W niniejszym badaniu opracowano model 3D-QSAR indukowany receptorem dla zestawu inhibitorów 46 inhibitorów tieno[2,3-b]pirydyno-5-karbonitrylu PKC-θ, w celu zbadania wymagań strukturalnych cząsteczek niezbędnych do hamowania PKC-θ. Ponieważ charakter chemiczny badanych cząsteczek różnił się od krystalicznego liganda krystalicznego liganda wybranego białka, zastosowano protokół indukowanego dokowania dopasowania (IFD) w celu wywołania zmian konformacyjnych w miejscu aktywnym wybranego białka. Następnie wszystkie cząsteczki zostały zadokowane do nowo wygenerowanego środowiska miejsca aktywnego wybranego białka za pomocą programu dokującego glide, a analizę 3D-QSAR przeprowadzono w programie PHASE, wykorzystując wyrównanie cząsteczek oparte na dokowaniu. cząsteczek. Najlepszy model 3D-QSAR został wybrany na podstawie najwyższej wartości testu wartość Q(2)test (0,600), a wybrany model wykazał również wysokie wartości R(2)train , 0,915, Pearson-r, 0,801 i niską wartość SD, 0,241. Mapy konturowe odpowiadające wybranemu modelowi 3D-QSAR, w połączeniu z analizą dokowania analiza, pomogła zbadać niezbędne reszty aminokwasowe zaangażowane w wiązanie i wymagania strukturalne cząsteczek ligandów niezbędnych do komplementarnego dopasowania do miejsca aktywnego białka. Dlatego też informacje ujawnione z wygenerowanego modelu mogą być dalej badane jako nowe narzędzie do projektowania nowych cząsteczek kongenerów, które mogą służyć jako potencjalne terapeutyki do leczenia różnych stanów chorobowych związanych z nieprawidłową sygnalizacją PKC-θ. --- Przedstawiamy wyniki naszych podejść do dokowania białko-białko i analizy interfejsu w rundach CAPRI 20-26. Rdzeniem naszego potoku był program ZDOCK do dokowania białko-białko w oparciu o ciało sztywne. Następnie ponownie oceniliśmy przewidywania ZDOCK przy użyciu funkcji punktacji ZRANK lub IRAD, przycięliśmy i przeanalizowaliśmy pejzaże energetyczne przy użyciu klastrowania i przeanalizowaliśmy wyniki dokowania przy użyciu naszego interfejsu RCF. Gdy było to możliwe, wykorzystaliśmy informacje biologiczne z literatury, aby zastosować ograniczenia do przestrzeni poszukiwań podczas lub po przebiegu ZDOCK. Dla około połowy standardowych zadań dokowania wykonaliśmy co najmniej co najmniej jedno przewidywanie, które było akceptowalne lub lepsze. W przypadku wyzwań punktowych dokonaliśmy akceptowalnych lub lepszych przewidywań dla wszystkich celów z wyjątkiem jednego. Wskazuje to, że że nasze funkcje punktacji są generalnie w stanie wybrać prawidłowy tryb wiązania. tryb. --- Przewidywanie dokowania białko-białko i białko-ligand pozostaje jednym z najtrudniejszych tematów biologii strukturalnej. trudnych zagadnień biologii strukturalnej. Głównymi problemami są (i) wiarygodne oszacowanie oszacowanie swobodnych energii wiązania zadokowanych stanów, (ii) wyliczenie możliwych (ii) wyliczenie możliwych orientacji dokowania w wysokiej rozdzielczości oraz (iii) uwzględnienie mobilności powierzchni dokowania i przegrupowań strukturalnych po interakcji. Poniżej przedstawiamy nowy algorytm, TreeDock, który rozwiązuje problem wyliczania w przeszukiwaniu sztywnego ciała. Poprzez reprezentowanie cząsteczek jako wielowymiarowych binarnych binarnych drzew wyszukiwania i eksplorując wystarczającą liczbę orientacji dokowania, takich jak że dwa wybrane atomy, po jednym z każdej cząsteczki, są zawsze w kontakcie, TreeDock jest w stanie zbadać wszystkie orientacje bez kolizji w bardzo dokładnej rozdzielczości w rozsądnym czasie. rozsądnym czasie. Ze względu na szybkość programu, wiele par kontaktów w celu przeszukania części lub całych obszarów powierzchni. Deterministyczne systematyczne wyszukiwanie