[논문]CRDS: Consensus Reverse Docking System for target fishing

Lee, Aeri; Kim, Dongsup

doi:10.1093/bioinformatics/btz656

[해외논문] CRDS: Consensus Reverse Docking System for target fishing

Bioinformatics, v.36 no.3, 2020년, pp.959 - 960

Lee, Aeri (Department of Bio and Brain Engineering, KAIST , Daejeon 34141, Republic of Korea) , Kim, Dongsup (Department of Bio and Brain Engineering, KAIST , Daejeon 34141, Republic of Korea)

Abstract ▼ AI-Helper

AbstractMotivationIdentification of putative drug targets is a critical step for explaining the mechanism of drug action against multiple targets, finding new therapeutic indications for existing drugs and unveiling the adverse drug reactions. One important approach is to use the molecular docking. However, its widespread utilization has been hindered by the lack of easy-to-use public servers. Therefore, it is vital to develop a streamlined computational tool for target prediction by molecular docking on a large scale.ResultsWe present a fully automated web tool named Consensus Reverse Docking System (CRDS), which predicts potential interaction sites for a given drug. To improve hit rates, we developed a strategy of consensus scoring. CRDS carries out reverse docking against 5254 candidate protein structures using three different scoring functions (GoldScore, Vina and LeDock from GOLD version 5.7.1, AutoDock Vina version 1.1.2 and LeDock version 1.0, respectively), and those scores are combined into a single score named Consensus Docking Score (CDS). The web server provides the list of top 50 predicted interaction sites, docking conformations, 10 most significant pathways and the distribution of consensus scores.Availability and implementationThe web server is available at http://pbil.kaist.ac.kr/CRDS.Supplementary informationSupplementary data are available at Bioinformatics online.

참고문헌 (13)

Trends Pharmacol. Sci Chan 31 82 2010 10.1016/j.tips.2009.11.002 Recent advances and method development for drug target identification

상세보기
J. Chem. Inf. Model Cheng 49 1079 2009 10.1021/ci9000053 Comparative assessment of scoring functions on a diverse test set

상세보기
Nucl. Acids Res Desaphy 43 D399 2015 10.1093/nar/gku928 sc-PDB: a 3D-database of ligandable binding sites-10 years on

상세보기
Nucl. Acids Res Fabregat 46 D649 2018 10.1093/nar/gkx1132 The Reactome pathway knowledgebase

상세보기
Expert Opin. Drug Dis Lee 11 707 2016 10.1080/17460441.2016.1190706 Using reverse docking for target identification and its applications for drug discovery

상세보기
PLoS One Luo 12 e0171433 2017 10.1371/journal.pone.0171433 The scoring bias in reverse docking and the score normalization strategy to improve success rate of target fishing

상세보기
Chem. Biol. Drug Des Peon 94 1390 2019 10.1111/cbdd.13516 MolTarPred: a web tool for comprehensive target prediction with reliability estimation

상세보기
Nat. Chem. Biol Schenone 9 232 2013 10.1038/nchembio.1199 Target identification and mechanism of action in chemical biology and drug discovery

상세보기
J. Comput. Chem Trott 31 455 2010 10.1002/jcc.21334 AutoDock Vina: improving the speed and accuracy of docking with a new scoring function, efficient optimization, and multithreading

상세보기
Proteins Verdonk 52 609 2003 10.1002/prot.10465 Improved protein-ligand docking using GOLD

상세보기
Phys. Chem. Chem. Phys Wang 18 12964 2016 10.1039/C6CP01555G Comprehensive evaluation of ten docking programs on a diverse set of protein-ligand complexes: the prediction accuracy of sampling power and scoring power

상세보기
Sci. Rep Wojcikowski 7 46710 2017 10.1038/srep46710 Performance of machine-learning scoring functions in structure-based virtual screening

상세보기
J. Chem. Inf. Model Yasuo 59 1050 2019 10.1021/acs.jcim.8b00673 Improved method of structure-based virtual screening via interaction-energy-based learning

상세보기

LOADING...

활용도 분석정보

상세보기

다운로드

내보내기

활용도 Top5 논문

해당 논문의 주제분야에서 활용도가 높은 상위 5개 콘텐츠를 보여줍니다.
더보기 버튼을 클릭하시면 더 많은 관련자료를 살펴볼 수 있습니다.

원문 URL 링크

DOI : 10.1093/bioinformatics/btz656
ProQuest Central : 저널
Oxford University Press : 저널> 권호
EBSCO Industries, Inc. : 저널

*원문 PDF 파일 및 링크정보가 존재하지 않을 경우 KISTI DDS 시스템에서 제공하는 원문복사서비스를 사용할 수 있습니다.

저작권 관리 안내

내보내기 메뉴

내보내기 구분

파일저장
인쇄
메일전송

구성항목

기본정보
상세정보

관리번호, 논문명, 저널/프로시딩명, 저자 , 발행년, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, 발행기관

저장형식

Text(ASCII format)
Excel format
RefWorks Direct Export
RIS format (for Reference Manager, ProCite, EndNote), Scholar's Aids, Mendeley

메일정보

받는사람 (필수): @
보내는사람 (선택): @
제목
내용: KISTI 검색결과 이메일 서비스

안내

총 건의 자료가 검색되었습니다.

다운받으실 자료의 인덱스를 입력하세요. (1-10,000)

검색결과의 순서대로 최대 10,000건 까지 다운로드가 가능합니다.

데이타가 많을 경우 속도가 느려질 수 있습니다.(최대 2~3분 소요)

다운로드 파일은 UTF-8 형태로 저장됩니다.
파일의 내용이 제대로 보이지 않을실 때는 웹브라우저 상단의 보기 -> 인코딩 -> 자동선택 여부를 확인하십시오.

Text(ASCII format)
Excel format

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

AI-Helper ※ AI-Helper는 을 사용합니다.

AI-Helper

안녕하세요, AI-Helper입니다. 좌측 "선택된 텍스트"에서 텍스트를 선택하여 요약, 번역, 용어설명을 실행하세요.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.

연합인증