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Identification of cavities on protein surface using multiple computational approaches for drug binding site prediction

机译:使用多种计算方法进行蛋白质结合位点预测,从而鉴定蛋白质表面的空腔

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摘要

Motivation: Protein–ligand binding sites are the active sites on protein surface that perform protein functions. Thus, the identification of those binding sites is often the first step to study protein functions and structure-based drug design. There are many computational algorithms and tools developed in recent decades, such as LIGSITEcs/c, PASS, Q-SiteFinder, SURFNET, and so on. In our previous work, MetaPocket, we have proved that it is possible to combine the results of many methods together to improve the prediction result.
机译:动机:蛋白质-配体结合位点是蛋白质表面上执行蛋白质功能的活性位点。因此,识别那些结合位点通常是研究蛋白质功能和基于结构的药物设计的第一步。近几十年来开发了许多计算算法和工具,例如LIGSITE cs / c ,PASS,Q-SiteFinder,SURFNET等。在我们先前的工作MetaPocket中,我们已经证明可以将多种方法的结果结合在一起以改善预测结果。

著录项

  • 来源
    《Bioinformatics》 |2011年第15期|p.2083-2088|共6页
  • 作者

    Bingding Huang;

  • 作者单位
  • 收录信息 美国《科学引文索引》(SCI);美国《化学文摘》(CA);
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类
  • 关键词

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