TreeDock kontrastuje z większością innych programów dokujących, które wykorzystują wyszukiwanie stochastyczne, takie jak metody Monte Carlo lub symulowanego wyżarzania. W W tym momencie wykorzystaliśmy potencjał Lennarda-Jonesa jako jedyną funkcję punktacji i pokazujemy, że jest on w stanie przewidzieć prawidłową konformację zadokowanych wielu kompleksów białko-białko i białko-ligand. Program jest najbardziej wydajny, jeśli znane są pewne informacje na temat lokalizacji powierzchni wiążących z NMR, informacji o orientacji z resztkowego sprzężenia dipolarnego lub mutacji. sprzężenia dipolarnego lub badań mutacyjnych. Podejście to może potencjalnie obejmować mobilność miejsca dokowania poprzez wykonanie dynamiki molekularnej lub innych metod metody randomizacji miejsca dokowania i rodzin dokowania do rodzin struktur. struktur. Wydajność algorytmu została zademonstrowana poprzez dokowanie trzech kompleksów kompleksów domen nadrodziny immunoglobulin, CD2 do CD58, domeny V(alfa) receptora limfocytów T do jego domeny V(beta) oraz receptora limfocytów T do kompleksu pMHC, a także małocząsteczkowy inhibitor fosfatazy. --- S100B jest białkiem wyczuwającym wapń należącym do rodziny białek S100 o wewnątrzkomórkowe i zewnątrzkomórkowe. Jest to jedno z homodimerycznych białek EF hand białek, o których wiadomo, że oddziałują z różnymi celami białkowymi w celu regulacji różne funkcje biologiczne. Ostatnio doniesiono, że zewnątrzkomórkowe S100B oddziałuje z FGF2 w sposób niezależny od RAGE. Jednak mechanizm rozpoznawania mechanizm interakcji S100B-FGF2 na poziomie molekularnym pozostaje niejasny. W W tym badaniu krytyczne reszty na interfejsie S100B-FGF2 zostały zmapowane przez połączone informacje pochodzące ze spektroskopii NMR i mutagenezy ukierunkowanej na miejsce eksperymentów. Wykorzystując dane miareczkowania NMR, wygenerowaliśmy modele strukturalne kompleksu kompleksu S100B-FGF2 z obliczeniowego programu dokowania HADDOCK, które zostały okazały się stabilne podczas symulacji dynamiki molekularnej (MD) trwających 15ns. symulacji. Badania izotermicznej kalorymetrii miareczkowej wykazały, że interakcja S100B z FGF2 jest procesem faworyzowanym entropowo, co sugeruje dominującą rolę hydrofobowych kontaktów na granicy faz białko-białko. Poziom reszt Informacje o interakcji S100B z FGF2 były przydatne do zrozumienia zróżnicowanej zdolność rozpoznawania celu przez S100B i dodatkowo wyjaśniła jego rolę w wywoływaniu zewnątrzkomórkowej różnorodności sygnalizacji. Mechanistyczny wgląd w interfejs kompleksu S100B-FGF2 i oparte na komórkach badania testowe z udziałem mutantów doprowadziły nas do do wniosku o nowej roli S100B w inaktywacji receptora FGFR1 za pośrednictwem FGF2. --- DockoMatic to darmowa aplikacja typu open source, która łączy pakiet oprogramowania w ramach przyjaznego dla użytkownika graficznego interfejsu użytkownika (GUI), aby ułatwić eksperymenty dokowania molekularnego. Tutaj opisujemy wydanie DockoMatic 2.0; znaczące postępy w oprogramowaniu obejmują możliwość (1) przeprowadzania przeprowadzania wirtualnych badań przesiewowych (IVS) o wysokiej przepustowości; (2) konstruowania trójwymiarowych modeli homologii (3) dostosowywania interfejsu użytkownika. Użytkownicy mogą teraz wydajnie konfigurować, i zarządzać eksperymentami IVS za pośrednictwem graficznego interfejsu użytkownika DockoMatic, określając receptor(y), ligand(y), plik(i) parametrów siatki i silnik dokowania (albo AutoDock lub AutoDock Vina). DockoMatic automatycznie generuje potrzebne pliki wejściowe eksperymentu i katalogi wyjściowe oraz pozwala użytkownikowi zarządzać i monitorować postęp zadania. Po zakończeniu zadania, podsumowanie