TTDock: метод докинга на основе тензорных поездов
Ключевые слова:
тензорный поезд, крестовый метод, глобальная оптимизация, докинг, компьютерный дизайн лекарствАннотация
Разработан метод докинга на основе тензорных поездов, позволяющий с высокой вероятностью найти положение, в котором достигается глобальный минимум энергии системы белок-лиганд. Полученный метод сравнивается с одним из наиболее эффективных методов докинга на основе генетических алгоритмов SOL. Результаты тестирования показывают, что метод на основе тензорных поездов в 10 раз менее затратен при сопоставимой надежности получения глобального оптимума энергии.
Библиографические ссылки
Садовничий В.А., Сулимов В.Б. Суперкомпьютерные технологии в медицине // Суперкомпьютерные технологии в науке, образовании и промышленности / Под ред. В.А. Садовничего, Г.И. Савина, Вл.В. Воеводина. М: Изд-во Моск. ун-та, 2009. 16-23.
Романов А.Н., Кондакова О.А., Григорьев Ф.В., Сулимов A.В., Лущекина С.В., Мартынов Я.Б., Сулимов В.Б. Компьютерный дизайн лекарственных средств: программа докинга SOL // Вычислительные методы и программирование. 2008. 9. 213-233.
Офёркин И.В., Сулимов А.В., Кондакова О.А., Сулимов В.Б. Реализация поддержки параллельных вычислений в программах докинга SOLGRID и SOL // Вычислительные методы и программирование. 2011. 12. 9-23.
Mobley D.L., Dill K.A. Binding of small-molecule ligands to proteins: «what you see» is not always «what you get» // Structure. 2009. 17, N 4. 489-498.
Kolda T.G., Bader B.W. Tensor decompositions and applications // SIAM Review. 2009. 51, N 3. 455-500.
Oseledets I.V., Savostianov D.V., Tyrtyshnikov E.E. Tucker dimensionality reduction of three-dimensional arrays in linear time // SIAM J. Matrix Anal. Appl. 2008. 30, N 3. 939-956.
Oseledets I.V., Tyrtyshnikov E.E. Breaking the curse of dimensionality, or how to use SVD in many dimensions // SIAM J. Sci. Comput. 2009. 31, N 5. 3744-3759.
Oseledets I.V. Tensor-train decomposition // SIAM J. Sci. Comput. 2011. 33, N 5. 2295-2317.
Oseledets I.V., Tyrtyshnikov E.E. TT-cross approximation for multidimensional arrays // Linear Algebra Appl. 2010. 432, N 1. 70-88.
Goreinov S.A., Tyrtyshnikov E.E., Zamarashkin N.L. A theory of pseudo-skeleton approximations // Linear Algebra Appl. 1997. 261, N 1-3. 1-21.
Tyrtyshnikov E.E. Incomplete cross approximation in the mosaic-skeleton method // Computing. 2000. 64, N 4. 367-380.
Goreinov S.A., Tyrtyshnikov E.E. The maximal-volume concept in approximation by low-rank matrices // Contemporary Mathematics. 2001. 208. 47-51.
Goreinov S.A., Oseledets I.V., Savostyanov D.V., Tyrtyshnikov E.E., Zamarashkin N.L. How to find a good submatrix // Matrix Methods: Theory, Algorithms, Applications / Edited by V. Olshevsky and E. Tyrtyshnikov. Hackensack: World Scientific, 2010. 247-256.
Huey R., Morris G.M., Olson A.J., Goodsell D.S. A semiempirical free energy force field with charge-based desolvation // J. Computational Chemistry. 2007. 28, N 6. 1145-1152.
Verdonk M.L., Cole J.C., Hartshorn M.J., Murray C.W., Taylor R.D. Improved protein-ligand docking using GOLD // Proteins: Structure, Function, and Bioinformatics. 2003. 52, N 4. 609-623.
Thomsen R., Christensen M.H. MolDock: a new technique for high-accuracy molecular docking // J. Medicinal Chemistry. 2006. 49, N 11. 3315-3321.
Halgren T.A. Merck molecular force field // J. Computational Chemistry. 1996. 17, N 5/6. 490-519.
Romanov A.N., Jabin S.N., Martynov Y.B., Sulimov A.V., Grigoriev F.V., Sulimov V.B. Surface generalized Born method: a simple, fast, and precise implicit solvent model beyond the Coulomb approximation // J. Physical Chemistry A. 2004. 108, N 43. 9323-9327.
RCSB protein data bank (http://www.rcsb.org/pdb/home/home.do).
Alvarez J., Shoichet B. Virtual screening in drug discovery. Vol. 1. Boca Raton: CRC Press, 2005.
CSAR 2011-2012 Benchmark Exercise (http://www.csardock.org/).
Загрузки
Опубликован
Выпуск
Раздел
Лицензия
Copyright (c) 2013 Вычислительные методы и программирование
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
