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J-GLOBAL ID：201702257777534475   整理番号：17A0491854

公開データからIn Silico輸送体モデリングを具体化する方法

How Open Data Shapes In Silico Transporter Modeling

著者 (2件)： MONTANARI Floriane (Univ. Vienna, Vienna, AUT) ,  ZDRAZIL Barbara (Univ. Vienna, Vienna, AUT)
資料名： Molecules (Web)  (Molecules (Web))
巻： 22  号： 3  ページ： WEB ONLY  発行年： 2017年03月 
JST資料番号： U7014A  ISSN： 1420-3049  CODEN： MOLEFW  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 文献レビュー  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 化学物質の生物活性および関連データは,最近,多くの膜貫通型蛋白質に関する公開データソースおよび公開医薬化学文献から容易に入手可能である。したがって輸送体の計算によるリガンドベースのモデリングは,局所(定量的)モデルからより全体的で定性的な予測モデルへ移行している。データセットのサイズと不均一性が高まるにつれて,注意深いデータのキュレーションがさらにいっそう重要になる。これには,例えば,2種類のクラスを生成させるためのカットオフ設定の調整だけでなく,適用領域の適切な評価も含まれる。現在強力な機械学習アルゴリズム(例えばマルチラベル分類)により,複数の関連標的の同時予測が可能になっている。しかし,複雑になるにつれてこれらのモデルは解釈できにくくなるであろう。著者らは,膜貫通型輸送体が非常に特異であり,一部は実際の薬物標的としてよりもむしろオフ-ターゲットとして振舞うことを強調した。したがって,正しいモデリング技術を注意深く選択することが重要であり,同様に結果を慎重に解釈することも重要である。益々多くのデータが利用できるようになると考えられ,本モデルを改良し,その仕様を定められるようになって,機能解明とより安全な医薬品の開発に近づくことを願っている。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： *解析 ,  膜タンパク質 ,  モデリング ,  *膜貫通タンパク質 ,  データベース ,  薬学 ,  配位子 ,  ドキュメンテーション ,  *機械学習 ,  分類 ,  データ ,  P糖タンパク質 ,  ABC輸送体 ,  糖タンパク質 ,  定量的構造活性相関 ,  イオンポンプ【生体】 ,  タンパク質 ,  スクリーニング
準シソーラス用語： *in silico解析 ,  輸送体 ,  計算機モデリング ,  *膜輸送体 ,  蛋白質データベース ,  医薬化学 ,  文献情報 ,  受容体リガンド ,  データキュレーション ,  マルチラベル分類 ,  オープンデータ ,  MDR1 ,  ABCB1 ,  BCRP ,  ABCG2 ,  MRP1 ,  MRP2 ,  QSAR解析 ,  PubChem ,  Oct1 ,  MCT1蛋白質 ,  OATP1B1 ,  OATP1B3 ,  BSEP ,  ABCB11 ,  ハイスループットスクリーニング ,  MDR3

分類 (4件)： 分子構造  (EB03020Y) ,  生物学的機能  (EB03040U) ,  理論生物学一般  (EA02010D) ,  計算機シミュレーション  (JE11000H)

タイトルに関連する用語 (3件)： 公開 ,  輸送体 ,  モデリング