측정 데이터로 학습한 타깃 활성 예측 모델
타깃별로 실제 활성 데이터(IC50 등)를 학습한 모델입니다. 화합물만 넣으면 활성을 예측합니다. 검증 r은 학습에 쓰지 않은 화합물로 잰 예측값과 실측값의 상관이고, 두 워크플로우 중 높은 값을 보여 드립니다. 내 데이터가 있으면 TSAP에서 새 타깃 모델을 학습할 수 있습니다.
| 타깃 | 분야 | PDB | 학습 화합물 | 쓸 수 있는 곳 | 검증 r | 작업 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| EGFR P00533 | 항암 | 1M17 | 58–66 | TSAP (Boltz-2)TSAP (AI-QSAR) | 0.90 | 자세히 |
| MDM2 Q00987 | 항암 | 5C5A | 116 | TSAP (Boltz-2)TSAP (AI-QSAR) | 0.96 | 자세히 |
| TNKS2 Q9H2K2 | 항암 | 4HKI | 60–61 | TSAP (Boltz-2)TSAP (AI-QSAR) | 0.85 | 자세히 |
| GLP1R P43220 | 대사 | 6X1A | 75–84 | TSAP (Boltz-2)TSAP (AI-QSAR) | 0.88 | 자세히 |
| RORC P51449 | 면역 | 4WLB | 81–140 | TSAP (Boltz-2)TSAP (AI-QSAR) | 0.76 | 자세히 |
| LRRK2 Q5S007 | 신경 | 8TZC | 120 | TSAP (Boltz-2)TSAP (AI-QSAR) | 0.90 | 자세히 |
| MAP4K1 Q92918 | 면역항암 | 8CIJ | 120 | TSAP (Boltz-2)TSAP (AI-QSAR) | 0.88 | 자세히 |
| CBLB Q13191 | 면역항암 | 8GCY | 104 | TSAP (Boltz-2)TSAP (AI-QSAR) | 0.86 | 자세히 |
원하는 타깃이 없나요?
활성 데이터가 있으면 TSAP으로 직접 학습할 수 있습니다. TSAP 설명서 보기