wyników jest generowane przez Dockomatic w celu ułatwienia interpretacji przez użytkownika. Funkcjonalność DockoMatic została również rozszerzona w celu ułatwienia budowy modeli homologii białek 3D za pomocą kreatora Timely Integrated Modeler (TIM). Kreator TIM zapewnia interfejs, który uzyskuje dostęp do podstawowego narzędzia wyszukiwania lokalnego dopasowania (BLAST) i programów MODELER i prowadzi użytkownika przez niezbędne kroki w celu łatwego i wydajnego wydajnego tworzenia modeli homologicznych 3D dla struktur biomakromolekularnych. Interfejs graficzny DockoMatic może być dostosowany przez użytkownika, a konstrukcja oprogramowania sprawia, że stosunkowo łatwo zintegrować dodatkowe silniki dokowania, funkcje punktacji lub programy innych firm. programów innych firm. DockoMatic to darmowy, kompleksowy program do dokowania molekularnego dla naukowców na wszystkich poziomach zaawansowania, zarówno w zakresie badań, jak i edukacji. --- Hemaglutynina wirusa grypy jest potencjalnym celem leków przeciwwirusowych. leczenie. Odkryto wiele inhibitorów fuzji błonowej ukierunkowanych na hemaglutyninę. zostały odkryte, ale miejsca wiązania i tryby, ważne dla zrozumienia fuzji błonowej i racjonalnego projektowania leków, nie zostały jeszcze wyjaśnione. W tym artykule artykule zbadaliśmy możliwe miejsca wiązania hemaglutyniny dla obecnych inhibitorów fuzji błonowej. obecnych inhibitorów fuzji błonowej. Cztery możliwe kieszenie wiążące (kieszeń A, B, C i D) w regionie łodygi hemaglutyniny zostały wykryte i zdefiniowane przy użyciu programu programu CAVITY. Zgłoszono, że większość obecnych inhibitorów fuzji błonowej wiązać się z kieszenią C poprzez eksperymenty mutacji aminokwasów i modelowanie molekularne modelowania molekularnego. Jednak nasze przewidywania dotyczące miejsca wiązania sugerowały, że kieszeń A jest A jest najlepszym miejscem wiązania ligandów innym niż kieszeń C. Przy użyciu specyficznego protokołu obliczeniowego łączącego dokowanie molekularne z modelowaniem molekularnym. protokół łączący dokowanie molekularne, trójwymiarowy QSAR i receptor naśladowanie, stwierdziliśmy ponadto, że kieszeń A jest domniemanym miejscem wiązania dla serii inhibitorów fuzji błonowej (karbamidów 1-fenylo-cykloalkanu). Jest to dodatkowo potwierdzone przez spektrum przeciwwirusowe inhibitorów. Ten protokół dla identyfikacji miejsc wiązania ligandów w hemaglutyninie grypy jest również ma również zastosowanie do analizy innych docelowych białek bez wyraźnej informacji o wiązaniu. informacje. --- Dokładna ocena orientacji dokowania sztywnego ciała stanowi jedną z głównych trudności w przewidywaniu głównych trudności w przewidywaniu dokowania białko-białko. Inne wyzwania to rozwój szybszych i bardziej wydajnych metod próbkowania oraz wprowadzenie elastyczności receptora i ligandu podczas symulacji. Ogólnie, dobre rozróżnienie niemal natywnych pozycji dokowania od bardzo wczesnych etapów dokowania białek sztywnego ciała. dokowania białek jest niezbędnym krokiem przed zastosowaniem bardziej kosztownego interfejsu do poprawnych rozwiązań dokowania. Tutaj badamy proste podejście do punktacji pozycji dokowania sztywnego ciała, które zostało zaimplementowane w programie programie o nazwie pyDock. Schemat opiera się na elektrostatyce kulombowskiej z zależną od odległości stałą dielektryczną i niejawnej energii desolwatacji z z parametrami solwatacji atomowej uprzednio dostosowanymi do dokowania białko-białko o sztywnym ciele. białko-białko. Ta funkcja punktacji nie jest wysoce zależna od specyficznej geometrii geometrii pozycji dokowania i dlatego może być stosowana w zestawach dokowania o sztywnym ciele generowanych generowanych