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虚拟筛选Decoy数据集的生成

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发表于 2013-1-3 16:18:00 | 显示全部楼层 |阅读模式
本帖最后由 sln 于 2013-1-3 18:57 编辑
虚拟筛选方法的验证离不开Decoy数据集(Decoy data set, Decoy set),比如评估虚拟筛选方法的性能(Triballeau等,2005)。更具体地,它是计算富集率、绘制ROC曲线等必不可少的内容。
图1,用Decoy可以帮你评估一个虚拟筛选方法的好坏。图片引自Triballeau等(2005)。
但是Decoy数据集的准备是相当困难的事情:需要一个足够大的数据库,从中提取出数量足够多的与query化合物物理性质类似的化合物。UCSF的Shoichet B. K.课题组推出了在线生成Decoy的免费服务:DUDE(Mysinger等, 2012)。
操作步骤:
1)准备自己的化合物
用SMILES编码,每行一个化合物,全部化合物保存为一个文件。
2)提交作业
登陆DUDE:
http://dude.docking.org
生成Decoy:
点击make decoy或generate按钮;
将准备好的SMILES代码粘贴到文本框或上传已经准备好的化合物文件;
点击generate decoys按钮
3)下载结果
文献
Triballeau, N.; Acher, F.; Brabet, I.; Pin, J.-P.; Bertrand, H.-O. Virtual screening workflow development guided by the “receiver operating characteristic” curve approach. Application to high-throughput docking on metabotropic glutamate receptor subtype 4. J. Med. Chem. 2005, 48, 2534–2547.
Mysinger, M. M.; Carchia, M.; Irwin, J. J.; Shoichet, B. K. Directory of useful decoys, enhanced (DUD-E): better ligands and decoys for better benchmarking. J. Med. Chem. 2012, 55, 6582–6594.
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发表于 2013-2-19 17:24:00 | 显示全部楼层
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