Benchmarking methods and data sets for ligand enrichment assessment in virtual screening.
Benchmarking methods and data sets for ligand enrichment assessment in virtual screening.
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DOI：
10.1016/j.ymeth.2014.11.015
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发表时间：
2015-01
期刊：
影响因子：
4.8
通讯作者：
Wang, Xiang Simon
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Xia, Jie;Tilahun, Ermias Lemma;Reid, Terry-Elinor;Zhang, Liangren;Wang, Xiang Simon
关键词：
基于基准数据集的回溯性小规模虚拟筛选(VS)已被广泛用于评估VS方法在前瞻性(即现实世界)努力中的配基丰度。然而，基准集与实际筛选化学库的内在差异会导致评估的偏差。在这里，我们总结了基准测试方法和数据集的历史，并重点介绍了基准测试集中发现的三种主要类型的偏差，即“模拟偏差”、“人工丰富”和“假阴性”。此外，我们还介绍了我们最新的算法来构建既适用于基于配体的VS方法又适用于基于结构的VS方法的最大无偏基准集，以及它对三种重要的人类组蛋白脱乙酰基酶(HDAC1、HDAC6和HDAC8)亚型的实现。留一交叉验证(LOO CV)表明，该算法构建的基准测试集在属性匹配、ROC曲线和AUC方面是最大无偏的。
Retrospective small-scale virtual screening (VS) based on benchmarking data sets has been widely used to estimate ligand enrichments of VS approaches in the prospective (i.e. real-world) efforts. However, the intrinsic differences of benchmarking sets to the real screening chemical libraries can cause biased assessment. Herein, we summarize the history of benchmarking methods as well as data sets and highlight three main types of biases found in benchmarking sets, i.e. “analogue bias”, “artificial enrichment” and “false negative”. In addition, we introduced our recent algorithm to build maximum-unbiased benchmarking sets applicable to both ligand-based and structure-based VS approaches, and its implementations to three important human histone deacetylase (HDAC) isoforms, i.e. HDAC1, HDAC6 and HDAC8. The Leave-One-Out Cross-Validation (LOO CV) demonstrates that the benchmarking sets built by our algorithm are maximum-unbiased in terms of property matching, ROC curves and AUCs.
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