Chemical Structure Similarity Search for Ligand-based Virtual Screening: Methods and Computational Resources

虚拟筛选 相似性(几何) 化学相似性 计算机科学 最近邻搜索 计算 下部结构 鉴定(生物学) 化学数据库 结构相似性 情报检索 数据挖掘 理论计算机科学 算法 生物信息学 化学 计算化学 人工智能 图像(数学) 分子动力学 工程类 生物 结构工程 植物
作者
Xin Yan,Chenzhong Liao,Zhihong Liu,A. T. Hagler,Qiong Gu,Jun Xu
出处
期刊:Current Drug Targets [Bentham Science Publishers]
卷期号:17 (14): 1580-1585 被引量:50
标识
DOI:10.2174/1389450116666151102095555
摘要

For many years the assumption that "Chemical compounds with similar structures may have similar activities" has been a foundation for lead identification. The similarity can be computed based upon topological, steric, electronic, and/or physical properties. The chemical structure similarity search differs from the chemical substructure search in that the former requires assessment of the properties of each compound and thus no filter can be applied for skipping structures before they are assessed to accelerate the computation. The latter can be accelerated by pre-screening compounds and omitting those that miss one (or more) specified fragments from the query. Moreover, three-dimensional similarity search requires superimposing many conformation pairs for each compound in the library. This makes 3-D similarity search algorithms time-consuming, and in general requires high performance computing (HPC) resources. This review will summarize recent progress in the techniques for HPC-supported two and three-dimensional chemical structure similarity search algorithms, and their applications in ligand-based virtual screening. Keywords: Chemoinformatics, drug discovery, HPC, ligand-based virtual screening, structure similarity search.

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
ohen67完成签到,获得积分20
1秒前
爱吃黄豆完成签到,获得积分10
2秒前
科研通AI6.4应助敖江风云采纳,获得10
2秒前
3秒前
4秒前
Orange应助ohen67采纳,获得10
5秒前
有几颗荔枝完成签到,获得积分10
5秒前
kunkunna完成签到,获得积分10
6秒前
YuGe完成签到,获得积分10
8秒前
传奇3应助Cannonball采纳,获得10
9秒前
10秒前
科研通AI6.2应助群青采纳,获得10
10秒前
芷晴完成签到,获得积分10
11秒前
11秒前
皮肤科王东明完成签到,获得积分10
12秒前
13秒前
14秒前
phdchem应助殊遇采纳,获得10
15秒前
先生范发布了新的文献求助10
16秒前
17秒前
123发布了新的文献求助10
18秒前
18秒前
小二郎应助JXF采纳,获得20
19秒前
suki完成签到 ,获得积分10
19秒前
20秒前
ohen67发布了新的文献求助10
20秒前
bkagyin应助ZL采纳,获得10
21秒前
先生范完成签到,获得积分10
21秒前
搜集达人应助稳重的秋天采纳,获得10
22秒前
22秒前
22秒前
顾金源完成签到 ,获得积分10
23秒前
Cannonball发布了新的文献求助10
25秒前
25秒前
26秒前
26秒前
LIKO发布了新的文献求助20
26秒前
哈哈哈发布了新的文献求助10
28秒前
BIN发布了新的文献求助10
31秒前
干净的琦发布了新的文献求助20
31秒前
高分求助中
Principles of Economics, 11th Edition 10000
Prescott's Microbiology: 2026 Release ISE 10000
University Physics with Modern Physics, 16th edition 10000
(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
Environmental Leverage in Times of Climate Crisis: Product Standards, Carbon Border Measures and Preferential Trade Agreements 1000
Interactions of Vowel Quality and Prosody in East Slavic 1000
Erwählung und Berufung bei Paulus: Bedeutung, Entwicklung und Funktion einer Vorstellung in ihrem frühjüdischen und griechisch-römischen Kontext 850
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 7176950
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8816922
关于积分的说明 18625334
捐赠科研通 6797132
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3169672
关于科研通互助平台的介绍 2313920
邀请新用户注册赠送积分活动 2144492