Pipeline Pilot在Modeling & Simulation领域的应用案例之
Pipeline Pilot整合打分函数ID-score并通过Discovery Studio调用
在基于结构的药物设计方法中，打分函数（Scoring functions）因其快速、准确的优点，被广泛应用于评价蛋白质和配体的结合能力。然而已有的打分函数仍旧面临着一些挑战，包括预测打分与实验测定的结合能之间较差的相关性，打分的准确性会依赖于靶标类型，以及对配体类似物的低灵敏度等。为了解决上述问题，近期四川大学生物治疗国家重点实验室的Li等人开发了一种全新的经验打分函数ID-score。该打分函数综合考虑了9类影响蛋白质与配体相互作用的描述符，包含2278个蛋白—配体复合物结构作为训练集，并采用支持向量机回归算法（SVR）训练得到了最终的预测模型。基准测试集和大规模的独立测试集的实验结果显示，ID-score的准确性要优于各种常用的打分函数，而且ID-score打分函数对各种生物靶标的预测准确性基本一致，方法评价结果还显示该打分函数对原子类型的高灵敏性，能够很好的预测配体类似物的结合能力。
使用业界领先的工作流和信息整合平台——Pipeline Pilot（简称PP），北京创腾科技有限公司生命科学产品技术团队，成功将ID-score程序整合为PP中的一个“组件”，并通过简单的protocol搭建，实现了该打分函数与业界顶尖的分子模拟与分子设计平台Discovery Studio（简称DS）的无缝整合，从而使药物设计领域的用户可以直接在DS中应用这一新的打分函数对蛋白与配体的结合能力进行打分和评价，丰富了DS的打分功能。
参考文献
Li GB, Yang LL, Wang WJ, Li LL, Yang SY. ID-Score: A New Empirical Scoring Function Based on a Comprehensive Set of Descriptors Related to Protein–Ligand Interactions. J. Chem. Inf. Model. 2013, 53 (3),592–600. (IF = 4.675)
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