基于配体的药物筛选平台(LBVS)

  组合化学的发展和高通量筛选技术的发展积累了大量的小分子与靶标相互作用的活性数据。与日俱增的化合物-靶标活性数据为基于配体的虚拟筛选创造了机遇。这些活性数据往往具有"大数据特征",即数据量巨大、种类特别而且不完整、噪声大而多,需要特别的知识富集技术。贝叶斯对噪音具有较好忍受能力,分类具有高精度和高效率,耗时及开销小等特征,非常适合对大数据进行处理,因此LBVS采用贝叶斯学习的方法,训练模型,平台利用业界知名开源数据库BindingDB和ChEMBL作为数据来源,挖掘靶标和化合物活性数据,利用贝叶斯学习作为机器学习引擎,实现在线提交研究靶标,设置虚拟筛选参数,选择筛选库,进行在线建模,模型验证和虚拟筛选,得到虚拟筛选候选化合物。



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  案例1:建立醛糖还原酶抑制剂的贝叶斯虚拟筛选模型

  案例2:虚拟筛选

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