Scoring functions for docking
કોમ્પ્યુટેશનલ રસાયણશાસ્ત્ર અને મોલેક્યુલર મોડેલિંગના ક્ષેત્રોમાં, સ્કોરિંગ ફંક્શન્સ એ ગાણિતિક કાર્યો છે જેનો ઉપયોગ બે અણુઓ વચ્ચે બંધનકર્તા સંબંધની આગાહી કરવા માટે થાય છે. સૌથી સામાન્ય રીતે અણુઓમાંથી એક દવા જેવા નાના કાર્બનિક સંયોજન છે અને બીજું દવાનું જૈવિક લક્ષ્ય છે જેમ કે પ્રોટીન રીસેપ્ટર. બે પ્રોટીન વચ્ચે અથવા પ્રોટીન અને ડીએનએ વચ્ચે આંતરઆણ્વિક ક્રિયાપ્રતિક્રિયાઓની શક્તિની આગાહી કરવા માટે સ્કોરિંગ કાર્યો પણ વિકસાવવામાં આવ્યા છે. ડ્રગની શોધ અને અન્ય મોલેક્યુલર મોડેલિંગ કાર્યક્રમોમાં યુટિલિટી સ્કોરિંગ કાર્યોનો વ્યાપકપણે ઉપયોગ થાય છે. આમાં નીચેનાનો સમાવેશ થાય છેઃ રસના પ્રોટીન લક્ષ્ય સાથે જોડાયેલા નવા નાના અણુઓને ઓળખવા માટે ઉમેદવાર લિગાન્ડ્સના નાના પરમાણુ ડેટાબેઝની વર્ચ્યુઅલ સ્ક્રીનીંગ અને તેથી ડ્રગની શોધ માટે ઉપયોગી પ્રારંભિક બિંદુઓ છે પ્રોટીન લક્ષ્ય સાથે જોડાયેલા નવા નાના અણુઓની ડી નોવો ડિઝાઇન (ડિઝાઇન "શરૂઆતથી") તેમની આત્મીયતા અને પસંદગીને શ્રેષ્ઠ બનાવવા માટે સ્ક્રીનીંગ હિટનું લીડ ઓપ્ટિમાઇઝેશન સ્કોરિંગ વિધેયો માટે સંભવિત રીતે વધુ વિશ્વસનીય પરંતુ વધુ કોમ્પ્યુટેશનલ માંગ વિકલ્પ મુક્ત ઊર્જા વિક્ષેપ ગણતરીઓ છે. પૂર્વજરૂરીયાતો સ્કોરિંગ કાર્યો સામાન્ય રીતે આંકડાના સમૂહ સામે પરિમાણિત (અથવા પ્રશિક્ષિત) હોય છે, જેમાં કોઈ વ્યક્તિ આગાહી કરવા માંગે છે તેવી પ્રજાતિઓ જેવી જ પરમાણુ પ્રજાતિઓ વચ્ચે પ્રાયોગિક રીતે નિર્ધારિત બંધનકર્તા સંબંધોનો સમાવેશ થાય છે. પ્રોટીન માટે લિગાન્ડ્સની આત્મીયતાની આગાહી કરવા માટે હાલમાં ઉપયોગમાં લેવાતી પદ્ધતિઓ માટે નીચેની પદ્ધતિઓ પહેલા જાણવી અથવા આગાહી કરવી આવશ્યક છેઃ પ્રોટીન તૃતીય માળખું-ત્રિ-પરિમાણીય જગ્યામાં પ્રોટીન અણુઓની ગોઠવણી. પ્રોટીન માળખાં એક્સ-રે ક્રિસ્ટલોગ્રાફી અથવા સોલ્યુશન ફેઝ એન. એમ. આર. પદ્ધતિઓ જેવી પ્રાયોગિક તકનીકો દ્વારા નક્કી કરી શકાય છે અથવા હોમોલોજી મોડેલિંગ દ્વારા આગાહી કરી શકાય છે. લિગાન્ડ સક્રિય રચના-પ્રોટીન બાઇન્ડિંગ-મોડ સાથે બંધાયેલ હોય ત્યારે લિગાન્ડનો ત્રિ-પરિમાણીય આકાર-સંકુલમાં એકબીજા સાથે સંબંધિત બે બંધનકર્તા ભાગીદારોની દિશા ઉપરોક્ત માહિતી સંકુલની ત્રિ-પરિમાણીય રચના આપે છે. આ માળખાના આધારે, સ્કોરિંગ કાર્ય પછી નીચે દર્શાવેલ પદ્ધતિઓમાંથી એકનો ઉપયોગ કરીને સંકુલમાં બે અણુઓ વચ્ચેના જોડાણની શક્તિનો અંદાજ લગાવી શકે છે. છેવટે સ્કોરિંગ કાર્યનો ઉપયોગ બંધનકર્તા સ્થિતિ અને સંકુલમાં નાના અણુની સક્રિય રચના બંનેની આગાહી કરવામાં મદદ કરવા માટે થઈ શકે છે, અથવા