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Mai-TargetFisher：一种全蛋白质组的药物目标预测方法通过人工智能和物理建模协同增强

2025-01-27 23:04:11 英文原文

作者：Bai, Fang

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摘要

提供的文本似乎是来自各种科学文章，评论和与分子相互作用，药物发现和生物信息学有关的参考和引用的集合。它涵盖了诸如蛋白质 - 配体相互作用，化学基因组学，白藜芦醇的生物学效应以及用于预测复合蛋白亲和力的计算方法等主题。总结这些参考文献所涵盖的要点：1。**蛋白质 - 配体相互作用**：研究讨论白藜芦醇等化合物如何与蛋白质相互作用（例如Pepelnjak等，2020）。这包括探索小分子调节蛋白质表达和功能的机制，通常使用有限的蛋白水解质谱法（LIP-MS）等技术。2。**白藜芦醇的生物学作用**：有几项研究突出了白藜芦醇的不同生物学作用。其中包括通过雌激素受体调节（Nwachukwu等，2014），针对大肠杆菌的抗菌活性（Hwang和Lim，2015年）的抗炎活性，以及​​对钠钠造成的实验性白内障的保护（Doganay等人（Doganay等，2006））。白藜芦醇还因其在癌症治疗中的潜在作用而闻名，包括调节RB和CDK2等细胞周期调节蛋白（Han等，2023； Duan等，2020）。3。**计算方法**：讨论了各种计算方法，以预测复合蛋白的亲和力和相互作用。例如：-Keizer等。（2007）使用配体化学与蛋白质药理学相关。-Karimi等。（2019年）引入了DeepAffinity，这是一种使用统一复发和卷积神经网络的方法，以解释化合物蛋白亲和力的可解释预测。 - Wei等。（2020）呈现Cginet，这是一种基于图的基于卷积网络的模型，可在集成的跨关系图中识别化学基因相互作用。4。**药物发现和靶向**：参考文献还涉及针对特定蛋白质（例如WDR5）治疗神经母细胞瘤（Han等，2023）或Cul4b的小分子抑制剂或卵巢癌进展（Duan等人的CUL4B）的发现和评估（Duan等人。，2020）。这些参考文献共同强调了正在进行的研究，以理解复杂的生物系统，开发计算工具来预测和建模相互作用，并探索天然化合物（如白藜芦醇）的治疗潜力。要深入研究上述任何特定领域，审查全文文章将提供研究人员使用的详细见解和方法。

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