PepFuNN:诺沃诺迪斯克开源工具包,使在分析中的成为可能
Rodrigo Ochoa1, Kristine Deibler2
1Novo Nordisk A/S, Novo Nordisk Park, Måløv, Denmark.
概括
我们介绍PepFuNN,这是一个开源的Python包,用于分析类库和探索化学空间. 该工具有助于理解结构-活性关系,并设计用于研究和开发的新序列.
科学领域:
- 计算化学是一种计算化学.
- 生物信息学是一种生物信息学.
- 药物发现 药物发现
背景情况:
- 类图书馆对于药物发现和理解生物过程至关重要.
- 分析的化学空间和结构-活性关系 (SAR) 是计算密集的.
- 现有的工具可能缺乏现代类研究的全面功能.
研究的目的:
- 介绍PepFuNN,一个开源的Python包,旨在进行全面的类库分析.
- 为探索化工空间和执行SAR研究提供工具.
- 促进基于的治疗方法的设计和优化.
主要方法:
- PepFuNN 是一个包含五个分析模块的Python包.
- 它计算物理化学性质,并使用各种体表示进行相似性分析.
- 包括聚类,基于需求的库设计,以及用于突变指导的匹配对分析.
主要成果:
- PepFuNN可以研究具有天然和一些非天然氨基酸的.
- 该软件包提供了类似性分析,聚类和图书馆设计的功能.
- 一个专门的模块支持从实验数据中提取匹配的对,以指导新的设计回合.
结论:
- PepFuNN提供了一个多功能,开源的平台,用于深入的类研究.
- 它使研究人员能够更有效地分析化物空间和SAR.
- 该软件包促进了基于数据的类库设计和候选物的优化.


