Oct, 2023

PharmacoNet：药理网络：通过药效团建模加速基于结构的虚拟筛选

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TL;DRPharmacoNet 是一种深度学习框架，通过与生成的药效团配位体之间的粗粒化图形匹配，解决了现有方法中昂贵的配位体姿态采样和评分过程，从而显著提高了结构基准方法的速度，同时通过简单的评分函数保持了合理的准确性，并在严格的预筛选阈值下有效保留了命中候选物，揭示了药效团建模方法在基于深度学习的药物发现中迄今未被开发的潜力。
structure-based virtual screening methodspharmaconet3d pharmacophore arrangementsligand bindingdeep learning-based drug discovery
发现论文，激发创造
  • 通过基于分子池的主动学习加速高通量虚拟筛选

    本研究探讨使用基于贝叶斯优化技术的代理模型在虚拟筛选过程中的应用，针对蛋白质 - 配体配对数据集进行实验，结果表明通过此模型可显著减少计算成本，并可用于高通量筛选等领域。

    Dec, 2020

  • 元模型改进的配体 - 蛋白结合亲和力预测

    通过整合发布的经验结构基于对接和序列基于深度学习模型，我们开发了一个元建模框架，多个元模型在结合输入特征多样性的情况下，显著提高了结合亲和力预测的准确性，从而节省了找药物的时间和费用。

    Oct, 2023

  • 一种用于蛋白质 - 配体结合亲和力预测的深度学习模型的开发与评价

    本研究基于结构的配体发现，利用深度神经网络和三维卷积技术实现，通过对配体 - 受体复合物进行建模，准确地估算它们间的结合亲和力，多项测试表明本方法优于经典评分函数。

    Dec, 2017

  • 学习物理学为基于结构的虚拟筛选提供姿态敏感性

    该研究针对药物发现中存在的问题，通过新的模型和基准测试，实现了在结构虚拟筛选中成功识别生物活性配体的目标，并克服了深度学习方法不敏感于蛋白质 - 配体相互作用的限制。

    Oct, 2021

  • PotentialNet 用于分子性质预测

    该论文介绍了使用基于深度神经网络的机器学习方法来改进药物发现过程中分子属性预测的性能，包括设计出的 PotentialNet 结构和 EF$_{chi}^{(R)}$ 指标以及交叉验证策略等，并在多个基于配体的任务中验证了模型性能的创新性。

    Mar, 2018

  • 基于结构的虚拟筛选中相互作用预测的深度学习架构

    介绍了一种基于深度学习的结构虚拟筛选算法，通过对每个化合物分别应用可学习原子卷积和 softmax 操作生成固定大小的蛋白质和小分子指纹。使用这些指纹进行内积计算来预测结合位点的亲和性，并且介绍了一种新的基准数据集 DUD-E 和 PDBBind 数据库。

    Oct, 2016

  • EquiBind: 基于几何深度学习的药物结合构象预测

    本研究提出了一种基于 deep learning 的药物分子与蛋白质结合位置的直接预测方法，可应用于快速虚拟筛查或制药工程，与传统方法相比，具有更高的速度和更好的质量，并提出了一种快速的微调模型来解决以往能量最小化所采用的昂贵差分进化策略。

    Feb, 2022

  • 基于深度生成模型的条件受体结合位点三维分子生成

    本文提出了一种新的基于深度学习的方法来生成可预测结合蛋白质的三维分子结构，对生成的分子进行了性质评估，并探索了生成模型的潜在空间，为利用深度学习从蛋白结构预测稳定的生物活性分子开启了新的可能性。

    Oct, 2021

  • 卷积神经网络在蛋白质 - 配体评分中的应用

    本研究利用深度卷积神经网络结合大量蛋白质配体结合和结构数据，开发了一种新的评价蛋白质配体相互作用的计算方法，可以用于计算机辅助新药研发并取得了比传统方法更好的效果。

    Dec, 2016

  • 结合对接位姿排序、构象和深度学习改进蛋白质 - 小分子配体结合模式预测

    提出了一种基于图的卷积神经网络，该网络以蛋白质 - 配体复合物的结构信息作为输入，生成活性和结合模式预测模型，并开发了一种深度学习模型，用于结合模式预测，并在各种测试中优于基线对接程序。

    Oct, 2019