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J-GLOBAL ID：201702280453230728   整理番号：17A0142950

蛋白質-ペプチド結合親和性の幾何学ベースの一般的予測モデル【Powered by NICT】

Geometry based general prediction model of protein-peptide binding affinities

著者 (2件)： Liu Zhonghao (Department of Computer Science and Engineering, University of South Carolina, Columbia, 29208, United States) ,  Hu Jianjun (Department of Computer Science and Engineering, University of South Carolina, Columbia, 29208, United States)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： BIBM  ページ： 1590-1597  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 蛋白質-ペプチド相互作用は,小さな相互作用界面を持つ多くの信号経路におけるそれらの重要な役割に起因する潜在的蛋白質製剤のための有望な標的である。ペプチド薬物発見における仮想スクリーニングにおける重要なステップとして,結合親和性予測はドッキングの成果と比較して未解決の問題である。電流結合親和性予測モデルの大部分は,特定分野に限られ,有るか無しかの親和性データを持つことを多くの受容体ドメインに適用できない。この問題に対処するために,ドメイン独立した予測モデルは,強く必要とされている。伝統的エネルギーベース親和性予測モデルは領域に依存しないが,まだ満足な結果を与えることができないその高い計算コストによって妨げられた。本論文では,幾何学形状に基づく親和性予測モデルを提案した。336錯体と外部datasest:592のヒトSH3ドメイン錯体の非冗長データセット上での交差検証を用いてこのモデルを評価した。著者らの実験は,著者らのモデルは高速であり,エネルギーベースのモデルよりも高い精度を達成することを示した。著者らのモデルは,ペプチド創薬におけるペプチドドッキングとバーチャルスクリーニングのための有用な親和性予測ツールである。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 界面 ,  高速度 ,  *幾何学 ,  タンパク質製剤 ,  *タンパク質 ,  *親和性 ,  *予測モデル ,  ヒト ,  *ペプチド ,  創薬 ,  SH3ドメイン ,  計算コスト ,  バーチャルスクリーニング ,  ペプチド医薬品 ,  *結合親和性 ,  *モデル

分類 (4件)： 蛋白質・ペプチド一般  (EB03010N) ,  薬物の研究法  (GV01020U) ,  分子構造  (EB03020Y) ,  分子・遺伝情報処理  (JE15040B)

タイトルに関連する用語 (5件)： 蛋白質 ,  ペプチド結合 ,  親和性 ,  幾何学 ,  予測モデル