Scoring functions for docking
গণনামূলক রসায়ন এবং আণবিক মডেলিংয়ের ক্ষেত্রে, স্কোরিং ফাংশন হল গাণিতিক ফাংশন যা ডক করার পরে দুটি অণুর মধ্যে বন্ধন সম্বন্ধের আনুমানিক পূর্বাভাস দিতে ব্যবহৃত হয়। সাধারণত অণুগুলির মধ্যে একটি হল ওষুধের মতো একটি ছোট জৈব যৌগ এবং দ্বিতীয়টি হল ওষুধের জৈবিক লক্ষ্য যেমন প্রোটিন রিসেপ্টর। দুটি প্রোটিনের মধ্যে বা প্রোটিন এবং ডি. এন. এ-র মধ্যে আন্তঃআণবিক মিথস্ক্রিয়ার শক্তির পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য স্কোরিং ফাংশনও তৈরি করা হয়েছে। ইউটিলিটি স্কোরিং ফাংশনগুলি ওষুধ আবিষ্কার এবং অন্যান্য আণবিক মডেলিং অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত হয়। এর মধ্যে রয়েছেঃ আগ্রহের একটি প্রোটিন লক্ষ্যের সাথে আবদ্ধ নতুন ছোট অণুগুলি সনাক্ত করতে প্রার্থী লিগ্যান্ডগুলির ছোট অণু ডাটাবেসের ভার্চ্যুয়াল স্ক্রিনিং এবং তাই ওষুধ আবিষ্কারের জন্য দরকারী সূচনা পয়েন্ট একটি প্রোটিন লক্ষ্যের সাথে আবদ্ধ নতুন ছোট অণুগুলির ডি নভো ডিজাইন ("স্ক্র্যাচ থেকে ডিজাইন") স্ক্রিনিং হিটগুলির লিড অপ্টিমাইজেশন তাদের আকর্ষণ এবং নির্বাচনযোগ্যতা অনুকূল করতে একটি সম্ভাব্য আরও নির্ভরযোগ্য তবে স্কোরিং ফাংশনের বিকল্প হিসাবে আরও বেশি গণনামূলকভাবে দাবি করা মুক্ত শক্তি বিশৃঙ্খলা গণনা। পূর্বশর্ত স্কোরিং ফাংশনগুলি সাধারণত একটি ডেটা সেটের বিরুদ্ধে প্যারামিটারাইজড (বা প্রশিক্ষিত) হয় যা কোনও প্রজাতির মতো আণবিক প্রজাতির মধ্যে পরীক্ষামূলকভাবে নির্ধারিত বাঁধাই সাদৃশ্য নিয়ে গঠিত যা কেউ ভবিষ্যদ্বাণী করতে চায়। প্রোটিনের জন্য লিগ্যান্ডগুলির সাদৃশ্যের পূর্বাভাস দেওয়ার লক্ষ্যে বর্তমানে ব্যবহৃত পদ্ধতিগুলির জন্য নিম্নলিখিতগুলি অবশ্যই প্রথমে জানতে হবে বা ভবিষ্যদ্বাণী করতে হবেঃ প্রোটিন তৃতীয় কাঠামো-ত্রিমাত্রিক স্থানে প্রোটিন পরমাণুর বিন্যাস। প্রোটিন কাঠামো এক্স-রে স্ফটিকবিদ্যা বা সমাধান পর্যায় এন. এম. আর পদ্ধতির মতো পরীক্ষামূলক কৌশল দ্বারা নির্ধারিত হতে পারে বা সমবিজ্ঞান মডেলিং দ্বারা পূর্বাভাস দেওয়া যেতে পারে। লিগ্যান্ড সক্রিয় গঠন-প্রোটিন বাইন্ডিং-মোডের সাথে আবদ্ধ হলে লিগ্যান্ডের ত্রিমাত্রিক আকৃতি-জটিলতায় একে অপরের সাথে সম্পর্কিত দুটি বাঁধাই অংশীদারদের অভিযোজন উপরের তথ্যটি জটিলের ত্রিমাত্রিক কাঠামো প্রদান করে। এই কাঠামোর উপর ভিত্তি করে, স্কোরিং ফাংশনটি নীচের বর্ণিত পদ্ধতিগুলির মধ্যে একটি ব্যবহার করে কমপ্লেক্সের দুটি অণুর মধ্যে সংযোগের শক্তি অনুমান করতে পারে। পরিশেষে স্কোরিং ফাংশনটি নিজেই বাঁধাই মোড এবং কমপ্লেক্সের ছোট অণুর সক্রিয় গঠন উভয়ের পূর্বাভাস দিতে