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AutoRevDock: An open-source toolkit for scalable reverse docking
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AI
DOI：10.1002/pro.70358.png)
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摘要
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反向对接是一种关键的药物重定位和多药理学研究计算策略，但现有工具通常在吞吐量、准确性和对中心化服务器的依赖方面存在局限性。为克服这些挑战，我们提出了AutoRevDock，一个开源Python工具包，旨在简化和增强反向对接工作流程。关键功能包括：(1) 支持两种成熟的对接引擎（AutoDock Vina和idock）以及一种混合评分方案（Vina_SFCT，结合了Vina评分和评分函数校正项（SFCT））；(2) 预处理的目标库涵盖人类蛋白质组学和DrugBank药理学活性目标；(3) 支持自定义目标库和完全自动化的本地执行。基准评估表明，idock的运行速度比AutoDock Vina快40倍以上。对于多靶点药物，Vina_SFCT在识别生物学相关靶点方面优于默认的评分函数。此外，纳入蛋白质家族信息可提高命中率，表明对实际应用具有增强的预测能力。通过结合稳健的方法和以用户为中心的设计，AutoRevDock为药物发现中的高通量靶点筛选提供了可扩展的解决方案。该工具包可免费获取于https://github.com/AI4Bio-GuoLAB/AutoRevDock.git。
Keyword:
drug repurposing
drug-target interaction
reverse docking
target fishing
target prediction
期刊
IF:
5.2
论文数:
791
被引数:
2.2W
机构
引用论文
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