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J-GLOBAL ID：202002250120353626   整理番号：20A2110135

Hadoop環境における蛋白質とリガンド分子ドッキングシミュレーション研究【JST・京大機械翻訳】

Experiment Research of Docking of Protein and Ligand Molecules Based on Hadoop Environment

著者 (5件)： Qin Chun (江蘇理工学院電气信息工程学院生物信息与医薬工程研究所,常州,213001) ,  Xu Lei (江蘇理工学院電气信息工程学院生物信息与医薬工程研究所,常州,213001) ,  Wang Feng (常州大学信息科学与工程学院,常州,213164) ,  Kong Ren (江蘇理工学院電气信息工程学院生物信息与医薬工程研究所,常州,213001) ,  Chang Shan (江蘇理工学院電气信息工程学院生物信息与医薬工程研究所,常州,213001)
資料名： Shuju Caiji yu Chuli  (Shuju Caiji yu Chuli)
巻： 35  号： 4  ページ： 672-681  発行年： 2020年 
JST資料番号： W1502A  ISSN： 1004-9037  CODEN： SCYCE4  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： タンパク質の種類と小分子の数量は多すぎ、薬物に対するシミュレーション開発の計算量は巨大である。分子ドッキングは新薬を研究する重要な手段であり、そのため分子ドッキング実験システムの仕事効率を高めるのは非常に重要である。分子ドッキングの主な目的は、タンパク質受容体とリガンド小分子間の作用と関連を研究することである。本論文では、シミュレーション実験を通じて、Hadoopプラットフォームを構築し、Hadoopの強力な並列計算能力を利用して、タンパク質(1ppeと1uy6)と多群数量の異なる配位子小分子に対してドッキングを行い、最後に、作業過程に対して相応比較と最適化を行った。実験結果は,このシステムが効果的にドッキング効率を改善し,良好な安定性と便利さを持つことを示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 最適化 ,  *シミュレーション ,  *ドッキング ,  受容体 ,  *タンパク質 ,  計算量 ,  並列演算 ,  小分子
準シソーラス用語： 分子ドッキング ,  作業工程 ,  *Hadoop ,  分子ドッキングシミュレーション ,  実験システム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (6件)： Hadoop ,  環境 ,  蛋白質 ,  リガンド ,  分子ドッキングシミュレーション ,  研究