轻轻松松做药物物靶标预测

化合物靶标预测可以帮助预测药物潜在的副作用，也可以帮助理解脱靶或耐药现象。目前靶标预测工具繁多，方法主要是于配体相似度三维构象匹配，或是药效团匹配，或是相互作用网络和数据库挖掘等。这里介绍几个好用的靶标预测工具。

1

SEA Search Sever （推荐）

SEA工具是Michael等人发表于Nature method上的基于配体结构相似性预测靶点的在线工具。该工具使用了大约6.5万个药物-靶点注释信息，为了比较没有尺寸或化学成分偏差的集合，SEA引入了类似于BLAST的模型，对配体集合之间可能期望的化学相似性进行随机校正。并且利用统计模型进行排序。

用户可根据药物的SMILES进行快速靶标预测，检索结果提供相似性评分（TC值）和统计标准分数（Z-score）来排序。速度快，可靠性高。

访问地址：https://sea.bkslab.org/

2

SwissTargetPrediction （推荐）

这个网站允许你估计一个小分子最可能的大分子靶点。该预测是建立在2D和3D相似性结合的基础上，利用3个不同物种3000多个蛋白质上37万个已知活性的库。速度快，而且数据分析丰富。

访问地址：http://www.swisstargetprediction.ch/

3

LigTMap （推荐）

LigTMap是一个具有完全自动化工作流程的在线服务器，可以在从PDBbind数据库中提取的17类治疗蛋白中识别出化学化合物的蛋白质靶点。它将配体相似性搜索与对接结合相似性分析相结合，预测推测的靶点。在1251个化合物的验证实验中，成功预测了前10名列表中70 %以上化合物的靶点。LigTMap的性能与目前最好的服务器SwissTargetPredict和SEA相当。该服务器可以指定预测蛋白质靶点的范围类型，而且支持多种格式的输入。

访问地址：https://cbbio.online/LigTMap/

4

SuperPred

SuperPred是化合物靶标预测在线服务器。预测小分子的解剖治疗化学ATC编码或靶点，从而获得化合物的信息，有助于药物开发。ATC预测以及目标预测是基于机器学习模型，采用logistic回归和长度为2048的Morgan指纹。用户可根据结构、SMILES和名称进行靶标搜索。

访问网址：https://prediction.charite.de/subpages/target_prediction.php

5

PharmMapper

PharmMapper是一个可自由访问的Web服务器，其目的是利用药效团映射方法识别给定探针小分子( 药物、天然产物或其他新发现的具有未知结合靶点的化合物 )的潜在靶标候选。得益于高效和稳健的映射方法，反向药效团匹配具有高吞吐量的能力，可以在几个小时内从数据库中识别潜在的目标候选。该工具只支持结构文件检索。

访问地址：http://lilab-ecust.cn/pharmmapper/

6

Targethunter

TargetHunter通过探索ChEMBL，实现了一种新颖的电子目标预测算法。在ChEMBL数据库的高亲和力化合物子集上，Top3预测靶标的准确率达到91.1 %。TargetHunter为弥合生物和化学之间的知识鸿沟提供了一个很有前途的选择，并显著提高了化学基因组学研究者在计算机药物设计和发现方面的效率。

访问地址：https://www.cbligand.org/TargetHunter/search_target.php

转自：叮当学术

文章来源于药研小木子 ，作者jimzz

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