Protein-Ligand Scoring with Convolutional Neural Networks

Computational approaches to drug discovery can reduce the time and cost associated with experimental assays and enable the screening of novel chemotypes. Structure-based drug design methods rely on scoring functions to rank and predict binding affinities and poses. The ever-expanding amount of protein-ligand binding and structural data enables the use of deep machine learning techniques for protein-ligand scoring. We describe convolutional neural network (CNN) scoring functions that take as input a comprehensive 3D representation of a protein-ligand interaction. A CNN scoring function automatically learns the key features of protein-ligand interactions that correlate with binding. We train and optimize our CNN scoring functions to discriminate between correct and incorrect binding poses and known binders and non-binders. We find that our CNN scoring function outperforms the AutoDock Vina scoring function when ranking poses both for pose prediction and virtual screening

Taller interinstitucional de proyecto urbano: otras alternativas para Cali a la autopista Bicentenario.

El Taller de Proyecto Urbano de la Universidad del Valle (taller vertical que vincula estudiantes de sexto, séptimo y octavo semestre de pregrado de Arquitectura), ha hecho una alianza con el Taller de Proyecto Urbano de la Universidad de San Buenaventura Cali (conformado por estudiantes de séptimo semestre del pregrado de Arquitectura) para hacer propuestas alternativas a la autopista, con el fin de generar una reflexión técnica y conceptual sobre cuál debería ser el papel del conector urbano férreo y par vial de las calles 25 y 26 en el desarrollo de Cali y qué alternativas y proyectos serían los indicados para la consolidación de un proyecto que genere espacios urbanos de calidad, cohesión social, sostenibilidad, renovación y productividad.Universidad de San Buenaventura - Cal