7강 / 20강

HTVS → SP → XP — 깔때기를 세 번 좁힌다

「a cut off docking score value of −7 kcal/mol」

Glide 의 세 모드는 다른 프로그램이 아닙니다. 같은 알고리즘의 세 가지 설정이에요.

	HTVS	SP	XP
형태 표본	적게	많이	많이
최소화 단계	줄임	전부	전부 + 정련
점수함수	SP 와 같음	표준	다름 — 벌점이 세다
단백질 유연성	없음	없음	일부
속도(상대)	1	10~15	100~150

가장 중요한 줄은 점수함수 입니다. XP 는 SP 와 다른 함수를 씁니다 — 그래서 두 점수를 직접 견줄 수 없습니다.

고등학생채점하는 세 가지 속도

방식	1인당	도킹에서
OMR 기계로	1초	HTVS
사람이 훑어보며	수 초	SP
서술형까지 꼼꼼히	수십 초	XP

같은 시험지를 세 방식으로 채점하는 겁니다. 다른 시험이 아니라 다른 채점 방식이에요.

그런데 XP 는 조금 다릅니다

XP 는 단순히 꼼꼼한 게 아니라 감점 기준이 추가됩니다. "이건 말이 안 된다" 싶은 배치에 벌점을 매겨요.

컷오프 하나가 통과 수를 몇 배씩 바꿉니다. 이 선을 어디에 긋느냐는 사람이 정합니다.

Python 브라우저에서 실행

# -7 kcal/mol 이라는 컷오프가 무엇을 통과시키나.
import numpy as np

rng = np.random.default_rng(37)
n = 45000
scores = rng.normal(-5.6, 1.7, n)     # 전형적인 HTVS 점수 분포

for cut in (-6.0, -7.0, -8.0, -9.0):
    n_pass = (scores <= cut).sum()
    print(f"컷오프 {cut:>5.1f}  통과 {n_pass:>6,d}개  ({100*n_pass/n:5.2f}%)")
print()
print("논문은 -7 을 썼습니다. 그 뒤 ADMET 까지 거쳐 7,779개가 남았어요.")
print("역산하면 -7 통과가 최소 7,779 개였다는 뜻입니다 —")
print(f"45,000 의 {100*7779/45000:.1f}% 이상.")

이 셀이 이 강의의 핵심 중 하나입니다. 양성 대조군이 없으면 가상탐색은 자기 성능을 모릅니다.

Python 브라우저에서 실행

# 양성 대조군이 있을 때와 없을 때 — 무엇을 할 수 있나.
print("양성 대조군(알려진 결합자)이 있으면 할 수 있는 것")
for x in ["enrichment factor 계산", "ROC 곡선과 AUC",
          "컷오프를 근거 있게 정하기", "점수함수 고르기",
          "도킹 설정 최적화"]:
    print("   O", x)
print()
print("Ror1 처럼 알려진 결합자가 없으면")
for x in ["enrichment factor 계산", "ROC 곡선과 AUC",
          "컷오프를 근거 있게 정하기", "점수함수 고르기",
          "도킹 설정 최적화"]:
    print("   X", x)
print()
print("남는 것: 상대 순위뿐입니다. 그리고 그 순위가 맞는지 확인할 길이 없습니다.")

고등학생양성 대조군이 없다는 것

이 강의에서 가장 중요한 셀입니다. 표 두 개를 나란히 놨어요 — 알려진 결합자가 있을 때 할 수 있는 것과 없을 때.

없으면 다섯 가지가 전부 X 입니다.

양성 대조군이 뭔가요?

실험에서 "답을 아는 문제" 를 함께 넣어 보는 것입니다. 그 문제를 맞히면 실험 장치가 제대로 도는 거고, 틀리면 뭔가 잘못된 거예요.

학교 실험에서 대조군을 두는 이유와 같습니다. 물만 준 화분 없이 비료 실험을 하면 아무 결론도 못 내죠.

이 논문에는 그 화분이 없습니다. Ror1 에 붙는다고 알려진 화합물이 하나도 없거든요 — 논문 스스로 적습니다.

🤔 확인 문제

Glide XP 가 SP 와 다른 핵심은?

🤔 확인 문제

이 논문의 가상탐색에서 컷오프(−7)를 검증할 수 없는 이유는?