針對(duì)某個(gè)小分子化合物，采用分子對(duì)接方法、配體相似性搜索方法和深度學(xué)習(xí)模型共三種方法進(jìn)行靶標(biāo)預(yù)測(cè)，其中分子對(duì)接方法包含9352個(gè)對(duì)接模型、配體相似性搜索包含3836個(gè)靶標(biāo)、深度學(xué)習(xí)模型包含5901個(gè)靶標(biāo)。根據(jù)要求，可分別報(bào)告前100個(gè)最可能的預(yù)測(cè)靶標(biāo)或排名前1%的最可能預(yù)測(cè)靶標(biāo)，并提供分子對(duì)接獲得的最優(yōu)結(jié)合構(gòu)象及陽(yáng)性化合物的結(jié)合模式。
虛擬篩選：
根據(jù)用戶提供的小分子化合物結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)和目標(biāo)靶標(biāo)信息，可遴選D3CARP平臺(tái)中分子對(duì)接方法、配體相似性搜索方法或深度學(xué)習(xí)模型方法，開(kāi)展虛擬篩選，報(bào)告虛擬篩選結(jié)果并提供分子對(duì)接預(yù)測(cè)的復(fù)合物結(jié)構(gòu)信息及陽(yáng)性化合物的結(jié)合模式。靶標(biāo)預(yù)測(cè)與虛擬篩選將采用中國(guó)科學(xué)院上海藥物研究所整合了基于物理和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的計(jì)算方法，構(gòu)建的綜合性靶標(biāo)預(yù)測(cè)與虛擬篩選平臺(tái)D3CARP。平臺(tái)可以用于預(yù)測(cè)化合物的潛在作用靶標(biāo)，以及針對(duì)給定靶標(biāo)虛擬篩選活性化合物，相關(guān)成果發(fā)表在Computers in Biology and Medicine雜志上。
