相关实验视频
Updated: Aug 16, 2026
11:59
Competitive Genomic Screens of Barcoded Yeast Libraries
Published on: August 11, 2011
18.3K
图书馆规模和测试规模对虚拟选的影响
Fangyu Liu1, Olivier Mailhot1, Isabella S Glenn1
1Dept. of Pharmaceutical Chemistry, University of California, San Francisco, San Francisco CA 94143, USA.
bioRxiv : the preprint server for biology
|July 19, 2024
概括
扩大用于药物发现的虚拟图书馆显著提高了命中率,并确定了新的支架. 测试数百种化合物对于可靠的结果至关重要,与较小的样本大小不同.
科学领域:
- 计算化学是一种计算化学.
- 药物发现 药物发现
- 生物化学 生化学
背景情况:
- 用于连接体发现的虚拟库已经呈指数级增长.
- 实验验证并没有跟上步伐,限制了对命中率和强度的解释.
研究的目的:
- 实验性比较大规模虚拟查与小规模查的有效性.
- 评估虚拟图书馆大小对命中率,支架多样性和抑制功能的影响.
主要方法:
- 一个17亿个分子的虚拟库对抗AmpCβ-lactamase的对接.
- 与9900万个分子图书馆屏幕进行比较.
- 实验测试了来自较大的图书馆的1521个分子和来自较小的44个分子.
主要成果:
- 更大的虚拟图书馆在击中率和更多新的脚手架上得到了两倍的改善.
- 确定的抑制剂的效能得到改善,总体发现的抑制剂增加了50倍.
- 匹配率和亲和度在小样本大小 (几十个) 中显示出很高的变化,但在测试数百个样本时趋同.
结论:
- 大规模的虚拟查增强了连接体的发现和强效抑制剂的识别.
- 虚拟库和实验测试的规模增加改善了连接体发现和排名准确性.
- 为了可靠地评估命中率和亲缘关系,需要测试几百种化合物.
更多相关视频
15:28A Microscopic Phenotypic Assay for the Quantification of Intracellular Mycobacteria Adapted for High-throughput/High-content Screening
Published on: January 17, 2014
7.8K
08:43A Fluorescence-based Lymphocyte Assay Suitable for High-throughput Screening of Small Molecules
Published on: March 10, 2017
10.4K
