ZRANK: Reranking protein docking predictions with an optimized energy function

对接(动物) 计算机科学 预处理器 范德瓦尔斯力 试验装置 大分子对接 水准点(测量) 算法 人工智能 分子动力学 化学 计算化学 分子 地理 有机化学 护理部 大地测量学 医学
作者
Brian G. Pierce,Zhiping Weng
出处
期刊:Proteins [Wiley]
卷期号:67 (4): 1078-1086 被引量:456
标识
DOI:10.1002/prot.21373
摘要

Protein-protein docking requires fast and effective methods to quickly discriminate correct from incorrect predictions generated by initial-stage docking. We have developed and tested a scoring function that utilizes detailed electrostatics, van der Waals, and desolvation to rescore initial-stage docking predictions. Weights for the scoring terms were optimized for a set of test cases, and this optimized function was then tested on an independent set of nonredundant cases. This program, named ZRANK, is shown to significantly improve the success rate over the initial ZDOCK rankings across a large benchmark. The amount of test cases with No. 1 ranked hits increased from 2 to 11 and from 6 to 12 when predictions from two ZDOCK versions were considered. ZRANK can be applied either as a refinement protocol in itself or as a preprocessing stage to enrich the well-ranked hits prior to further refinement.
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