Virtual screening method for large-scale compound databases utilizing the commonality of partial structures
利用部分结构共性的大规模化合物数据库虚拟筛选方法
基本信息
- 批准号:22H03684
- 负责人:
- 金额:$ 10.9万
- 依托单位:
- 依托单位国家:日本
- 项目类别:Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
- 财政年份:2022
- 资助国家:日本
- 起止时间:2022-04-01 至 2025-03-31
- 项目状态:未结题
- 来源:
- 关键词:
项目摘要
本研究では、近年の化合物データベースの急速な巨大化に対応するために、構造ベースのバーチャルスクリーニング (SBVS) を効率的に行うための新規手法を提案する。まず化合物間で重複する部分構造(フラグメント)を単位としたドッキングを実施し、それらの結果を効率的に再利用することにより、化合物を個別独立にドッキングするのではなく、大規模な化合物データベースから多段階の絞り込みを経て候補化合物を得る手法を開発する。公開ベンチマーク問題等を用いた性能評価も行う。<2022年度までの進捗状況>2022年度は、「フラグメントライブラリの作成」「フラグメントの相対位置から逆引きが可能な化合物データベースの整備」「データベースを活用したドッキング計算」について以下の成果を得た。1)フラグメントライブラリの作成:内部自由度を持たないフラグメントに基づくライブラリに加えて、創薬や化学合成の観点も加味したライブラリの検討も進めた。前者はフラグメントに基づくドッキング計算の効率を最大化できるが、化合物の合成可能性などが十分に考慮できない恐れがあり、後者の創薬化学的な視点の考慮も今後は重要だと考えている。2)フラグメントの相対位置から逆引きが可能な化合物データベースの整備:化合物データベース整備では、化合物立体構造の微差は吸収しつつも、フラグメントの相対配置等の条件を満たす化合物を高速に検索できるデータベース構成が必須となる。興味深いことに、フラグメント間の回転を考慮しない粗い格納の方が総合性能が良好という中間結果が得られている。3)データベースを活用したドッキング計算:データベース側の開発と並行して、どのようなアルゴリズムでクエリを生成すれば良いかも検討した。可能なフラグメント配置群の選出について組合せ最適化に基づく手法も検討した。この成果については、国際論文誌 Entropy に論文が採録された。
This research is based on the recent research on the rapid development of chemical compounds, the rapid development of giant compounds, and the structure of chemical compounds. (SBVS) Proposal of new rules and techniques based on efficiency.まず Repeating part of the structure between compoundsキングを実士し、それらのRESULTS を Efficient recycling することにより、化Individually independent compounds, large-scale compound compoundsベースからmulti-stage twisting り込みを経て candidate compound を got る technique を开発する. Publicly use the performance evaluation method such as problems with the program. <2022 FY2022 import status>2022 FY2022は, "Furry グメントライFunction" "Furniture position" The reverse introduction of the possible compound データベースの preparation" and the "utilization of the データベースを calculation" are the following results. 1) フラグメントライブラリのproduced by: internal degree of freedom をholding たないフラグメントに本づくThe ライブラリに加えて, the chemical synthesis of the original ガやの観点も加flavored したライブラリの検も入めた. The former is to maximize the efficiency of calculation and the synthetic possibility of compounds. It is very important to consider the viewpoint of the latter's innovative chemistry, and it is important to consider it in the future. 2) Compound データベースの preparation: compound データベースの preparation: compound データベース preparation では, compound three-dimensional structure Conditions such as micro-difference absorption and configuration, etc.たすCompound をHigh-speed に検SO できるデータベース constitute がとなる. The interest is deep and the performance is good and the intermediate result is good. 3) Calculation of データベースを using したドッキング: データベースlateral の开発と合行して、どのようなアルゴリズムでクエリをgenerated すれば好いかも検した. It is possible to choose the optimal combination of the Nafura system configuration group and the optimal method of using it.このachievementについては、International Journal of Essays Entropy にthesisがCollection Recordされた.
项目成果
期刊论文数量(11)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Amide-to-ester substitution as a stable alternative to N-methylation for increasing membrane permeability in cyclic peptides.
