NNScore: Neural-Network-Based Scoring Function

By | 2015年10月6日


NNScore[*]は、タンパク質と低分子の結合性をNeural-Netwokを用いて判定するソフトウェアです。

* J. Chem. Inf. Model. 2010, 50, 1865-1871

インストール

今回は、NNScoreをWindowsにインストールしてみます。

NNScore 1.0:
入手先: http://sourceforge.net/projects/nnscore/files/
入手ファイル名: NNScore_1.0.zip

zipファイルを展開するとNNScore_1.0というフォルダが作成され、その下にあるNNScore.pyがNNScoreを計算するためのスクリプトとなります。

NNScoreは、pdbqt形式のファイルを入力形式として利用しています。
pdbqtは、MGLTools(AutoDockTools)を用いて作成することができますが、今回は、AutoDock 4.2.6のExamplesに含まれる以下のファイルを使うことにします。

1dwd_rec.pdbqt
1dwd_lig.pdbqt

利用方法

NNScore.pyのあるフォルダに1dwd_rec.pdbqtと1dwd_lig.pdbqtの2つのファイルをコピーします。

NNScoreでは、結合性を判定するための24個のNeural Network(NN)を持っています。
まずは、これら全てを使って結合性を判定してみます。

> python NNScore.py -receptor 1dwd_rec.pdbqt -ligand 1dwd_lig.pdbqt -networks_dir .\networks\top_24_networks

24個のNNのAverage scoreは0.923でありgood binder(結合性があり)と判定されました。

.
(good binder)
	Using network ./networks/top_24_networks/7.net to predict binding:  	0.880332825256 (good binder)
	Using network ./networks/top_24_networks/8.net to predict binding:  	1.00412384796 (good binder)
	Using network ./networks/top_24_networks/9.net to predict binding:  	1.10773343806 (good binder)

Average score:  0.923067523181 (good binder)

次に、24のNNのうちの1つを使って、結合性の判定をしてみます。

> python NNScore.py -receptor 1dwd_rec.pdbqt -ligand 1dwd_lig.pdbqt -network .\networks\top_24_networks\3.net

3.netのScoreは0.891でありgood binder(結合性があり)と判定されました。

.
	Using network .\networks\top_24_networks\3.net to predict binding:  	0.890759982857 (good binder)

Average score:  0.890759982857 (good binder)

DockingによるVirtual Screeningのリスコアリングに使えます。