Scoring functions for docking
कम्प्यूटेशनल रसायन विज्ञान और आणविक मॉडलिंग के क्षेत्रों में, स्कोरिंग कार्य गणितीय कार्य हैं जिनका उपयोग डॉक किए जाने के बाद दो अणुओं के बीच बंधन संबंध की लगभग भविष्यवाणी करने के लिए किया जाता है। आमतौर पर अणुओं में से एक एक छोटा कार्बनिक यौगिक होता है जैसे कि एक दवा और दूसरा दवा का जैविक लक्ष्य होता है जैसे कि प्रोटीन रिसेप्टर। दो प्रोटीनों के बीच या प्रोटीन और डी. एन. ए. के बीच अंतर-आणविक अंतःक्रियाओं की ताकत का अनुमान लगाने के लिए स्कोरिंग कार्यों को भी विकसित किया गया है। उपयोगिता स्कोरिंग कार्यों का व्यापक रूप से दवा की खोज और अन्य आणविक मॉडलिंग अनुप्रयोगों में उपयोग किया जाता है। इनमें शामिल हैंः नए छोटे अणुओं की पहचान करने के लिए उम्मीदवार लिगेंडों के छोटे अणु डेटाबेस की आभासी जांच जो रुचि के प्रोटीन लक्ष्य से जुड़ते हैं और इसलिए दवा की खोज के लिए उपयोगी प्रारंभिक बिंदु हैं नए छोटे अणुओं की डी नोवो डिज़ाइन ("स्क्रैच से डिज़ाइन") जो एक प्रोटीन लक्ष्य से जुड़ते हैं उनकी आत्मीयता और चयनात्मकता को अनुकूलित करने के लिए स्क्रीनिंग हिट का नेतृत्व अनुकूलन एक संभावित रूप से अधिक विश्वसनीय लेकिन स्कोरिंग कार्यों के लिए अधिक कम्प्यूटेशनल रूप से मांग करने वाले विकल्प मुक्त ऊर्जा गड़बड़ी गणना हैं। पूर्व शर्त स्कोरिंग कार्य आम तौर पर एक डेटा सेट के खिलाफ मानकीकृत (या प्रशिक्षित) होते हैं जिसमें उस प्रजाति के समान आणविक प्रजातियों के बीच प्रयोगात्मक रूप से निर्धारित बाध्यकारी संबंध होते हैं जिसकी कोई भविष्यवाणी करना चाहता है। प्रोटीन के लिए लिगेंड की आत्मीयताओं की भविष्यवाणी करने के उद्देश्य से वर्तमान में उपयोग की जाने वाली विधियों के लिए निम्नलिखित को पहले जाना या भविष्यवाणी की जानी चाहिएः प्रोटीन तृतीयक संरचना-त्रि-आयामी स्थान में प्रोटीन परमाणुओं की व्यवस्था। प्रोटीन संरचनाओं का निर्धारण एक्स-रे क्रिस्टलोग्राफी या समाधान चरण एन. एम. आर. विधियों जैसी प्रयोगात्मक तकनीकों द्वारा किया जा सकता है या समरूपता मॉडलिंग द्वारा भविष्यवाणी की जा सकती है। लिगेंड सक्रिय संरचना-प्रोटीन बाइंडिंग-मोड से बंधे होने पर लिगेंड का त्रि-आयामी आकार-कॉम्प्लेक्स में एक दूसरे के सापेक्ष दो बाइंडिंग भागीदारों का अभिविन्यास उपरोक्त जानकारी से कॉम्प्लेक्स की त्रि-आयामी संरचना प्राप्त होती है। इस संरचना के आधार पर, स्कोरिंग फ़ंक्शन तब नीचे उल्लिखित विधियों में से एक का उपयोग करके परिसर में दो अणुओं के बीच संबंध की ताकत का अनुमान लगा सकता है। अंत में स्कोरिंग फ़ंक्शन का उपयोग बाइंडिंग मोड और कॉम्प्लेक्स में छोटे अणु की सक्रिय संरचना दोनों