale docking

码头 计算机科学 对接(动物) 树遍历 虚拟筛选 缩小 化学 算法 计算化学 程序设计语言 分子动力学 生物化学 医学 护理部
作者
Trent E. Balius,Yu-Hong Tan,Mayukh Chakrabarti
出处
期刊:Journal of Computational Chemistry [Wiley]
卷期号:45 (1): 47-63 被引量:2
标识
DOI:10.1002/jcc.27218
摘要

To allow DOCK 6 access to unprecedented chemical space for screening billions of small molecules, we have implemented features from DOCK 3.7 into DOCK 6, including a search routine that traverses precomputed ligand conformations stored in a hierarchical database. We tested them on the DUDE-Z and SB2012 test sets. The hierarchical database search routine is 16 times faster than anchor-and-grow. However, the ability of hierarchical database search to reproduce the experimental pose is 16% worse than that of anchor-and-grow. The enrichment performance is on average similar, but DOCK 3.7 has better enrichment than DOCK 6, and DOCK 6 is on average 1.7 times slower. However, with post-docking torsion minimization, DOCK 6 surpasses DOCK 3.7. A large-scale virtual screen is performed with DOCK 6 on 23 million fragment molecules. We use current features in DOCK 6 to complement hierarchical database calculations, including torsion minimization, which is not available in DOCK 3.7.

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
丑丑虎完成签到 ,获得积分10
刚刚
啊小布发布了新的文献求助10
1秒前
Kumiko发布了新的文献求助10
2秒前
ZXC发布了新的文献求助10
2秒前
jiajiajai完成签到,获得积分10
2秒前
2秒前
2秒前
安心欢愉发布了新的文献求助10
3秒前
害怕的胡萝卜完成签到 ,获得积分10
3秒前
ChenkLuo发布了新的文献求助10
4秒前
英吉利25发布了新的文献求助10
5秒前
6秒前
6秒前
日月完成签到 ,获得积分10
6秒前
6秒前
临床普外21完成签到,获得积分10
6秒前
乔诗伟完成签到,获得积分10
7秒前
noflatterer发布了新的文献求助10
8秒前
孙涛发布了新的文献求助10
8秒前
愚林2024发布了新的文献求助10
8秒前
Cookies发布了新的文献求助10
9秒前
西瓜藤子发布了新的文献求助10
10秒前
11秒前
鸡腿完成签到,获得积分10
11秒前
Archy发布了新的文献求助10
11秒前
苏木发布了新的文献求助10
11秒前
12秒前
千禧完成签到,获得积分10
12秒前
14秒前
风趣的雪柳完成签到,获得积分10
15秒前
15秒前
斯文麦片发布了新的文献求助10
16秒前
机灵的忆梅完成签到 ,获得积分0
16秒前
阿窈完成签到 ,获得积分10
16秒前
西瓜藤子完成签到,获得积分10
17秒前
赘婿应助zzs采纳,获得10
17秒前
17秒前
方之双完成签到,获得积分0
17秒前
Ming发布了新的文献求助20
18秒前
18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
An Introduction to Foreign Language Learning and Teaching 750
China Pluperfect I: Epistemology of Past and Outside in Chinese Art 520
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 510
Cosmos as Art Object: Studies in Plato's Timaeus and Other Dialogues 500
What is the Future of Psychotherapy in Digital Age? Technology, AI Bots, and Psychotherapy after Covid 444
煤炭地下气化渗流燃烧方法的研究 400
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7632118
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9206540
关于积分的说明 19744936
捐赠科研通 7201478
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3274756
关于科研通互助平台的介绍 2436661
邀请新用户注册赠送积分活动 2271422