22 11 2017 chemoinformatics deeplearning Tweet
MCTSとRNNを組み合わせた手法であるChemTSのソースコードを眺めていて、
お、これFragmentのgrowingに使えるじゃん!
と気づいたので早速フォークしていじり始めた。
初期値としてフラグメントのSMILESを与えたい、かつRNNの流儀に会うように成長点が文字列の最後に来るようにしたいんだが、以前教わったSMILES Enumerationのコードを流用すればいけそう
こんな感じのイメージですか? https://t.co/99pSsB6yGE
— rkakamilan (@rkakamilan) 2017年6月14日
OMEGAがあれば部分構造を基にしたコンフォメーション生成やってくれるから、その後のドッキングスタディ楽なんだろうけど、持ってないからなー。
それから評価関数ドッキングスコアにするのはどうなのかな?アレの精度あまり良くないからなんか考える必要はありそうだ。PLIFとかのほうが潔くて良い気もするが。
ちょっと前に出てたFBDDのレビューを見ていてもLEを保ったままLeadに持っていくのが重要そうだったからエンタルピックな効果をもたせるほうが重要だったらパッキングよりも水素結合重視したほうがいいかなとは思う。
変なスコアで優劣つけるくらいなら水素結合とか期待できる構造がよく提案されるようにしたほうがよいかもしれん。
このあたりは今後要検討する必要はある。