की भविष्यवाणी करने में मदद करने के लिए किया जा सकता है, या वैकल्पिक रूप से डॉकिंग रन के भीतर एक सरल और कम्प्यूटेशनल रूप से तेज फ़ंक्शन का उपयोग किया जा सकता है। वर्ग स्कोरिंग कार्यों के चार सामान्य वर्ग हैंः बल क्षेत्र-आत्मीयताओं का अनुमान एक बल क्षेत्र का उपयोग करके परिसर में दो अणुओं के सभी परमाणुओं के बीच अंतर-आणविक वैन डेर वाल्स और विद्युतस्थैतिक अंतःक्रियाओं की ताकत को जोड़कर किया जाता है। दो बाध्यकारी भागीदारों की अंतःआण्विक ऊर्जा (जिसे तनाव ऊर्जा भी कहा जाता है) को भी अक्सर शामिल किया जाता है। अंत में चूंकि बंधन सामान्य रूप से पानी की उपस्थिति में होता है, इसलिए लिगैंड और प्रोटीन की विलयन ऊर्जा को कभी-कभी जी. बी. एस. ए. या पी. बी. एस. ए. जैसी अंतर्निहित विलयन विधियों का उपयोग करके ध्यान में रखा जाता है। अनुभवजन्य-दो बाध्यकारी भागीदारों के बीच विभिन्न प्रकार की बातचीत की संख्या की गिनती पर आधारित। गिनती एक दूसरे के संपर्क में लिगैंड और रिसेप्टर परमाणुओं की संख्या पर आधारित हो सकती है या जटिल लिगैंड और प्रोटीन की तुलना में परिसर में विलायक सुलभ सतह क्षेत्र (δSASA) में परिवर्तन की गणना करके की जा सकती है। स्कोरिंग फ़ंक्शन के गुणांक आमतौर पर कई रैखिक प्रतिगमन विधियों का उपयोग करके फिट होते हैं। कार्य के इन अंतःक्रिया शर्तों में उदाहरण के लिए शामिल हो सकते हैंः हाइड्रोफोबिक-हाइड्रोफोबिक संपर्क (अनुकूल), हाइड्रोफोबिक-हाइड्रोफिलिक संपर्क (प्रतिकूल) (अपूर्ण हाइड्रोजन बंधनों के लिए खाते, जो बंधन में एक महत्वपूर्ण एन्थैल्पिक योगदान हैं। एक खोया हुआ हाइड्रोजन बंधन बाध्यकारी आत्मीयता में परिमाण के 1-2 क्रम के लिए जिम्मेदार हो सकता है। ), हाइड्रोजन बन्धों की संख्या (आत्मीयता के लिए अनुकूल योगदान, विशेष रूप से यदि विलायक से संरक्षित किया जाता है, यदि विलायक का कोई योगदान नहीं होता है), जटिल गठन में स्थिर घूमने योग्य बंधनों की संख्या (प्रतिकूल संरचनात्मक एन्ट्रापी योगदान)। ज्ञान-आधारित-बड़े 3डी डेटाबेस (जैसे कैम्ब्रिज स्ट्रक्चरल डेटाबेस या प्रोटीन डेटा बैंक) में अंतर-आणविक निकट संपर्कों के सांख्यिकीय अवलोकनों पर आधारित जिनका उपयोग सांख्यिकीय "औसत बल की क्षमता" प्राप्त करने के लिए किया जाता है। यह विधि इस धारणा पर आधारित है कि कुछ प्रकार के परमाणुओं या कार्यात्मक समूहों के बीच निकट अंतर-आणविक अंतःक्रियाएँ जो एक यादृच्छिक वितरण द्वारा अपेक्षित से अधिक बार होती हैं, वे ऊर्जावान रूप से अनुकूल होने की संभावना है और इसलिए बाध्यकारी आत्मीयता में अनुकूल योगदान देती हैं। मशीन-लर्निंग-इन शास्त्रीय स्कोरिंग कार्यों के विपरीत, मशीन-लर्निंग स्कोरिंग कार्यों