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2013-05-23 12:21
求翻译:In addition, to improve PharmMapper's accuracy further, we extracted all the pharmacophore model’s ligands from PDB and stored them as a library ligand dataset in mol2 format and calculate these ligands' PharmMapper fit score. This process generates a nearly 7 000×7 000 score matrix. After this, when a new molecule is 是什么意思?![]() ![]() In addition, to improve PharmMapper's accuracy further, we extracted all the pharmacophore model’s ligands from PDB and stored them as a library ligand dataset in mol2 format and calculate these ligands' PharmMapper fit score. This process generates a nearly 7 000×7 000 score matrix. After this, when a new molecule is
问题补充: |
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2013-05-23 12:21:38
此外,为了提高PharmMapper的准确性进一步,我们提取所有的药效团模型的配位体从PDB并存储它们作为MOL2格式的库配体的数据集,并计算这些配体' PharmMapper拟合得分。
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2013-05-23 12:23:18
另外,进一步改进PharmMapper的准确性,我们从PDB提取所有药效基团模型的配合基并且存放了他们,图书馆配合基数据集以mol2格式并且计算这些配合基的PharmMapper适合的比分。这个过程引起一个几乎7 000×7 000比分矩阵。
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2013-05-23 12:24:58
另外,进一步改进PharmMapper的准确性,我们从PDB提取所有pharmacophore模型的ligands并且存放了他们,图书馆ligand数据集以mol2格式并且计算这些ligands的PharmMapper适合的比分。 这个过程引起一个几乎7 000×7 000比分矩阵。 在这,当一个新的分子递交之后,适合的比分对每pharmacophore首先将被计算,然后一具体pharmacophore的每个适合的比分与适合的比分矩阵比较测量它的比分水平在pharmacophore的所有比分之中。 这个过程增加由纯净的适合的比分决定有更加统计的意思和信心和任意pharmacophore匹配相比
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2013-05-23 12:26:38
此外,为了提高 PharmMapper 的精度进一步,我们从 PDB 中提取的药效团模型配体作为图书馆配体数据集 14 mol2 l − 格式存储它们和计算这些配体的 PharmMapper 适合得分。此过程将生成近 7 000 × 7 000 评分矩阵。在此之后,当提交一个新的分子,适合将首先计算每个药效团的分数,然后具体药效得分将比较适合每适合一直在得分矩阵来衡量其得分水平之间的药效团的所有得分。这一进程加起来纯净适合与更多的统计意义和信心与随机药效匹配比较评分。
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2013-05-23 12:28:18
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