摘要:计算机靶标搜寻旨在识别查询分子的可能蛋白质靶标,这是一种新兴的药物发现方法,应用范围广泛。这种方法可以阐明靶标未知的化合物的作用机制和生物活性。此外,靶标搜寻还可用于识别候选药物的脱靶,从而识别和预防其可能的不良反应。出于这些原因,靶标搜寻日益成为多药理学、药物再利用和识别新药物靶标的关键方法。由于单个小分子可能与不同的蛋白质靶标发生大量相互作用,实验性靶标搜寻可能耗时长且难以实施,而计算机方法可以更快、更便宜、对特定蛋白质结构更有效,因此更容易使用。此外,将其与对接和虚拟筛选研究结合使用的可能性,以及最近开发的越来越多的基于网络的工具,使目标钓鱼成为一种更具吸引力的药物发现方法。特别值得强调的是,机器学习在这一领域的应用日益广泛,既是主要的目标钓鱼方法,也是对已应用策略的进一步发展。本综述报告了近年来开发和应用的主要计算机目标钓鱼策略,这些策略既属于基于配体的方法,也属于基于受体的方法,特别关注科学界可以免费访问的用于进行目标钓鱼研究的不同网络工具。
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