różnymi metodami. Przetestowaliśmy tę procedurę w dużym zestawie porównawczym 80 niezwiązanych przypadków dokowania. Metoda jest w stanie wykryć rozwiązanie zbliżone do natywnego z 12 000 pozycji dokowania i umieścić je w 100 rozwiązaniach dokowania o najniższej energii w 56% przypadków. w 56% przypadków, w całkowicie nieograniczony sposób i bez żadnych dodatkowych informacji. żadnych dodatkowych informacji. Mówiąc dokładniej, rozwiązanie zbliżone do natywnego znajdzie się wśród 20 najlepszych rozwiązań w 37% przypadków. Prostota tego podejścia podejścia pozwala na lepsze zrozumienie zasad fizycznych stojących za i zapewnia szybkie narzędzie do oceny dużych zestawów doku dużych zestawów pozycji dokowania sztywnego ciała w poszukiwaniu orientacji zbliżonej do natywnej. --- Dokładne przewidywanie pozycji wiązania ligandów ma kluczowe znaczenie dla zrozumienia interakcji molekularnych i jest bardzo ważne dla odkrywania leków, projektowania strukturalnego i optymalizacji. W tym badaniu opracowaliśmy nowy program punktacji, HotLig, który wykorzystuje powierzchnię Connolly'ego białka do obliczania interakcji hydrofobowych i sparowanych farmakoforów. interakcji hydrofobowych i sparowanych interakcji farmakoforowych z ligandami. Oprócz odległości na powierzchni molekularnej, obszary kontaktu z ligandem i kąty wiązań wodorowych zostały również wprowadzone do funkcji punktacji w HotLig. Cztery indywidualne funkcje dla wiązań H, par jonowych, koordynacji metali i efektów hydrofobowych wyprowadzono z 600 białek i ligandów. zostały wyprowadzone z 600 kompleksów białko-ligand, a następnie ich współczynniki wagowe zostały zoptymalizowane za pomocą zestawu treningowego zestaw treningowy. Wskaźniki powodzenia przewidywania pozycji wiązania ligandów (z odchyleniem pierwiastka ze średniej kwadratowej odchyleniu ≤2 Å) dla zestawów danych Wang, GOLD i Cheng wynosiły odpowiednio odpowiednio 91,0%, 87,0% i 85,6%. Stwierdzono, że HotLig posiada równie równie dobrą moc predykcyjną dla podzbiorów hydrofilowych (88,6%) i hydrofobowych (87,5%), a wskaźnik sukcesu dla podzbioru mieszanego wyniósł aż 96,9%. Współczynniki korelacji Współczynniki korelacji Spearmana były tak dobre, jak 0,609 do 0,668, co wskazuje, że HotLig ma również zadowalającą moc predykcyjną dla powinowactwa wiązania. Wyniki te sugerują, że HotLig może analizować różne ligandy, w tym peptydy i oczekuje się, że będzie potężnym narzędziem do projektowania i odkrywania leków. --- Punktacja, proces wyboru biologicznie istotnego rozwiązania z puli wygenerowanych konformacji, jest jednym z głównych wyzwań w dziedzinie konformacji. wygenerowanych konformacji, jest jednym z głównych wyzwań w dziedzinie dokowania biomolekularnego. dokowania biomolekularnego. Wybitnym sposobem radzenia sobie z tym wyzwaniem jest włączenie terminów opartych na informacjach do funkcji punktacji. W tym kontekście kontekście, dane o kształcie o niskiej rozdzielczości uzyskane ze spektrometrii masowej (IM-MS) lub eksperymentów SAXS zostały zintegrowane z konwencjonalną funkcją punktacji konwencjonalnej funkcji punktacji programu dokowania opartego na informacjach HADDOCK. Tutaj, mocne i słabe strony punktacji opartej na IM-MS i SAXS, albo w izolacji lub w połączeniu z wynikiem HADDOCK, są systematycznie oceniane. Wyniki analizy dużego zestawu wabików dokowania składającego się z dimerów wygenerowanego przez uruchomienie HADDOCK w trybie ab initio ujawniają, że zawartość danych IM-MS ma zbyt niską rozdzielczość, aby wybrać prawidłowe modele, podczas gdy z danymi SAXS prowadzi do znacznej poprawy wydajności. Jednak skuteczność punktacji SAXS zależy od kształtu i układu kompleksu. układu