সহায়তা করতে ব্যবহার করা যেতে পারে, অথবা বিকল্পভাবে ডকিং রানের মধ্যে একটি সহজ এবং গণনামূলকভাবে দ্রুত ফাংশন ব্যবহার করা যেতে পারে। শ্রেণীবিন্যাস স্কোরিং ফাংশনের চারটি সাধারণ শ্রেণী রয়েছেঃ বল ক্ষেত্র-একটি বল ক্ষেত্র ব্যবহার করে কমপ্লেক্সের দুটি অণুর সমস্ত পরমাণুর মধ্যে আন্তঃআণবিক ভ্যান ডার ওয়ালস এবং ইলেক্ট্রোস্ট্যাটিক মিথস্ক্রিয়ার শক্তির সমষ্টি দ্বারা সাদৃশ্যগুলি অনুমান করা হয়। দুটি বাঁধাই অংশীদারের আন্তঃআণবিক শক্তি (স্ট্রেন শক্তি হিসাবেও উল্লেখ করা হয়) প্রায়শই অন্তর্ভুক্ত করা হয়। অবশেষে যেহেতু বাঁধাই সাধারণত জলের উপস্থিতিতে হয়, তাই লিগ্যান্ড এবং প্রোটিনের বিচ্ছিন্ন শক্তি কখনও কখনও জি. বি. এস. এ বা পি. বি. এস. এ-এর মতো অন্তর্নিহিত সমাধান পদ্ধতি ব্যবহার করে বিবেচনা করা হয়। অভিজ্ঞতাগত-দুই বন্ধনকারী অংশীদারদের মধ্যে বিভিন্ন ধরনের মিথস্ক্রিয়ার সংখ্যা গণনার উপর ভিত্তি করে। গণনা একে অপরের সংস্পর্শে থাকা লিগ্যান্ড এবং রিসেপ্টর পরমাণুর সংখ্যার উপর ভিত্তি করে বা জটিল নয় এমন লিগ্যান্ড এবং প্রোটিনের তুলনায় কমপ্লেক্সে দ্রাবক অ্যাক্সেসিবল সারফেস এরিয়া (δSASA)-র পরিবর্তন গণনা করে করা যেতে পারে। স্কোরিং ফাংশনের সহগগুলি সাধারণত একাধিক রৈখিক রিগ্রেশন পদ্ধতি ব্যবহার করে ফিট করা হয়। কার্যকারিতার এই মিথস্ক্রিয়া শর্তাবলীর মধ্যে উদাহরণস্বরূপ অন্তর্ভুক্ত থাকতে পারেঃ হাইড্রোফোবিক-হাইড্রোফোবিক যোগাযোগ (অনুকূল), হাইড্রোফোবিক-হাইড্রোফিলিক যোগাযোগ (প্রতিকূল) (অপরিশোধিত হাইড্রোজেন বন্ধনের জন্য অ্যাকাউন্ট, যা বাঁধনে একটি গুরুত্বপূর্ণ এনথালপিক অবদান। একটি হারিয়ে যাওয়া হাইড্রোজেন বন্ধন বন্ধন সম্বন্ধের মাত্রার 1-2 ক্রমের জন্য দায়ী হতে পারে। ), হাইড্রোজেন বন্ধনের সংখ্যা (সম্বন্ধের ক্ষেত্রে অনুকূল অবদান, বিশেষত যদি দ্রাবক থেকে রক্ষা করা হয়, যদি দ্রাবক কোনও অবদান প্রকাশ না করে), জটিল গঠনে স্থির ঘূর্ণনযোগ্য বন্ধনের সংখ্যা (প্রতিকূল গঠনমূলক এনট্রপি অবদান)। জ্ঞান-ভিত্তিক-বড় থ্রিডি ডাটাবেসে আন্তঃআণবিক ঘনিষ্ঠ যোগাযোগের পরিসংখ্যানগত পর্যবেক্ষণের উপর ভিত্তি করে (যেমন কেমব্রিজ স্ট্রাকচারাল ডাটাবেস বা প্রোটিন ডেটা ব্যাংক) যা পরিসংখ্যানগত "গড় শক্তির সম্ভাবনা" অর্জন করতে ব্যবহৃত হয়। এই পদ্ধতিটি এই ধারণার উপর ভিত্তি করে তৈরি করা হয়েছে যে নির্দিষ্ট ধরনের পরমাণু বা কার্যকরী গোষ্ঠীর মধ্যে ঘনিষ্ঠ আন্তঃআণবিক মিথস্ক্রিয়া যা এলোমেলো বন্টনের দ্বারা প্রত্যাশার চেয়ে বেশি ঘন ঘন ঘটে তা শক্তির দিক থেকে অনুকূল হতে পারে এবং তাই বন্ধন সম্পর্কে অনুকূল অবদান রাখে। মেশিন-লার্নিং-এই ধ্রুপদী স্কোরিং ফাংশনগুলির