亲爱的研友该休息了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!身体可是革命的本钱,早点休息,好梦!

Protein–ligand docking: Current status and future challenges

对接(动物) 蛋白质-配体对接 计算生物学 计算机科学 药物发现 优势和劣势 数据科学 人工智能 管理科学 生化工程 虚拟筛选 生物信息学 生物 工程类 心理学 医学 社会心理学 护理部
作者
Sérgio F. Sousa,Pedro Alexandrino Fernandes,Maria J. Ramos
出处
期刊:Proteins [Wiley]
卷期号:65 (1): 15-26 被引量:977
标识
DOI:10.1002/prot.21082
摘要

Abstract Understanding the ruling principles whereby protein receptors recognize, interact, and associate with molecular substrates and inhibitors is of paramount importance in drug discovery efforts. Protein–ligand docking aims to predict and rank the structure(s) arising from the association between a given ligand and a target protein of known 3D structure. Despite the breathtaking advances in the field over the last decades and the widespread application of docking methods, several downsides still exist. In particular, protein flexibility—a critical aspect for a thorough understanding of the principles that guide ligand binding in proteins—is a major hurdle in current protein–ligand docking efforts that needs to be more efficiently accounted for. In this review the key concepts of protein–ligand docking methods are outlined, with major emphasis being given to the general strengths and weaknesses that presently characterize this methodology. Despite the size of the field, the principal types of search algorithms and scoring functions are reviewed and the most popular docking tools are briefly depicted. Recent advances that aim to address some of the traditional limitations associated with molecular docking are also described. A selection of hand‐picked examples is used to illustrate these features. Proteins 2006. © 2006 Wiley‐Liss, Inc.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
刚刚
小贱牛发布了新的文献求助10
5秒前
XX发布了新的文献求助10
7秒前
Criminology34应助科研通管家采纳,获得20
13秒前
科研通AI2S应助小贱牛采纳,获得10
13秒前
科研通AI6.2应助jovial采纳,获得10
13秒前
可靠的芯完成签到,获得积分10
19秒前
Orange应助科研通管家采纳,获得10
21秒前
cdercder应助科研通管家采纳,获得10
21秒前
cdercder应助科研通管家采纳,获得10
22秒前
linr_terran应助科研通管家采纳,获得20
22秒前
LL发布了新的文献求助10
22秒前
ys完成签到 ,获得积分10
22秒前
25秒前
28秒前
28秒前
Freud应助XX采纳,获得10
29秒前
今后应助小密没有秘密采纳,获得10
30秒前
LL完成签到,获得积分10
32秒前
小贱牛发布了新的文献求助10
34秒前
Dryang完成签到 ,获得积分10
34秒前
36秒前
41秒前
酷波er应助小曾采纳,获得10
42秒前
明理夜山完成签到,获得积分10
43秒前
47秒前
bigjeba完成签到,获得积分10
48秒前
久久丫完成签到 ,获得积分10
53秒前
54秒前
1分钟前
hechuming完成签到,获得积分10
1分钟前
悦耳冰香完成签到,获得积分10
1分钟前
小兔子滑板车完成签到,获得积分10
1分钟前
1分钟前
烟花应助朴素的山蝶采纳,获得10
1分钟前
1分钟前
小曾发布了新的文献求助10
1分钟前
爱看书的多多完成签到 ,获得积分10
1分钟前
mellow完成签到,获得积分10
1分钟前
1分钟前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Principles of town planning: translating concepts to applications 1000
2016 Venous Blood Study (VBS) (Final V3.0) 510
Management and the Arts 510
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 510
从技术问题到科学问题:国家自然科学基金申请书写作指南 500
The Effective Clinical Neurologist 3ed 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7700128
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9259409
关于积分的说明 20019043
捐赠科研通 7275454
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3293693
关于科研通互助平台的介绍 2449156
邀请新用户注册赠送积分活动 2300061