PPB4:基于ChEMBL35训练的深度网络可同时预测小分子的活性与非活性靶点
- PPB4是基于ChEMBL35训练的深度神经网络,通过查询分子与已标注靶点化合物的相似性来推断其可能靶点。
- 与早期的PPB3及类似工具只给出可能的活性靶点不同,它还会标出可能的非活性靶点,以及查询分子同时类似于活性和非活性化合物的靶点。
- 每个预测靶点都附带训练数据中对该靶点有活性的最近邻分子。验证通过两个前瞻性案例研究展示,文中未描述与其他方法的对比基准。该工具以网络服务器形式免费提供。
💡 要点 基于摘要的观点
标出可能的非活性靶点是有用之处。但ChEMBL中的非活性数据稀疏且依赖实验条件,所以我想知道“非活性”的阈值如何定义,以及这些判断的校准程度。它没有与PPB3、SEA等方法直接对比,验证也只有两个案例,因此无法判断是否更好。在采信之前,我会先用几个已知脱靶的内部化合物跑一遍。