SwissTargetPrediction: updated data and new features for efficient prediction of protein targets of small molecules

接口(物质) 互操作性 集合(抽象数据类型) 相似性(几何) 过程(计算) 数据挖掘 计算生物学 生物 数据集 化学相似性 小分子 片段(逻辑) 生物信息学 计算机科学 药物发现 人工智能 结构相似性 算法 程序设计语言 遗传学 万维网 气泡 最大气泡压力法 并行计算 图像(数学)
作者
Antoine Daina,Olivier Michielin,Vincent Zoete
出处
期刊:Nucleic Acids Research [Oxford University Press]
卷期号:47 (W1): W357-W364 被引量:4419
标识
DOI:10.1093/nar/gkz382
摘要

SwissTargetPrediction is a web tool, on-line since 2014, that aims to predict the most probable protein targets of small molecules. Predictions are based on the similarity principle, through reverse screening. Here, we describe the 2019 version, which represents a major update in terms of underlying data, backend and web interface. The bioactivity data were updated, the model retrained and similarity thresholds redefined. In the new version, the predictions are performed by searching for similar molecules, in 2D and 3D, within a larger collection of 376 342 compounds known to be experimentally active on an extended set of 3068 macromolecular targets. An efficient backend implementation allows to speed up the process that returns results for a druglike molecule on human proteins in 15-20 s. The refreshed web interface enhances user experience with new features for easy input and improved analysis. Interoperability capacity enables straightforward submission of any input or output molecule to other on-line computer-aided drug design tools, developed by the SIB Swiss Institute of Bioinformatics. High levels of predictive performance were maintained despite more extended biological and chemical spaces to be explored, e.g. achieving at least one correct human target in the top 15 predictions for >70% of external compounds. The new SwissTargetPrediction is available free of charge (www.swisstargetprediction.ch).
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
jin应助zzz采纳,获得10
刚刚
金角大王完成签到,获得积分10
刚刚
1秒前
坦率期待发布了新的文献求助10
1秒前
小魏哥哥完成签到,获得积分10
2秒前
蛋又白应助明理的祥采纳,获得10
2秒前
2秒前
3秒前
彭于晏应助时舒采纳,获得10
4秒前
4秒前
ww完成签到,获得积分10
4秒前
shiranslz完成签到 ,获得积分10
5秒前
zzzzz发布了新的文献求助10
5秒前
砍柴少年发布了新的文献求助10
7秒前
无花果应助桂花大侠采纳,获得10
7秒前
7秒前
7秒前
香蕉觅云应助崔万齐采纳,获得10
8秒前
英姑应助Czzzz采纳,获得10
8秒前
lobster发布了新的文献求助10
8秒前
8秒前
9秒前
9秒前
10秒前
12秒前
lank应助学生白采纳,获得10
13秒前
wu完成签到 ,获得积分10
13秒前
13秒前
yhy发布了新的文献求助10
17秒前
盒子发布了新的文献求助30
17秒前
twy完成签到,获得积分10
18秒前
19秒前
Virginkiller1984完成签到 ,获得积分10
19秒前
和信完成签到 ,获得积分10
20秒前
书蔬鱼猪发布了新的文献求助10
20秒前
云丛发布了新的文献求助10
20秒前
21秒前
陈陈发布了新的文献求助10
22秒前
领导范儿应助myue采纳,获得10
22秒前
lobster发布了新的文献求助10
22秒前
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
Essentials of Carbohydrate Chemistry and Biochemistry, 4th Edition 800
Organizational Behavior 510
Management and the Arts 510
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 510
CLSI VET01S-2024 Performance Standards for Antimicrobial Disk and Dilution Susceptibility Tests for Bacteria Isolated From Animals (7th Ed) 500
A Case Study on Hotels as Noncongregate Emergency Living Accommodations for Returning Citizens 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 计算机科学 化学工程 工程类 有机化学 物理 复合材料 生物化学 内科学 细胞生物学 基因 遗传学 免疫学 冶金 光电子学 癌症研究
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7764133
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9308391
关于积分的说明 20305417
捐赠科研通 7348776
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3314223
关于科研通互助平台的介绍 2463838
邀请新用户注册赠送积分活动 2328366