博客文章

蛋白自帶好多小分子,對接的時候如何處理

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殷賦云平臺-分子對接方案,智能化預測蛋白質、多肽、核酸與小分子間的相互作用,識別文末二維碼了解更多!

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A:請教蛋白自帶好多小分子,對接的時候怎么處理呢?

殷賦科技:對接時并不需要這些小分子,其用途只有一個——幫助定位口袋。因此,保存你需要的小分子,其他清除掉。但有一種情況例外,輔酶分子或類似作用的分子應當保留在受體中,因為它將作為受體的一部分與配體產生相互作用。

A:有的還帶有金屬離子~ 是不是也應該保留。

殷賦科技:看情況,跟配體有重要作用的保留,水分子也是。

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有關化合物靶點的活性驗證探討

 

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A:我設計的靶點化合物已經測完細胞活性,除了需要買蛋白回來測活性以外,還有沒有什么替代的方法來驗證活性?

B:你可以用生物物理的方法做親和力測試,或者生物化學的方法做酶的抑制率和IC50(如果你是要研究抑制劑的話)。

C:你要明確你的靶點,最好有這個靶點現有藥物的構效關系或者藥效團,然后再做結構改造,如果沒有的話稍微有些難度。

D:驗證活性?那就是分子水平,細胞水平還有動物水平。你做了細胞了,那就再做下蛋白,細胞水平很優異可以考慮動物水平。

A:靶點已知,目前覺得蛋白很貴,有點不舍得買,所以想看看有沒有別的方法替代。

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如何選擇蛋白晶體結構

在使用殷賦云計算平臺的時候,有不少用戶對于如何選擇蛋白晶體結構存在疑問。本篇就這個話題做一些經驗分享。任何標準都有一個適用范圍。我們在這里只討論用于分子對接的蛋白晶體結構的選擇原則和方法。

1. 確定蛋白種屬

在實驗當中,研究人員通常使用動物模型(如小鼠)來研究人源蛋白。這樣做有許多原因,比如:

1) 無法獲得(提純分離)人源蛋白;

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有關UCSF DOCK6、AUTODOCK 與AUTODOCK VINA對接準確率的探討

 

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A:有沒有關于主流對接軟件的橫評的綜述啊,我看很多CNS級別的文章也在引用autodock還有vina,對接的準確與否一般是怎么定義的呢?

殷賦科技:這樣的文章(文獻)有很多,到pubmed搜一下就有了。之前群里有人發了一篇文章,說到vina的準確率比dock6高。我對此持懷疑態度。我只憑經驗判斷,沒有重現過人家的結果,也沒有去仔細研究人家的研究過程。

有兩個方面,我認為dock6更好:

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分子對接打分與生物活性的關系

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A:一般虛擬篩選的小分子結合能低,docking分數很不錯但實際活性不好是什么原因?反之如果活性好的,一定結合的好嗎?

B:docking分數好,結合能也不錯,這和活性沒有關系?;钚院?,也不一定就結合的特別好,還要考慮結合質量,還有假陽性的情況。最好測酶活以及Ki(Kd)。

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共價化合物的分子對接

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A: 有沒有人做過共價化合物的分子對接?

B:薛定諤有,covalent docking。

A:有沒有用過,結果可有價值?

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怎么確定小分子與蛋白的活性位點

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A:對接的時候,小分子與蛋白的活性位點是怎么選呢?參照文獻么?選擇的時候,活性位點有很多,是選擇什么樣的位點對接呢?

B:先分析你的化合物和已知底物的相似性關系,再選擇合適位點。

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如何提高虛擬篩選準確性?

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A:怎么提高虛擬篩選準確性?目前我已經對自己建立的3000多分子庫做完對接了,現在想找可靠的分子。目前想到的方法是看有沒有和關鍵氨基酸成鍵,然后統計,但是我覺得樣本量太大了,如果聚類再挑選也同樣面臨這個問題。

B:寫代碼呀。不過也可以借助lewater來判斷??茖W網上開發者寫過一個教程。ledock的虛擬篩選教程。

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分析相互作用的時候,范得華力和靜電力哪個更主導

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A:打擾一下,有做過藥效團的大佬么,做藥效團測試集的時候,怎么找一些陰性對照的小分子呢,一般是怎么個經驗?

B:我是從drugbank和pubmed一些藥物數據庫里找的。

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分子對接后還可以調整側鏈方向嗎

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A:請問分子對接后還可以調整側鏈方向嗎?

殷賦科技:調整氨基酸側鏈?可以的啊,用你熟悉的軟件,比如MOE,調整后對該氨基酸殘基和附近若干受影響的殘基(以及配體,如果配體有參與的話)進行能量優化,其余部分保持固定。

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