NNScore 2.0: a neural-network receptor-ligand scoring function.
NNScore 2.0: a neural-network receptor-ligand scoring function.
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DOI：
10.1021/ci2003889
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发表时间：
2011-11-28
影响因子：
5.6
通讯作者：
McCammon JA
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Durrant JD;McCammon JA
NNScore是一种基于神经网络的评分函数，旨在帮助计算识别小分子配体。虽然最初的NNScore文章中包含的测试用例演示了该程序的实用性，但应用示例有限。目前工作的目的是进一步证实神经网络评分功能是有效的，即使与最先进的对接程序的评分功能相比也是如此，例如最常被引用的AutoDock程序和被认为快两个数量级的AutoDock Vina。除了提供对原始NNScore函数的额外验证之外，我们在这里还提供了第二个神经网络评分函数NNScore 2.0。与原始的NNScore相比，NNScore 2.0在预测亲和力时会考虑更多的绑定特征。NNScore 2.0的网络输出也不同于NNScore 1.0的网络输出；NNScore 2.0提供了对PKD的单一估计，而不是对配体效力的二进制分类。为了方便使用，NNScore 2.0被实现为开放源码的python脚本。可以从以下位置获得副本。
NNScore is a neural-network-based scoring function designed to aid the computational identification of small-molecule ligands. While the test cases included in the original NNScore article demonstrated the utility of the program, the application examples were limited. The purpose of the current work is to further confirm that neural-network scoring functions are effective, even when compared to the scoring functions of state-of-the-art docking programs, such as AutoDock, the most commonly cited program, and AutoDock Vina, thought to be two orders of magnitude faster. Aside from providing additional validation of the original NNScore function, we here present a second neural-network scoring function, NNScore 2.0. NNScore 2.0 considers many more binding characteristics when predicting affinity than does the original NNScore. The network output of NNScore 2.0 also differs from that of NNScore 1.0; rather than a binary classification of ligand potency, NNScore 2.0 provides a single estimate of the pKd. To facilitate use, NNScore 2.0 has been implemented as an open-source python script. A copy can be obtained from .
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