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Ligand Binding Sites

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Proteins are dynamic macromolecules that carry out a wide variety of essential processes; however, the activities of most proteins depend on their interactions with other molecules or ions, known as ligands.
Protein-ligand interactions are quite specific; even though numerous potential ligands surround a cellular protein at any given time, only a particular ligand can bind to that protein. Moreover, a ligand binds only to a dedicated area on the surface of the protein, known as the...
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Many proteins’ biological role depends on their interactions with their ligands, small molecules that bind to specific locations on the protein known as ligand-binding sites. Ligand-binding sites are often conserved among homologous proteins as these sites are critical for protein function.
Binding sites are often located in large pockets, and if their location on a protein’s surface is unknown, it can be predicted using various approaches. The energetic method computationally...
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Ligand Binding and Linkage00:49

Ligand Binding and Linkage

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Allosteric proteins have more than one ligand binding site; the binding of a ligand to any of these sites influences the binding of ligands to the other sites. When a protein is allosteric, its binding sites are called coupled or linked.  In the case of enzymes, the site that binds to the substrate is known as the active site and the other site is known as the regulatory site. When a ligand binds to the regulatory site, this leads to conformational changes in the protein that can influence...
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Aprovechamiento de la geometría angular en el aprendizaje profundo para la predicción de la afinidad de unión

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  • 1Griffith University, 170 Kessels Rd, Nathan, 4111, QLD, Australia; Rajshahi University of Engineering & Technology, Rajshahi, 6204, Bangladesh.

Computer methods and programs in biomedicine
|February 15, 2026
PubMed
Resumen
Este resumen es generado por máquina.

Este estudio presenta características geométricas angulares para predecir la afinidad de unión proteína-ligando, logrando resultados de vanguardia. El Predictor Consciente del Ángulo (AAP) ofrece un enfoque ligero y eficaz para el descubrimiento de fármacos.

Palabras clave:
Mapas de ángulosPredicción de afinidad de uniónAprendizaje profundoÁngulos diedrosLigandoProteína

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Área de la Ciencia:

  • Química computacional
  • Biología estructural
  • Descubrimiento de fármacos

Sus antecedentes:

  • La predicción de la afinidad de unión proteína-ligando es crucial para el diseño de fármacos basado en la estructura.
  • Los modelos actuales de aprendizaje profundo a menudo dependen de rejillas 3D o grafos moleculares que consumen muchos recursos.
  • Estos métodos pueden no capturar completamente las interacciones direccionales específicas esenciales para la unión.

Objetivo del estudio:

  • Introducir novedosas características geométricas angulares como descriptores de las interacciones de unión.
  • Desarrollar un modelo eficaz y ligero para la predicción de la afinidad de unión.

Principales métodos:

  • Extracción de siete tipos de ángulos diedros entre átomos de proteína y ligando para codificar la orientación y la geometría.
  • Desarrollo de una red de conjunto totalmente conectada, el Predictor Consciente del Ángulo (AAP), para integrar estas características angulares.

Principales resultados:

  • AAP logró un rendimiento de vanguardia en el punto de referencia CASF-2016 con R=0.872, RMSE=1.072, MAE=0.817, SD=1.077 y CI=0.845.
  • Se observaron mejoras constantes en el rendimiento, que oscilaron entre el 0,3% y el 36%, en cuatro conjuntos de datos de referencia adicionales.
  • El modelo demuestra eficacia, robustez y eficiencia computacional.

Conclusiones:

  • Las características geométricas angulares son descriptores eficaces, ligeros y robustos para la predicción de la afinidad de unión.
  • La geometría angular representa una dirección prometedora para el descubrimiento de fármacos basado en la estructura en el futuro.
  • El programa AAP y los datos están disponibles públicamente para investigación y aplicación futuras.