SwePub
Sök i LIBRIS databas

  Utökad sökning

id:"swepub:oai:DiVA.org:uu-248018"
 

Sökning: id:"swepub:oai:DiVA.org:uu-248018" > Toward a Benchmarki...

Toward a Benchmarking Data Set Able to Evaluate Ligand- and Structure-based Virtual Screening Using Public HTS Data

Lindh, Martin (författare)
Uppsala universitet,Avdelningen för organisk farmaceutisk kemi
Svensson, Fredrik (författare)
Uppsala universitet,Avdelningen för organisk farmaceutisk kemi
Schaal, Wesley (författare)
Uppsala universitet,Avdelningen för organisk farmaceutisk kemi
visa fler...
Zhang, Jin (författare)
Uppsala universitet,Avdelningen för organisk farmaceutisk kemi
Sköld, Christian (författare)
Uppsala universitet,Avdelningen för organisk farmaceutisk kemi
Brandt, Peter (författare)
Uppsala universitet,Avdelningen för organisk farmaceutisk kemi
Karlén, Anders (författare)
Uppsala universitet,Avdelningen för organisk farmaceutisk kemi
visa färre...
 (creator_code:org_t)
2015-01-28
2015
Engelska.
Ingår i: Journal of Chemical Information and Modeling. - : American Chemical Society (ACS). - 1549-9596 .- 1549-960X. ; 55:2, s. 343-353
  • Tidskriftsartikel (refereegranskat)
Abstract Ämnesord
Stäng  
  • Virtual screening has the potential to accelerate and reduce costs of probe development and drug discovery. To develop and benchmark virtual screening methods, validation data sets are commonly used. Over the years, such data sets have been constructed to overcome the problems of analogue bias and artificial enrichment. With the rapid growth of public domain databases containing high-throughput screening data, such as the PubChem BioAssay database, there is an increased possibility to use such data for validation. In this study, we identify PubChem data sets suitable for validation of both structure- and ligand-based virtual screening methods. To achieve this, high-throughput screening data for which a crystal structure of the bioassay target was available in the PDB were identified. Thereafter, the data sets were inspected to identify structures and data suitable for use in validation studies. In this work, we present seven data sets (MMP13, DUSP3, PTPN22, EPHX2, CTDSP1, MAPK10, and CDK5) compiled using this method. In the seven data sets, the number of active compounds varies between 19 and 369 and the number of inactive compounds between 59 405 and 337 634. This gives a higher ratio of the number of inactive to active compounds than what is found in most benchmark data sets. We have also evaluated the screening performance using docking and 3D shape similarity with default settings. To characterize the data sets, we used physicochemical similarity and 2D fingerprint searches. We envision that these data sets can be a useful complement to current data sets used for method evaluation.

Ämnesord

NATURVETENSKAP  -- Biologi -- Strukturbiologi (hsv//swe)
NATURAL SCIENCES  -- Biological Sciences -- Structural Biology (hsv//eng)
TEKNIK OCH TEKNOLOGIER  -- Kemiteknik -- Farmaceutisk synteskemi (hsv//swe)
ENGINEERING AND TECHNOLOGY  -- Chemical Engineering -- Pharmaceutical Chemistry (hsv//eng)

Nyckelord

Chemistry with specialization in Bioorganic Chemistry
Kemi med inriktning mot bioorganisk kemi

Publikations- och innehållstyp

ref (ämneskategori)
art (ämneskategori)

Hitta via bibliotek

Till lärosätets databas

Sök utanför SwePub

Kungliga biblioteket hanterar dina personuppgifter i enlighet med EU:s dataskyddsförordning (2018), GDPR. Läs mer om hur det funkar här.
Så här hanterar KB dina uppgifter vid användning av denna tjänst.

 
pil uppåt Stäng

Kopiera och spara länken för att återkomma till aktuell vy