We elaborate new models for ACE and ACE2 receptors with an excellent prediction power compared to previous models. We propose promising workflows for working with huge compound collections, thereby enabling us to discover optimized protocols for virtual screening management. The efficacy of elaborated roadmaps is demonstrated through the cost-effective molecular docking of 1.4 billion compounds. Savings of up to 10-fold in CPU time are demonstrated. These developments allowed us to evaluate ACE2/ACE selectivity in silico, which is a crucial checkpoint for developing chemical probes for ACE2.
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【저자키워드】 SARS-CoV-2, ACE2, Drug discovery, molecular docking, Virtual screening, angiotensin-converting enzyme 2, molecular probe, inhibitors, REAL database, 【초록키워드】 Efficacy, protocol, ACE2 receptor, in silico, management, compounds, ACE, CPU time, saving, probe, evaluate, demonstrated, 【제목키워드】 Screening, Chemical,
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이전 모델에 비해 뛰어난 예측력으로 ACE 및 ACE2 수용체에 대한 새로운 모델을 정교화합니다. 우리는 거대한 화합물 컬렉션 작업을 위한 유망한 워크플로를 제안하여 가상 스크리닝 관리에 최적화된 프로토콜을 찾을 수 있도록 합니다. 정교한 로드맵의 효능은 14억 화합물의 비용 효율적인 분자 도킹을 통해 입증되었습니다. CPU 시간을 최대 10배까지 절약할 수 있습니다. 이러한 개발을 통해 우리는 ACE2에 대한 화학 프로브를 개발하기 위한 중요한 체크포인트인 ACE2/ACE 선택성을 in silico로 평가할 수 있었습니다.