વૈકલ્પિક રીતે ડોકીંગ રનમાં સરળ અને કોમ્પ્યુટેશનલ રીતે ઝડપી કાર્યનો ઉપયોગ કરી શકાય છે. વર્ગ સ્કોરિંગ કાર્યોના ચાર સામાન્ય વર્ગો છેઃ બળ ક્ષેત્ર-સંબંધોનો અંદાજ આંતરઆણ્વિક વાન ડર વાલ્સની શક્તિ અને બળ ક્ષેત્રનો ઉપયોગ કરીને સંકુલમાં બે અણુઓના તમામ અણુઓ વચ્ચેની વિદ્યુતસ્થૈતિક ક્રિયાપ્રતિક્રિયાઓનો સરવાળો કરીને કરવામાં આવે છે. બે બંધનકર્તા ભાગીદારોની ઇન્ટ્રામોલેક્યુલર ઊર્જા (જેને તાણ ઊર્જા તરીકે પણ ઓળખવામાં આવે છે) નો પણ વારંવાર સમાવેશ થાય છે. છેવટે બંધન સામાન્ય રીતે પાણીની હાજરીમાં થતું હોવાથી, કેટલીકવાર જી. બી. એસ. એ. અથવા પી. બી. એસ. એ. જેવી ગર્ભિત દ્રાવણ પદ્ધતિઓનો ઉપયોગ કરીને લિગાન્ડ અને પ્રોટીનની વિઘટન ઊર્જાને ધ્યાનમાં લેવામાં આવે છે. પ્રયોગમૂલક-બે બંધનકર્તા ભાગીદારો વચ્ચે વિવિધ પ્રકારની ક્રિયાપ્રતિક્રિયાઓની સંખ્યાની ગણતરી પર આધારિત. ગણતરી એકબીજાના સંપર્કમાં રહેલા લિગાન્ડ અને રીસેપ્ટર અણુઓની સંખ્યા પર આધારિત હોઈ શકે છે અથવા જટિલ લિગાન્ડ અને પ્રોટીનની સરખામણીમાં સંકુલમાં દ્રાવક સુલભ સપાટી વિસ્તાર (δSASA) માં ફેરફારની ગણતરી કરી શકાય છે. સ્કોરિંગ કાર્યના ગુણાંક સામાન્ય રીતે બહુવિધ રેખીય રીગ્રેસન પદ્ધતિઓનો ઉપયોગ કરીને બંધબેસે છે. કાર્યની આ ક્રિયાપ્રતિક્રિયાની શરતોમાં ઉદાહરણ તરીકે સમાવેશ થઈ શકે છેઃ હાઇડ્રોફોબિક-હાઇડ્રોફોબિક સંપર્કો (અનુકૂળ), હાઇડ્રોફોબિક-હાઇડ્રોફિલિક સંપર્કો (પ્રતિકૂળ) (અપૂર્ણ હાઇડ્રોજન બોન્ડ્સ માટેના એકાઉન્ટ્સ, જે બંધન માટે મહત્વપૂર્ણ એન્થાલ્પિક યોગદાન છે. એક ખોવાયેલો હાઇડ્રોજન બંધ બંધન સંબંધમાં તીવ્રતાના 1-2 ક્રમ માટે જવાબદાર હોઈ શકે છે. ), હાઇડ્રોજન બંધની સંખ્યા (આકર્ષણમાં અનુકૂળ યોગદાન, ખાસ કરીને જો દ્રાવકથી રક્ષણ મળે, જો દ્રાવકનું કોઈ યોગદાન ન હોય તો), જટિલ રચનામાં સ્થિર ફરતા બંધની સંખ્યા (પ્રતિકૂળ રચનાત્મક એન્ટ્રોપી યોગદાન). જ્ઞાન આધારિત-મોટા 3ડી ડેટાબેઝ (જેમ કે કેમ્બ્રિજ સ્ટ્રક્ચરલ ડેટાબેઝ અથવા પ્રોટીન ડેટા બેંક) માં આંતરઆણ્વિક નજીકના સંપર્કોના આંકડાકીય અવલોકનો પર આધારિત જેનો ઉપયોગ આંકડાકીય "સરેરાશ બળની ક્ષમતા" મેળવવા માટે થાય છે. આ પદ્ધતિ એવી ધારણા પર આધારિત છે કે અમુક પ્રકારનાં અણુઓ અથવા કાર્યાત્મક જૂથો વચ્ચેની નજીકની આંતરઆણ્વિક ક્રિયાપ્રતિક્રિયાઓ કે જે અવ્યવસ્થિત વિતરણ દ્વારા અપેક્ષા કરતાં વધુ વારંવાર થાય છે તે ઊર્જાત્મક રીતે અનુકૂળ હોવાની શક્યતા છે અને તેથી બંધનકર્તા સંબંધમાં અનુકૂળ યોગદાન આપે છે. મશીન-લર્નિંગ-આ શાસ્ત્રીય સ્કોરિંગ કાર્યોથી વિપરીત, મશીન-લર્નિંગ સ્કોરિંગ કાર્યો બંધનકર્તા