SIU：面向无偏生物活性预测的百万规模结构小分子-蛋白质相互作用数据集
生物大分子
2024-06-14 v1 机器学习
摘要
小分子在现代医药中占据核心位置，考察其与蛋白质靶点的相互作用对于发现和开发新型救命药物至关重要。"生物活性"涵盖了这些相互作用所致的各种生物效应，包括结合效应和功能响应。生物活性的大小决定了小分子的治疗或毒性药理学结果，使得准确预测生物活性对于开发安全有效的药物至关重要。然而，现有的小分子-蛋白质相互作用结构数据集规模有限，缺乏系统组织的生物活性标签，阻碍了我们对这些相互作用的理解以及精确的生物活性预测。本研究引入一个小分子-蛋白质相互作用的综合数据集，包含超过百万个结合结构，每个结构都标注有真实的生物活性标签。该数据集旨在促进无偏的生物活性预测。我们在数据集上评估了几种经典模型，结果表明，无偏的生物活性预测任务虽具挑战但至关重要。
引用
@article{arxiv.2406.08961,
title = {SIU: A Million-Scale Structural Small Molecule-Protein Interaction Dataset for Unbiased Bioactivity Prediction},
author = {Yanwen Huang and Bowen Gao and Yinjun Jia and Hongbo Ma and Wei-Ying Ma and Ya-Qin Zhang and Yanyan Lan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2406.08961},
year = {2024}
}