kompleksu, przy czym najlepsze wyniki wykazują układy prostopadłościenne i spłaszczone. najlepsze wyniki. Zaobserwowano, że najwyższą dokładność uzyskuje się, gdy punktacja SAXS jest połączona z oceną HADDOCK opartą na energii. --- Dwanaście modeli homologicznych ludzkiego receptora muskarynowego M2 przy użyciu różnych zestawów szablonów szablonów zostało zaprojektowanych przy użyciu programu Prime lub programu modeller i porównano ze strukturą krystalograficzną (PDB:3UON). Najlepsze modele zostały uzyskano przy użyciu pojedynczego szablonu najbliższej opublikowanej struktury, receptora muskarynowego M3 receptora muskarynowego (PDB:4DAJ). Dodanie większej liczby (strukturalnie odległych) szablonów prowadziło do gorszych modeli. do gorszych modeli. Dane dokumentują kluczową rolę szablonu w modelowaniu homologii. Modele znacznie się różnią. Kontrole jakości wbudowane w programy nie nie korelują z RMSD do struktury krystalograficznej i nie mogą być do wyboru najlepszego modelu. Ponowne dokowanie antagonistów obecnych w strukturze krystalograficznej w strukturze krystalograficznej i oszacowanie względnej energii wiązania poprzez obliczenie MM/GBSA w Prime i funkcji energii wiązania w YASARA sugeruje, że może to być jakość ortosterycznego miejsca wiązania na podstawie przewidywanych względnych energii wiązania. na podstawie przewidywania względnych energii wiązania. Chociaż oszacowanie względnych energii wiązania rozróżnia stosunkowo dobre i złe modele, nie wskazuje najlepszego. nie wskazuje najlepszego. Z drugiej strony, wizualna inspekcja modeli pod kątem znanych cech i oparta na wiedzy analiza oddziaływań wewnątrzcząsteczkowych pozwala eksperymentatorowi ręcznie wybrać najlepsze modele. --- Podejście korelacyjne szybkiej transformaty Fouriera (FFT) do dokowania białko-białko może oszacować energie miliardów zadokowanych konformacji na siatce, jeśli energia energia jest opisana w postaci funkcji korelacji. Tutaj to ograniczenie ograniczenie jest usuwane, a podejście jest efektywnie stosowane z potencjałami interakcji parami które znacznie poprawiają wyniki dokowania. Podstawowym jest przybliżenie macierzy interakcji przez jej wektory własne odpowiadające kilku dominującym wartościom własnym, co skutkuje wyrażeniem energii zapisanym jako jako suma kilku funkcji korelacji i rozwiązanie problemu poprzez wielokrotne obliczenia FFT obliczenia. Oprócz opisania sposobu implementacji tej metody, przedstawiamy przedstawiamy nową klasę opartych na strukturze par potencjałów międzycząsteczkowych. The DARS (Decoys As the Reference State) są ekstrahowane ze struktur kompleksów białkowo-białkowych i wykorzystują kompleksów białko-białko i wykorzystują duże zestawy zadokowanych konformacji jako wabiki do wyprowadzania rozkładów par atomów w stanie odniesienia. Obecna wersja potencjału potencjału DARS działa dobrze dla kompleksów enzym-inhibitor. Z nowym programem DARS zapewnia znacznie lepsze wyniki dokowania niż wcześniejsze podejścia, w wielu przypadkach generując podejścia, w wielu przypadkach generując o 50% więcej zbliżonych do natywnych konformacji dokowanych. Chociaż potencjał jest daleki od optymalnego dla par przeciwciało-antygen, wyniki są nadal nieco lepsze. wyniki są nadal nieco lepsze niż te uzyskane za pomocą wcześniejszej metody FFT. Program PIPER jest dostępny bezpłatnie do zastosowań niekomercyjnych. --- Wirtualne badania przesiewowe oparte na strukturze polegają na ocenie przewidywanych trybów wiązania związków zadokowanych do celu. Ponieważ dokładność tej oceny zależy na dokładności dokowania, cenne są metody zwiększające dokładność dokowania. cenne. Tutaj przedstawiamy stosunkowo prostą metodę poprawy