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首页> Journal of cheminformatics> Comparison of structure- and ligand-based scoring functions for deep generative models: a GPCR case study.

Comparison of structure- and ligand-based scoring functions for deep generative models: a GPCR case study.

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作者： Morgan,Thomas ^[1] ; Robert T,Smith ^[2] ; Noel M,O'Boyle ^[2] ; Chris,de Graaf ^[3] ; Andreas,Bender ^[4]

作者单位： Centre for Molecular Informatics, Department of Chemistry, University of Cambridge, Cambridge, CB2 1EW, UK. ^[1] Computational Chemistry, Sosei Heptares, Steinmetz Building, Granta Park, Great Abington, Cambridge, CB21 6DG, UK. ^[2] Computational Chemistry, Sosei Heptares, Steinmetz Building, Granta Park, Great Abington, Cambridge, CB21 6DG, UK. chris.degraaf@soseiheptares.com. ^[3] Centre for Molecular Informatics, Department of Chemistry, University of Cambridge, Cambridge, CB2 1EW, UK. ab454@cam.ac.uk. ^[4]

关键词 AI Artificial Intelligence De novo design Deep learning Generative models LBDD Ligand-based drug design Molecular docking QSAR Quantitative structure–activity relationship Recurrent neural network Reinforcement learning SBDD Structure-based drug design

DOI 10.1186/s13321-021-00516-0

PMID 33985583

发布时间 2024-04-02

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2021年13卷1期

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