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【2h】

Effectiveness of graph-based and fingerprint-based similarity measures for virtual screening of 2D chemical structure databases ud

机译:基于图和基于指纹的相似性度量的有效性,用于2D化学结构数据库的虚拟筛选 ud

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摘要

This paper reports an evaluation of both graph-based and fingerprint-based measures of structural similarity, when used for virtual screening of sets of 2D molecules drawn from the MDDR and ID Alert databases. The graph-based measures employ a new maximum common edge subgraph isomorphism algorithm, called RASCAL, with several similarity coefficients described previously for quantifying the similarity between pairs of graphs. The effectiveness of these graph-based searches is compared with that resulting from similarity searches using BCI, Daylight and Unity 2D fingerprints. Our results suggest that graph-based approaches provide an effective complement to existing fingerprint-based approaches to virtual screening.ud
机译:当用于虚拟筛选从MDDR和ID Alert数据库提取的2D分子集时,本文报告了对基于图和基于指纹的结构相似性度量的评估。基于图的度量使用一种新的最大公共边缘子图同构算法,称为RASCAL,具有先前描述的几个相似系数,用于量化图对之间的相似度。将这些基于图的搜索的效果与使用BCI,Daylight和Unity 2D指纹进行相似搜索得到的效果进行了比较。我们的结果表明,基于图的方法为现有的基于指纹的虚拟筛选方法提供了有效的补充。 ud

著录项

  • 作者

    Raymond J.W.; Willett P.;

  • 作者单位
  • 年度 2002
  • 总页数
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 {"code":"en","name":"English","id":9}
  • 中图分类

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