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Molecular docking data preparation tool

机译:分子对接数据准备工具

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摘要

Bioinformation data capturing and preprocessing for molecular modelling is exceptionally time-consuming task.Researcher forced to use inconsistent instruments, which are generate vast amounts of diverse-structured data. Here wepropose an integrated instrument automating the stage of data pre-processing for molecular docking – searching ofprotein receptors, their spatial structures and suitable ligands. The algorithm automatically finds all the synonymicconstructs of original query, requesting specified biological databases, populating the list of receptor’s and their ligands’PDB-identifiers and converts them to AutoDock format (PDBQT). The data sources are open-access specializedbiological databases – UniProtKB, Protein Data Bank (PDB) and ZINC15. The virtual screening algorithm implementedusing the Python 2.7.9 programming language with several plug-in modules. The result is the data preparation tool forfurther use in AutoDock-family docking software. The tool has two variants of user interface – desktop application andchatbot for the Telegram messenger.
机译:用于分子建模的生物信息数据捕获和预处理是非常耗时的任务。 研究人员被迫使用不一致的仪器,这些仪器会生成大量不同结构的数据。在这里,我们 提出了一种集成仪器,可以自动进行分子对接的数据预处理阶段-搜索 蛋白受体,它们的空间结构和合适的配体。该算法自动查找所有同义词 原始查询的结构,请求指定的生物学数据库,填充受体及其配体的列表 PDB标识符,并将其转换为AutoDock格式(PDBQT)。数据源是开放获取专用的 生物学数据库– UniProtKB,蛋白质数据库(PDB)和ZINC15。虚拟筛选算法的实现 使用Python 2.7.9编程语言和几个插件模块。结果是用于以下方面的数据准备工具 进一步在AutoDock系列对接软件中使用。该工具具有两种用户界面变体–桌面应用程序和 Telegram Messenger的聊天机器人。

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