prawdopodobieństwa prawdopodobieństwa identyfikacji dokładnie zadokowanych pozycji. Metoda ta jest podobna w koncepcja do schematów punktacji konsensusu, które, jak wykazano, zwiększają moc rankingową moc, a tym samym współczynnik trafień, ale łączy informacje o przewidywanych trybach wiązania zamiast przewidywanych powinowactw wiązania. Wskaźnik skuteczności przewidywania pozycji każdego programu dokującego wynosił 55% dla Autodock, 58% dla DOCK i 64% dla DOCK. dla DOCK i 64% dla Vina. Używając więcej niż jednego programu dokującego do przewidywania do przewidywania pozycji wiązania, prawidłowe pozycje zostały zidentyfikowane w 82% lub więcej przypadków. znaczna poprawa. Na wirtualnym ekranie te bardziej wiarygodnie upozowane związki związki mogą być preferencyjnie przenoszone do kolejnych etapów punktacji w celu poprawy wskaźnika trafień. wskaźniki trafień. Dokowanie konsensusowe można łatwo wprowadzić do ustalonych metodologii wirtualnych badań przesiewowych opartych na strukturze. --- Wybór konformacji zbliżonych do natywnych spośród ogromnej liczby konformacji generowanych przez programy dokujące pozostaje głównym wyzwaniem w dokowaniu molekularnym. My przedstawiamy DockRank, nowatorskie podejście do punktacji zadokowanych konformacji w oparciu o stopniu, w jakim reszty interfejsu zadokowanej konformacji pasują do zestawu przewidywanych reszt interfejsu. DockRank wykorzystuje przewidywane reszty interfejsu przez specyficzny dla partnera predyktor interfejsu białko-białko oparty na homologii sekwencji (PS-HomPPI), który przewiduje reszty interfejsu białka zapytania z określonym partnerem partnerem interakcji. Porównaliśmy wydajność DockRank z kilkoma najnowocześniejszymi funkcjami punktacji dokowania przy użyciu współczynnika sukcesu (procent przypadków, w których (procent przypadków, które mają co najmniej jedną konformację zbliżoną do natywnej wśród m najlepszych konformacji) i Hit Rate (procent konformacji zbliżonych do natywnych które znajdują się wśród m najlepszych konformacji). W przypadkach, w których możliwe jest uzyskać prognozy interfejsu specyficznego dla partnera (PS) z PS-HomPPI, DockRank konsekwentnie przewyższa zarówno (i) ZRank, jak i IRAD, dwie najnowocześniejsze funkcje punktacji oparte na energii funkcje punktacji (poprawiając współczynnik sukcesu nawet 4-krotnie); i (ii) Warianty DockRank, które wykorzystują przewidywane reszty interfejsu uzyskane z z kilku predyktorów interfejsów białkowych, które nie uwzględniają wiążącego partnera w tworzeniu prognoz interfejsu (poprawa wskaźnika sukcesu nawet o 39-krotnie). Ten ostatni wynik podkreśla znaczenie wykorzystania specyficznych dla partnera w punktacji zadokowanych konformacji. Pokazujemy, że DockRank, gdy użyty do ponownego uszeregowania konformacji zwróconych przez ClusPro, poprawia oryginalnych rankingów ClusPro zarówno pod względem współczynnika sukcesu, jak i współczynnika trafień. DockRank jest dostępny jako serwer pod adresem http://einstein.cs.iastate.edu/DockRank/. --- Pomimo obfitości białek oligomerycznych w komórce, charakterystyka strukturalna charakterystyka interakcji białko-białko jest nadal trudnym zadaniem. W szczególności W szczególności wiele z tych interakcji obejmuje kompleksy heteromeryczne, które są stosunkowo trudne do określenia eksperymentalnie. Dlatego też rośnie zainteresowanie zainteresowanie wykorzystaniem technik obliczeniowych do modelowania takich kompleksów. Jednakże, złożenie dużych heteromerycznych kompleksów obliczeniowo jest wysoce kombinatorycznym problemem. problem. Niemniej jednak problem ten można znacznie uprościć, biorąc pod uwagę interakcje między trimerami białek. Po dimerach i