Predicting binding affinity of compound-protein interactions on a proteome scale by random forest us

来源 :中国化学会第14 届全国计算(机)化学学术会议暨分子模拟国际论坛 | 被引量 : 0次 | 上传用户:nomaryo
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
  Identification of interactions between compounds and target proteins is of extraordinary significance to modern pharmacology and drug discovery[1].
其他文献
In recent years,increasing global energy demand and decreasing fossil fuel resources require the renewable and environment friendly technologies to ease the current energy crisis.
Chiral discrimination originates from the different physical and chemical properties of diastereomeric supramolecular systems,which is generally involved in the supramolecular interactions of chiral s
晶体的结构相变是在温度、压力等外界因素刺激下发生的成分不变的结构转换现象。在相变的过程中,结极单元的重排或运动可能导致材料在高低介电态之间发生可逆转换,形成介电开关[1,2,3]。
超高存储密度、超快存取速率和长久存储寿命是大数据时代未来存储器件必须具备的条件。开发性能优异的超高密度信息存储材料是存储器件研发的核心和关键。单分子磁体的出现为研发具有高密度信息存储器件提供了机遇。
基于配体的药物设计往往局限于已有的模版骨架,无法回避其固有的药代动力学相关问题。手动设计全新结构的方法需要设计人员具有海量的背景知识并存在低可靠性等问题。
Due to novel structure and functional characteristics,the coordination polymers have great application prospect in many aspects such as catalysis,gas adsorption and biological medicine[1-3].
系统药理学在药物研究过程中已取得了广泛的应用和关注。本文重点讨论了基于系统药理学思想进行药物副作用预测和药物作用机制研究的案例。通过整合多尺度多水平药物信息进行了药物副作用的预测,获得了满意的预测模型,并能够指导临床药学人员进行药物副作用的监测和评估。
It is desirable to predict the thermodynamic and transport properties of materials and industrial liquids from molecular simulation,which is less expensive than experimental measurements,especially at
Structure-based virtual screening(SBVS)has become an indispensable technique for hit identification at the early stage of drug discovery.
蛋白激酶CK2作为一类重要的多功能蛋白激酶,具有促增长且抗凋亡的特性而成为重要的抗癌靶标[1],以其为靶点的抗癌药物研发具有重要的临床价值及良好的应用前景。