આકર્ષણ અને પ્રોટીન-લિગાન્ડ સંકુલનું વર્ણન કરતી માળખાકીય સુવિધાઓ વચ્ચેના સંબંધ માટે પૂર્વનિર્ધારિત કાર્યાત્મક સ્વરૂપ ન ધારીને વર્ગીકૃત કરવામાં આવે છે. આ રીતે, કાર્યાત્મક સ્વરૂપનું સીધા ડેટામાંથી અનુમાન કરવામાં આવે છે. મશીન-લર્નિંગ સ્કોરિંગ ફંક્શન્સ સતત વિવિધ પ્રોટીન-લિગાન્ડ કોમ્પ્લેક્સની બંધનકર્તા આકર્ષણની આગાહીમાં શાસ્ત્રીય સ્કોરિંગ ફંક્શન્સને પાછળ છોડી દે છે. લક્ષ્ય-વિશિષ્ટ સંકુલ માટે પણ આ સ્થિતિ રહી છે, જો કે ફાયદો લક્ષ્ય-આધારિત છે અને મુખ્યત્વે ઉપલબ્ધ સંબંધિત માહિતીના જથ્થા પર આધાર રાખે છે. જ્યારે યોગ્ય કાળજી લેવામાં આવે છે, ત્યારે મશીન-લર્નિંગ સ્કોરિંગ કાર્યો માળખા-આધારિત વર્ચ્યુઅલ સ્ક્રીનીંગની સંબંધિત સમસ્યામાં શાસ્ત્રીય સ્કોરિંગ કાર્યોને મજબૂત રીતે પાછળ છોડી દે છે. વધુમાં, જો લક્ષ્ય માટે ચોક્કસ માહિતી ઉપલબ્ધ હોય, તો આ કામગીરીનું અંતર વધે છે આ સમીક્ષાઓ માળખા-આધારિત દવા ડિઝાઇન માટે મશીન-લર્નિંગ સ્કોરિંગ કાર્યો પર વ્યાપક ઝાંખી પ્રદાન કરે છે. આપેલ લક્ષ્ય માટે ડિકોયની પસંદગી એ કોઈપણ સ્કોરિંગ કાર્યની તાલીમ અને પરીક્ષણ માટેના સૌથી મહત્વપૂર્ણ પરિબળોમાંથી એક છે. પ્રથમ ત્રણ પ્રકારો, બળ-ક્ષેત્ર, પ્રયોગમૂલક અને જ્ઞાન-આધારિત, સામાન્ય રીતે શાસ્ત્રીય સ્કોરિંગ કાર્યો તરીકે ઓળખાય છે અને બંધનમાં તેમનું યોગદાન રેખીય રીતે સંયુક્ત છે એમ ધારીને લાક્ષણિકતા આપવામાં આવે છે. આ અવરોધને કારણે, શાસ્ત્રીય સ્કોરિંગ કાર્યો મોટી માત્રામાં તાલીમ ડેટાનો લાભ લેવામાં અસમર્થ છે. રિફાઇનમેન્ટ વિવિધ સ્કોરિંગ કાર્યો પ્રમાણમાં સહ-રેખીય હોવાથી, સર્વસંમતિ સ્કોરિંગ કાર્યો ચોકસાઈમાં નોંધપાત્ર સુધારો કરી શકશે નહીં. આ દાવો આ ક્ષેત્રમાં પ્રવર્તમાન દ્રષ્ટિકોણની વિરુદ્ધ હતો, કારણ કે અગાઉના અભ્યાસોએ સૂચવ્યું હતું કે સર્વસંમતિ સ્કોરિંગ ફાયદાકારક છે. એક સંપૂર્ણ સ્કોરિંગ કાર્ય લિગાન્ડ અને તેના લક્ષ્ય વચ્ચે બંધનકર્તા મુક્ત ઊર્જાની આગાહી કરવામાં સક્ષમ હશે. પરંતુ વાસ્તવમાં કોમ્પ્યુટેશનલ પદ્ધતિઓ અને કોમ્પ્યુટેશનલ સંસાધનો બંને આ લક્ષ્ય પર પ્રતિબંધ મૂકે છે. તેથી મોટાભાગે એવી પદ્ધતિઓ પસંદ કરવામાં આવે છે જે ખોટા હકારાત્મક અને ખોટા નકારાત્મક લિગાન્ડ્સની સંખ્યાને ઘટાડે છે. એવા કિસ્સાઓમાં કે જ્યાં બંધનકર્તા સ્થિરાંકો અને માળખાઓના ડેટાનો પ્રાયોગિક તાલીમ સમૂહ ઉપલબ્ધ હોય, ત્યાં મોલેક્યુલર ડોકિંગમાં ઉપયોગમાં લેવાતા સ્કોરિંગ કાર્યને સુધારવા માટે એક સરળ પદ્ધતિ વિકસાવવામાં આવી છે. સંદર્ભો ડોકીંગ કોમ્પ્યુટેશનલ રસાયણશાસ્ત્ર કેમિનફોર્મેટિક્સ પ્રોટીન માળખું બાયોઇન્ફોર્મેટિક્સ