को बाध्यकारी आत्मीयता और प्रोटीन-लिगैंड कॉम्प्लेक्स का वर्णन करने वाली संरचनात्मक विशेषताओं के बीच संबंध के लिए एक पूर्व निर्धारित कार्यात्मक रूप नहीं मानते हैं। इस तरह, कार्यात्मक रूप का अनुमान सीधे डेटा से लगाया जाता है। मशीन-लर्निंग स्कोरिंग कार्यों को लगातार विविध प्रोटीन-लिगैंड परिसरों की बाध्यकारी आत्मीयता भविष्यवाणी में शास्त्रीय स्कोरिंग कार्यों से बेहतर प्रदर्शन करने के लिए पाया गया है। यह लक्ष्य-विशिष्ट परिसरों के लिए भी मामला रहा है, हालांकि लाभ लक्ष्य-निर्भर है और मुख्य रूप से उपलब्ध प्रासंगिक डेटा की मात्रा पर निर्भर करता है। जब उचित देखभाल की जाती है, तो मशीन-लर्निंग स्कोरिंग कार्य संरचना-आधारित आभासी स्क्रीनिंग की संबंधित समस्या पर शास्त्रीय स्कोरिंग कार्यों को दृढ़ता से बेहतर प्रदर्शन करते हैं। इसके अलावा, यदि लक्ष्य के लिए विशिष्ट डेटा उपलब्ध है, तो यह प्रदर्शन अंतर बढ़ता है ये समीक्षाएं संरचना-आधारित दवा डिजाइन के लिए मशीन-लर्निंग स्कोरिंग कार्यों पर एक व्यापक अवलोकन प्रदान करती हैं। किसी दिए गए लक्ष्य के लिए डिकॉय का चयन किसी भी स्कोरिंग फ़ंक्शन के प्रशिक्षण और परीक्षण के लिए सबसे महत्वपूर्ण कारकों में से एक है। पहले तीन प्रकार, बल-क्षेत्र, अनुभवजन्य और ज्ञान-आधारित, को आमतौर पर शास्त्रीय स्कोरिंग कार्यों के रूप में संदर्भित किया जाता है और यह मानते हुए विशेषता दी जाती है कि बंधन में उनके योगदान रैखिक रूप से संयुक्त हैं। इस बाधा के कारण, शास्त्रीय स्कोरिंग कार्य बड़ी मात्रा में प्रशिक्षण डेटा का लाभ उठाने में असमर्थ हैं। परिष्करण चूंकि विभिन्न स्कोरिंग कार्य अपेक्षाकृत सह-रैखिक होते हैं, इसलिए सर्वसम्मति स्कोरिंग कार्य सटीकता में महत्वपूर्ण रूप से सुधार नहीं कर सकते हैं। यह दावा कुछ हद तक इस क्षेत्र में प्रचलित दृष्टिकोण के खिलाफ गया, क्योंकि पिछले अध्ययनों ने सुझाव दिया था कि सर्वसम्मति से अंक प्राप्त करना फायदेमंद था। एक पूर्ण अंक निर्धारण कार्य लिगेंड और उसके लक्ष्य के बीच बंधन मुक्त ऊर्जा की भविष्यवाणी करने में सक्षम होगा। लेकिन वास्तव में कम्प्यूटेशनल विधियों और कम्प्यूटेशनल संसाधनों दोनों ने इस लक्ष्य को सीमित कर दिया है। इसलिए अक्सर विधियों का चयन किया जाता है जो गलत सकारात्मक और गलत नकारात्मक लिगेंड की संख्या को कम करते हैं। ऐसे मामलों में जहां बाध्यकारी स्थिरांक और संरचनाओं के डेटा का एक प्रयोगात्मक प्रशिक्षण सेट उपलब्ध है, आणविक डॉकिंग में उपयोग किए जाने वाले स्कोरिंग कार्य को परिष्कृत करने के लिए एक सरल विधि विकसित की गई है। डॉकिंग कम्प्यूटेशनल केमिस्ट्री केमिनफॉर्मेटिक्स प्रोटीन संरचना जैव सूचना विज्ञान