monomerach, trójkątne trimery (tj. trimery z parami kontaktów między wszystkimi trzema parami białek) są najczęściej obserwowanymi trimerami białek. białkami) są najczęściej obserwowanymi czwartorzędowymi motywami strukturalnymi zgodnie z trójwymiarową (3D) bazą danych kompleksów. Niniejszy artykuł przedstawia DockTrina, nowatorską metodę dokowania białek do modelowania struktur 3D niesymetrycznych trójkątnych trimerów. Metoda przyjmuje jako dane wejściowe z programu dokującego dla ciał sztywnych. Następnie skanuje i ocenia wszystkie możliwe kombinacje par monomerów przy użyciu bardzo szybkiego testu odchylenia pierwiastka ze średniej kwadratowej. odchylenia. Na koniec szereguje przewidywania za pomocą funkcji punktacji, która która łączy potrójne warunki kontaktu par i geometryczny termin kary za kolizję. Ogólne podejście zajmuje mniej niż 2 minuty na kompleks na nowoczesnym komputerze stacjonarnym. komputerze stacjonarnym. Metoda została przetestowana i zweryfikowana przy użyciu wzorcowego zestawu 220 związanych i siedmiu niezwiązanych trimerów białkowych. i siedmiu niezwiązanych struktur trimerów białkowych. DockTrina zostanie udostępniona pod adresem http://nano-d.inrialpes.fr/software/docktrina. --- Kombinatoryczne biblioteki chemiczne produkowane na nośniku stałym oferują szybki i opłacalny dostęp do dużej liczby unikalnych związków. Jeśli takie biblioteki są sprawdzane bezpośrednio na kulce, szybkość, z jaką chemicy mogą badać przestrzeń chemiczną przez chemików jest znacznie większa niż w przypadku syntezy opartej na roztworach i metodach przesiewowych. i metod przesiewowych. Badania przesiewowe oparte na roztworach mają duże wsparcie w postaci oprogramowanie, takie jak oparte na strukturze wirtualne narzędzia przesiewowe, które umożliwiają przewidywanie kompleksów białko-ligand. Wykorzystanie tych technik do przewidywania kompleksów związanych z białkami związków syntetyzowanych na podłożu stałym pomija nie uwzględnia miejsca koniugacji na ligandzie małocząsteczkowym. Może to unieważnić przewidywane tryby wiązania, łącznik może kolidować z atomami białka. atomami białka. Przedstawiamy CSBB-ConeExclusion, metodologię i program komputerowy, który zapewnia miarę stosowalności dokowania roztworu na stałym podłożu. Dane wyjściowe są podawane w postaci statystyk dla każdej pozycji dokowania, unikalnej metody wizualizacji 2D unikalnej metody wizualizacji 2D, która może być wykorzystana do określenia możliwości zastosowania na pierwszy rzut oka, i automatycznie generowanych skryptów PyMol umożliwiających wizualizację wtargnięcia atomu białka białek w zdefiniowanej objętości wykluczenia. CSBB-ConeExclusion jest następnie do określenia optymalnego punktu przyłączenia dla biblioteki puryn ukierunkowanej na kinazę cyklinozależną 2 CDK2. --- Program VinaMPI został opracowany w celu umożliwienia masowo dużych wirtualnych ekranów leków na zasobach obliczeniowych klasy lidera, przy użyciu dużej liczby rdzeni w celu skrócenia czasu ukończenia ekranu. VinaMPI jest masowo równoległy program Message Passing Interface (MPI) oparty na wielowątkowym wielowątkowym programie dokującym AutodockVina i jest używany do dystrybucji zadań, podczas gdy wielowątkowość służy do przyspieszenia poszczególnych zadań dokowania. VinaMPI wykorzystuje schemat dystrybucji, w którym zadania są równomiernie rozdzielane między pracowników na podstawie na podstawie złożoności każdego zadania, określonej przez liczbę wiązań rotacyjnych w każdym badanym związku chemicznym. w każdym badanym związku chemicznym. VinaMPI skutecznie obsługuje wiele białek w badaniu przesiewowym ligandów, umożliwiając odwrotne dokowanie o wysokiej przepustowości, które