深度学习在药物靶点亲和力预测中的应用OA
Application of Deep Learning in Prediction of Drug Target Affinity in Drug Development
在药物研发前期阶段中,预测小分子药物和蛋白质靶点结合亲和力的计算机方法已经证明其关键作用,这类方法被称为药物靶点亲和力(Drug-Target Affinity,DTA)预测.其中基于深度学习的 DTA 预测方法表现出其预测模型优异的性能与巨大的潜力.这篇综述全面回顾了与基于深度学习的 DTA 预测相关的主题,如来源数据库、数据挖掘与特征学习方法、深度学习模型等,以及一些利用这些资源开发的代表性的预测方法.本综述首先从数据格式和编码方案的角度讨论…查看全部>>
In the early stage of drug research and development,computer methods for predicting the binding affinity of small molecule drugs and protein targets have proved their key role.Such methods are called Drug Target Affinity(DTA)prediction.Among them,the DTA prediction method based on deep learning shows its excellent perform-ance and great potential.This review comprehensively reviews topics related to deep learning based DTA prediction,such as source databases…查看全部>>
胡少飞;辛念;田德振;李博
北京理工大学生命学院,北京 100081||北京理工大学生命学院,生物医药成分分离与分析北京市重点实验室,北京 100081北京理工亘舒科技有限公司,北京 100081北京理工亘舒科技有限公司,北京 100081北京理工大学生命学院,生物医药成分分离与分析北京市重点实验室,北京 100081||北京理工大学前沿交叉科学研究院,北京,100081
药学
药物研发深度学习药物-靶点亲和力预测
drug discoverydeep learningDTA prediction
《生命科学仪器》 2023 (3)
23-35,13
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