- DOI:10.1038/s41467-023-36978-z
- 发表时间:2023-03-17
- 期刊:
- 影响因子:16.6
- 作者:Hosono, Yuki;Uchida, Satoshi;Shinkai, Moe;Townsend, Chad E.;Kelly, Colin N.;Naylor, Matthew R.;Lee, Hsiau-Wei;Kanamitsu, Kayoko;Ishii, Mayumi;Ueki, Ryosuke;Ueda, Takumi;Takeuchi, Koh;Sugita, Masatake;Akiyama, Yutaka;Lokey, Scott R.;Morimoto, Jumpei;Sando, Shinsuke
- 通讯作者:Sando, Shinsuke
分子動力学シミュレーション軌跡データからの環状ペプチドの膜透過性と相関が高い特徴量の抽出
从分子动力学模拟轨迹数据中提取与环肽膜通透性高度相关的特征
- DOI:
- 发表时间:2022
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:能祖 雄大;杉田 昌岳;藤江 拓哉;柳澤 渓甫;大上 雅史;秋山 泰
- 通讯作者:秋山 泰
インバース共溶媒分子動力学法による分子プローブ周辺アミノ酸残基環境の可視化
使用反共溶剂分子动力学方法可视化分子探针周围的氨基酸残基环境
- DOI:
- 发表时间:2022
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:柳澤 渓甫;吉野 龍ノ介;工藤 玄己;広川 貴次
- 通讯作者:広川 貴次
インバース共溶媒分子動力学法による分子プローブ周辺残基環境の可視化
使用反共溶剂分子动力学方法可视化分子探针周围的残留环境
- DOI:
- 发表时间:2022
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:柳澤 渓甫;吉野 龍ノ介;工藤 玄己;広川 貴次
- 通讯作者:広川 貴次
REstretto: An efficient protein-ligand docking tool based on a fragment reuse strategy
REstretto:基于片段重用策略的高效蛋白质配体对接工具
- DOI:
- 发表时间:2022
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:Keisuke Yanagisawa;Rikuto Kubota;Yasushi Yoshikawa;Masahito Ohue;Yutaka Akiyama
- 通讯作者:Yutaka Akiyama
{{
item.title }}
{{ item.translation_title }}
- DOI:
{{ item.doi }} - 发表时间:
{{ item.publish_year }} - 期刊:
- 影响因子:{{ item.factor }}
- 作者:
{{ item.authors }} - 通讯作者:
{{ item.author }}
数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}
{{ item.title }}
- 作者:
{{ item.author }}
数据更新时间:{{ monograph.updateTime }}
{{ item.title }}
- 作者:
{{ item.author }}
数据更新时间:{{ sciAawards.updateTime }}
{{ item.title }}
- 作者:
{{ item.author }}
数据更新时间:{{ conferencePapers.updateTime }}
{{ item.title }}
- 作者:
{{ item.author }}
数据更新时间:{{ patent.updateTime }}
秋山 泰其他文献
地名オントロジ-大日本地名辞書からの出発-
地名本体 - 从大日本地名词典开始 -
- DOI:
- 发表时间:
2009 - 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:
松崎 裕介;松崎 由理;佐藤 智之;秋山 泰;相田満;山田奨治・相田満;相田満;相田満;相田満;桶谷猪久夫;桶谷 猪久夫;AIDA MITSURU;Mitsuru Aida;相田満 - 通讯作者:
相田満
機械学習を用いた環状ペプチドの膜透過性予測手法の開発
开发利用机器学习预测环肽膜渗透性的方法
- DOI:
- 发表时间:
2019 - 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:
山田 雄太;吉川 寧;和久井 直樹;大上 雅史;秋山 泰 - 通讯作者:
秋山 泰
代表タンパク質構造群とのアラインメントを用いた高速なタンパク質間相互作用予測
使用代表性蛋白质结构比对进行高速蛋白质-蛋白质相互作用预测
- DOI:
- 发表时间:
2018 - 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:
林 孝紀;大上 雅史;秋山 泰 - 通讯作者:
秋山 泰
共通な部分構造の再利用による高速な タンパク質リガンドドッキング手法の開発
通过重用通用子结构开发高速蛋白质配体对接方法
- DOI:
- 发表时间:
2020 - 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:
久保田 陸人;柳澤 渓甫;吉川 寧;大上 雅史;秋山 泰 - 通讯作者:
秋山 泰
秋山 泰的其他文献
{{
item.title }}
{{ item.translation_title }}
- DOI:
{{ item.doi }} - 发表时间:
{{ item.publish_year }} - 期刊:
- 影响因子:{{ item.factor }}
- 作者:
{{ item.authors }} - 通讯作者:
{{ item.author }}
{{ truncateString('秋山 泰', 18)}}的其他基金
部分構造の重複を利用した大規模化合物データベース向けバーチャルスクリーニング手法
利用子结构重叠的大规模化合物数据库虚拟筛选方法
- 批准号:
23K24939 - 财政年份:2024
- 资助金额:
$ 10.9万 - 项目类别:
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)














{{item.name}}会员




