Sökning: onr:"swepub:oai:DiVA.org:kth-285717" >
Predicting target p...
Predicting target profiles with confidence as a service using docking scores
-
- Ahmed, Laeeq (författare)
- KTH,Beräkningsvetenskap och beräkningsteknik (CST),Royal Inst Technol KTH, Dept Elect Engn & Computat Sci, Lindstedtsvagen 5, S-10044 Stockholm, Sweden.
-
- Alogheli, Hiba (författare)
- Uppsala universitet,Institutionen för farmaceutisk biovetenskap
-
- Arvidsson Mc Shane, Staffan (författare)
- Uppsala universitet,Institutionen för farmaceutisk biovetenskap
-
visa fler...
-
- Alvarsson, Jonathan, 1981- (författare)
- Uppsala universitet,Institutionen för farmaceutisk biovetenskap
-
- Berg, Arvid (författare)
- Uppsala universitet,Institutionen för farmaceutisk biovetenskap
-
- Larsson, Anders (författare)
- Uppsala universitet,Institutionen för farmaceutisk biovetenskap,Institutionen för cell- och molekylärbiologi,nbis - national bioinformatics infrastructure sweden
-
- Schaal, Wesley, PhD (författare)
- Uppsala universitet,Institutionen för farmaceutisk biovetenskap
-
- Laure, Erwin (författare)
- KTH,Beräkningsvetenskap och beräkningsteknik (CST),Royal Inst Technol KTH, Dept Elect Engn & Computat Sci, Lindstedtsvagen 5, S-10044 Stockholm, Sweden.
-
- Spjuth, Ola, Docent, 1977- (författare)
- Uppsala universitet,Institutionen för farmaceutisk biovetenskap
-
visa färre...
-
(creator_code:org_t)
- 2020-10-15
- 2020
- Engelska.
-
Ingår i: Journal of Cheminformatics. - : Springer Nature. - 1758-2946. ; 12:1
- Relaterad länk:
-
https://doi.org/10.1...
-
visa fler...
-
https://jcheminf.bio...
-
https://uu.diva-port... (primary) (Raw object)
-
https://urn.kb.se/re...
-
https://doi.org/10.1...
-
https://urn.kb.se/re...
-
visa färre...
Abstract
Ämnesord
Stäng
- Background: Identifying and assessing ligand-target binding is a core component in early drug discovery as one or more unwanted interactions may be associated with safety issues. Contributions: We present an open-source, extendable web service for predicting target profiles with confidence using machine learning for a panel of 7 targets, where models are trained on molecular docking scores from a large virtual library. The method uses conformal prediction to produce valid measures of prediction efficiency for a particular confidence level. The service also offers the possibility to dock chemical structures to the panel of targets with QuickVina on individual compound basis. Results: The docking procedure and resulting models were validated by docking well-known inhibitors for each of the 7 targets using QuickVina. The model predictions showed comparable performance to molecular docking scores against an external validation set. The implementation as publicly available microservices on Kubernetes ensures resilience, scalability, and extensibility.
Ämnesord
- MEDICIN OCH HÄLSOVETENSKAP -- Medicinska och farmaceutiska grundvetenskaper -- Läkemedelskemi (hsv//swe)
- MEDICAL AND HEALTH SCIENCES -- Basic Medicine -- Medicinal Chemistry (hsv//eng)
- NATURVETENSKAP -- Data- och informationsvetenskap -- Bioinformatik (hsv//swe)
- NATURAL SCIENCES -- Computer and Information Sciences -- Bioinformatics (hsv//eng)
Nyckelord
- Predicted target profiles
- Virtual screening
- Drug discovery
- Conformal prediction
- AutoDock Vina
- Apache Spark
Publikations- och innehållstyp
- ref (ämneskategori)
- art (ämneskategori)
Hitta via bibliotek
Till lärosätets databas
- Av författaren/redakt...
-
Ahmed, Laeeq
-
Alogheli, Hiba
-
Arvidsson Mc Sha ...
-
Alvarsson, Jonat ...
-
Berg, Arvid
-
Larsson, Anders
-
visa fler...
-
Schaal, Wesley, ...
-
Laure, Erwin
-
Spjuth, Ola, Doc ...
-
visa färre...
- Om ämnet
-
- MEDICIN OCH HÄLSOVETENSKAP
-
MEDICIN OCH HÄLS ...
-
och Medicinska och f ...
-
och Läkemedelskemi
-
- NATURVETENSKAP
-
NATURVETENSKAP
-
och Data och informa ...
-
och Bioinformatik
- Artiklar i publikationen
-
Journal of Chemi ...
- Av lärosätet
-
Kungliga Tekniska Högskolan
-
Uppsala universitet