বিপরীতে, মেশিন-লার্নিং স্কোরিং ফাংশনগুলি প্রোটিন-লিগ্যান্ড জটিল বর্ণনাকারী কাঠামোগত বৈশিষ্ট্যগুলির মধ্যে সম্পর্কের জন্য একটি পূর্বনির্ধারিত কার্যকরী রূপ ধরে না নিয়ে চিহ্নিত করা হয়। এইভাবে, কার্যকরী রূপটি সরাসরি তথ্য থেকে অনুমান করা হয়। মেশিন-লার্নিং স্কোরিং ফাংশনগুলি ধারাবাহিকভাবে বিভিন্ন প্রোটিন-লিগ্যান্ড কমপ্লেক্সের বন্ধন সম্বন্ধের পূর্বাভাসে শাস্ত্রীয় স্কোরিং ফাংশনগুলিকে ছাড়িয়ে যেতে দেখা গেছে। লক্ষ্য-নির্দিষ্ট জটিলতার ক্ষেত্রেও এটি হয়েছে, যদিও সুবিধাটি লক্ষ্য-নির্ভর এবং মূলত উপলব্ধ প্রাসঙ্গিক তথ্যের পরিমাণের উপর নির্ভর করে। যখন যথাযথ যত্ন নেওয়া হয়, মেশিন-লার্নিং স্কোরিং ফাংশনগুলি কাঠামো-ভিত্তিক ভার্চুয়াল স্ক্রিনিংয়ের সম্পর্কিত সমস্যায় শাস্ত্রীয় স্কোরিং ফাংশনগুলিকে দৃঢ়ভাবে ছাড়িয়ে যায়। উপরন্তু, যদি লক্ষ্যের জন্য নির্দিষ্ট তথ্য পাওয়া যায়, তবে এই কর্মক্ষমতার ব্যবধানটি প্রশস্ত হয় এই পর্যালোচনাগুলি কাঠামো-ভিত্তিক ড্রাগ ডিজাইনের জন্য মেশিন-লার্নিং স্কোরিং ফাংশনগুলির উপর একটি বিস্তৃত ওভারভিউ প্রদান করে। যে কোনও স্কোরিং ফাংশন প্রশিক্ষণ এবং পরীক্ষার জন্য একটি নির্দিষ্ট লক্ষ্যের জন্য ডেকয়গুলির পছন্দ অন্যতম গুরুত্বপূর্ণ বিষয়। প্রথম তিনটি প্রকার, বল-ক্ষেত্র, অভিজ্ঞতাগত এবং জ্ঞান-ভিত্তিক, সাধারণত শাস্ত্রীয় স্কোরিং ফাংশন হিসাবে উল্লেখ করা হয় এবং বাঁধনে তাদের অবদান রৈখিকভাবে মিলিত বলে ধরে নিয়ে চিহ্নিত করা হয়। এই সীমাবদ্ধতার কারণে, শাস্ত্রীয় স্কোরিং ফাংশনগুলি প্রচুর পরিমাণে প্রশিক্ষণের তথ্যের সুবিধা নিতে অক্ষম। পরিষ্করণ যেহেতু বিভিন্ন স্কোরিং ফাংশন তুলনামূলকভাবে সহ-রৈখিক, তাই সর্বসম্মত স্কোরিং ফাংশনগুলি নির্ভুলতার উল্লেখযোগ্য উন্নতি করতে পারে না। এই দাবিটি এই ক্ষেত্রে প্রচলিত দৃষ্টিভঙ্গির বিরুদ্ধে কিছুটা যায়, কারণ পূর্ববর্তী গবেষণায় পরামর্শ দেওয়া হয়েছিল যে সর্বসম্মত স্কোরিং উপকারী ছিল। একটি নিখুঁত স্কোরিং ফাংশন লিগ্যান্ড এবং তার লক্ষ্যের মধ্যে বন্ধন মুক্ত শক্তির পূর্বাভাস দিতে সক্ষম হবে। কিন্তু বাস্তবে গণনামূলক পদ্ধতি এবং গণনামূলক সম্পদ উভয়ই এই লক্ষ্যে বাধা সৃষ্টি করে। তাই প্রায়শই এমন পদ্ধতি নির্বাচন করা হয় যা ফলস পজিটিভ এবং ফলস নেগেটিভ লিগ্যান্ডগুলির সংখ্যা হ্রাস করে। যেসব ক্ষেত্রে বাঁধাই ধ্রুবক এবং কাঠামোর তথ্যের একটি পরীক্ষামূলক প্রশিক্ষণ সেট পাওয়া যায়, সেখানে আণবিক ডকিংয়ে ব্যবহৃত স্কোরিং ফাংশনকে পরিমার্জন করার জন্য একটি সহজ পদ্ধতি তৈরি করা হয়েছে। তথ্যসূত্র ডকিং গণনামূলক রসায়ন কেমিনফরম্যাটিক্স প্রোটিন কাঠামো বায়োইনফরম্যাটিক্স