przedstawia nowe możliwości poprawy wydajności procesu odkrywania leków. odkrywania leków. VinaMPI z powodzeniem działał na 84 672 rdzeniach z ciągłym spadkiem czasu ukończenia zadania wraz ze wzrostem liczby rdzeni. czasu wykonania zadania wraz ze wzrostem liczby rdzeni. Stosunek liczby zadań w badaniu przesiewowym do liczby pracowników powinien wynosić co najmniej około 100, aby aby uzyskać dobry balans obciążenia i optymalny czas ukończenia zadania. Kod jest swobodnie dostępny i możliwy do pobrania. Instrukcje dotyczące pobierania i używania i korzystania z kodu znajdują się w Informacjach pomocniczych. --- Określiliśmy strukturę ludzkiej domeny integryny α1I związanej z peptydem potrójnie helikalnym peptydem kolagenowym. Struktura kompleksu α1I-peptyd została zbadano przy użyciu danych z NMR, rozpraszania promieni rentgenowskich pod małym kątem i wielkości chromatografii wykluczania, które zostały wykorzystane do wygenerowania i walidacji modelu kompleksu kompleksu przy użyciu programu dokowania opartego na danych, HADDOCK (High Ambiguity Driven Biomolecular Docking). Struktura ujawniła, że domena α1I ulega główną zmianę konformacyjną po związaniu peptydu kolagenowego. Obejmuje to duży ruch w C-końcowej helisie domeny αI, który został zasugerowano, że jest to mechanizm, za pomocą którego sygnały są propagowane w nienaruszonym receptora integryny. Struktura sugeruje podstawę dla różnych wiązań obserwowanej dla domen α1I i α2I. Dane mutacyjne identyfikują reszty, które przyczyniają się do obserwowanej zmiany konformacyjnej. Ponadto, dane dotyczące rozpraszania promieni rentgenowskich pod małym kątem sugerują, że przy niskich stężeniach peptydu kolagenowego peptydu kolagenowego kompleks istnieje w równowadze między 1:1 i 2:1 α1I-peptyd. --- ClusPro (http://nrc.bu.edu/cluster) to pierwszy w pełni zautomatyzowany, internetowy program do obliczeniowego dokowania struktur białkowych. Użytkownicy mogą przesłać pliki współrzędnych dwóch struktur białkowych za pośrednictwem interfejsu ClusPro. lub wprowadzić kody PDB odpowiednich struktur, które ClusPro zostaną następnie pobrane z serwera PDB (http://www.rcsb.org/pdb/). Algorytmy dokowania algorytmy oceniają miliardy domniemanych kompleksów, zachowując wstępnie ustawioną liczbę z korzystną komplementarnością powierzchni. Metoda filtrowania jest następnie stosowana do do tego zestawu struktur, wybierając te z dobrymi energiami swobodnymi elektrostatycznymi i desolwatacji do dalszego grupowania. do dalszego grupowania. Wynikiem programu jest krótka lista przypuszczalnych kompleksów uszeregowanych według ich właściwości grupowania, która jest automatycznie wysyłana do użytkownika pocztą elektroniczną.
Lista programów odpowiednich do dokowania białek
Dokowanie makromolekularne to obliczeniowe modelowanie czwartorzędowej struktury kompleksów utworzonych przez dwie lub więcej oddziałujących ze sobą makrocząsteczek biologicznych. Kompleksy białko-białko są najczęściej celem takiego modelowania, a następnie kompleksy białko-kwas nukleinowy.
Ostatecznym celem dokowania jest przewidywanie trójwymiarowej struktury interesującego nas kompleksu makromolekularnego, tak jak występowałby on w żywym organizmie. Samo dokowanie tworzy jedynie prawdopodobne struktury kandydujące. Kandydaci ci muszą zostać uszeregowani przy użyciu metod takich jak funkcje punktacji, aby zidentyfikować struktury, które najprawdopodobniej występują w naturze.
Obecnie istnieje wiele programów odpowiednich do dokowania białek, takich jak CSBB-ConeExclusion, HADDOCK, ZDOCK, GalaxyDock, PHASE, DockRank, HotLig, SOL, AutodockVina, DockoMatic, DockoMatic, DockTrina, CAVITY, LiGenDock i DOCK.