Lesson 8 of 20

Vina 의 10.9 와 Glide 의 −20.66 — 견줄 수 없는 두 눈금

「Only ligands with an affinity value of 10.9 and above were considered」

논문은 두 프로그램을 이어 썼습니다 — AutoDock Vina 와 Glide. 그런데 두 점수를 적는 방식에 문제가 있습니다.

"ligands with an affinity value of 10.9 and above"

Vina 의 affinity 는 음수입니다. kcal/mol 단위의 예측 결합 자유에너지로 보고되고, 값이 −5 ~ −12 사이에 놓여요. 10.9 이상이라는 값은 Vina 출력에 존재하지 않습니다.

논문이 뜻한 것은 |affinity| ≥ 10.9, 곧 −10.9 이하 였을 겁니다. 부호를 떼고 적은 것이죠.

역산으로 저자의 뜻을 확인했습니다. 숫자끼리 서로 검산하게 만드는 습관입니다.

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import numpy as np

rng = np.random.default_rng(53)
# ADMET 통과 7,779개의 Vina 점수 분포를 가정
n = 7779
vina = rng.normal(-8.4, 1.35, n)

for cut in (-9.0, -10.0, -10.9, -11.5):
    k = (vina <= cut).sum()
    print(f"|affinity| >= {abs(cut):>5.1f}   통과 {k:>5,d}개  ({100*k/n:5.2f}%)")
print()
print("논문이 남긴 수: 300 개 (중복 제거 뒤)")
print("→ -10.9 컷오프가 대략 이 자리에 옵니다. 부호를 뗀 표기가 맞습니다.")

표 하나로 정리됩니다. 프로그램이 다르면 눈금이 다릅니다.

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# 두 프로그램의 점수를 직접 견주면 안 되는 이유 — 눈금이 다릅니다.
progs = [
    ("AutoDock Vina", -12.0, -4.0, "회귀로 맞춘 자유에너지 근사"),
    ("Glide SP",      -13.0, -3.0, "경험적 점수"),
    ("Glide XP",      -22.0, -3.0, "벌점 포함, 범위가 더 넓다"),
    ("MM-PBSA",       -60.0, +20.0,"물리 기반 (엔트로피 대개 생략)"),
]
print(f"{'프로그램':16s}{'전형 최저':>10s}{'전형 최고':>10s}   무엇인가")
print("-" * 74)
for name, lo, hi, what in progs:
    print(f"{name:16s}{lo:>10.1f}{hi:>10.1f}   {what}")
print()
print("Glide XP 의 -20 과 Vina 의 -10.9 는 서로 다른 자로 잰 값입니다.")
print("같은 리간드를 두 프로그램에 넣어도 값이 다르고, 순위도 다를 수 있습니다.")

High school네 프로그램, 네 눈금

프로그램마다 점수의 전형적인 범위가 다릅니다.

프로그램	범위
Vina	−12 ~ −4
Glide SP	−13 ~ −3
Glide XP	−22 ~ −3 (더 넓다)
MM-PBSA	−60 ~ +20

XP 의 범위가 넓은 이유는 벌점이 들어가서예요. 좋은 것은 더 좋게, 나쁜 것은 더 나쁘게 벌립니다.

그러니 "−20 은 굉장한 값" 이라는 감은 XP 안에서만 통합니다. Vina 에서 −20 은 나올 수도 없는 값이에요.

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