TY  - JOUR
T1  - Сравнительный анализ точности оценочных функций молекулярного докинга с использованием эталонного набора данных CASF-2016
JF  - Доклады Национальной академии наук Беларуси
DO  - 10.29235/1561-8323-2025-69-6-454-461
AU  - Фурс К. В., 
AU  - Лайков Я. В., 
AU  - Гончар А. В., 
AU  - Тузиков А. В., 
AU  - Андрианов А. М., 
Y1  - 2026-01-05
UR  - https://www.academjournals.by/publication/20232
N2  - С помощью эталонного набора данных CASF-2016 осуществлен сравнительный анализ эффективности оценочных функций AutoDock Vina, NNScore2, RF-Score-4, CENsible, HGScore, OnionNet-2, PIGNet2 и PLANET, предназначенных для предсказания на основе данных молекулярного докинга аффинности связывания малых молекул с целевым белком. В результате проведенных исследований показано, что новые оценочные функции глубокого обучения PLANET и OnionNet-2 демонстрируют наиболее высокую точность, эффективно прогнозируя сродство лиганда к молекулярной мишени и увеличивая достоверность идентификации молекул-кандидатов с высоким потенциалом ингибиторной активности. Полученные данные показывают, что PLANET и OnionNet-2 могут быть использованы в вычислительных протоколах молекулярного докинга для последующего расчета экспоненциального консенсусного ранга для каждого лиганда и надежного отбора наиболее вероятных ингибиторов заданной терапевтической мишени.