Jun, 2024
了解分子对接的主动学习及其应用
Understanding active learning of molecular docking and its applications
Jeonghyeon Kim, Juno Nam, Seongok Ryu
TL;DR通过基于计算方法和资源的不断进步，超大规模虚拟筛选成为一种重要的策略，而主动学习方法在迭代小规模对接和机器学习模型训练中有效地减少了计算成本。本文通过六个受体靶点的基准研究，探究了在仅考虑二维结构的情况下，主动学习方法如何有效地预测对接分数及其适用条件。研究发现，代理模型往往通过记忆从获得步骤中获取的高对接得分化合物中普遍存在的结构模式，虽然如此，代理模型在虚拟筛选中仍然具有使用价值，比如在 DUD-E 数据集中鉴定活性化合物以及 EnamineReal 库中高对接得分化合物的初步筛选。我们的综合分析强调了主动学习方法在虚拟筛选中的可靠性和潜在应用性。