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Structure-based virtual screening for TRPM8 modulators
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AI
DOI：10.3389/fddsv.2026.1770904.png)
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摘要
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瞬时受体电位蛋白melastatin 8（TRPM8）是一个新兴的治疗靶点，但目前可用的结构模型在对接性能和虚拟筛选（VS）的最优对接方案方面尚不明确。本研究使用已知TRPM8抑制剂和性质匹配的假阳性分子，采用Smina和rDock对接工具对两种可用的TRPM8结构构象（激动剂结合的TRPM87WRE和拮抗剂结合的TRPM89B6G）进行了基准测试。rDock获得了最高的命中率和优于Smina的第一排名活性物排序性能，而Smina在目标结构上表现出对接性能的依赖性，但在两种目标结构上提供了更优的整体排序质量。两种对接工具在活性物和假阳性分子的得分分布上存在显著重叠，表明仅依靠对接得分具有中等的区分能力。在优先筛选排名靠前的化合物子集时，整合的筛选方法（尤其是共识方案）提高了真阳性物的回收率，而分层方案在显著降低计算成本的同时达到了相当的性能。综合而言，本研究为TRPM8建立了可重复的虚拟筛选基准，并支持使用不同的筛选方案以改善早期命中物的识别。
Keyword:
benchmarking
ion channels
molecular docking
TRPM8
virtual screening
期刊
F
IF:
0
论文数:
25
被引数:
0
机构
引用论文
Enhancing the Reliability of Integrated Consensus Strategies to Boost Docking-Based Screening Campaigns Using Publicly Available Docking Programs通过公开可用的对接程序增强集成共识策略的可靠性，以提高基于对接的筛选活动。
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