Док (молекулярный)

Глоссарий стыковки

Рецептор или хост или замок: «Принимающая» молекула , чаще всего белок или другой биополимер .
Лиганд или гость или ключ: Комплементарная партнерская молекула, которая связывается с рецептором. Лиганды чаще всего представляют собой небольшие молекулы , но также могут быть и другими биополимерами.
Стыковка: Компьютерное моделирование связывания потенциального лиганда с рецептором.
Режим привязки: Ориентация лиганда относительно рецептора, а также конформация лиганда и рецептора при связывании друг с другом.
Поза: Режим привязки кандидата.
Подсчет очков: Процесс оценки конкретной позы путем подсчета количества благоприятных межмолекулярных взаимодействий, таких как водородные связи и гидрофобные контакты.
Рейтинг: Процесс классификации того, какие лиганды с наибольшей вероятностью будут благоприятно взаимодействовать с конкретным рецептором, на основе прогнозируемой свободной энергии связывания.
Оценка стыковки (DA): Процедура количественной оценки прогнозирующих возможностей протокола стыковки.

В области моделирования молекулярного докинг — это метод, который предсказывает предпочтительную ориентацию одной молекулы по отношению к второй, когда лиганд и мишень связываются друг с другом с образованием стабильного комплекса . ^[1] Знание предпочтительной ориентации, в свою очередь, может быть использовано для прогнозирования силы ассоциации или аффинности связывания между двумя молекулами с использованием, например, оценочных функций .

Стыковка небольшой молекулы (зеленый) с кристаллической структурой рецептора, связанного с бета-2-адренергическим G-белком ( PDB : 3SN6 )

Ассоциации между биологически значимыми молекулами, такими как белки , пептиды , нуклеиновые кислоты , углеводы и липиды , играют центральную роль в передаче сигнала . Кроме того, относительная ориентация двух взаимодействующих партнеров может влиять на тип вырабатываемого сигнала (например, агонизм против антагонизма ). Таким образом, стыковка полезна для прогнозирования силы и типа создаваемого сигнала.

Молекулярный докинг является одним из наиболее часто используемых методов при разработке структурных лекарственных средств из-за его способности предсказывать конформацию связывания лигандов малых молекул с соответствующим целевым сайтом связывания . Характеристика связывающего поведения играет важную роль в рациональном дизайне лекарств , а также в выяснении фундаментальных биохимических процессов. ^[2]^[3]

Определение проблемы

Можно думать о молекулярном стыковке как о проблеме «замка и ключа» , в которой нужно найти правильную относительную ориентацию «ключа» , который откроет «замок» (где на поверхности замка находится отверстие для ключа, в какую сторону поворачивать ключ после того, как он вставлен и т. д.). Здесь белок можно рассматривать как «замок», а лиганд — как «ключ». Молекулярный докинг можно определить как задачу оптимизации, которая описывает «наилучшую» ориентацию лиганда, который связывается с конкретным интересующим белком. Однако, поскольку и лиганд, и белок являются гибкими, аналогия «рука в перчатке» более уместна, чем «замок и ключ» . ^[4] В ходе процесса стыковки лиганд и белок корректируют свою конформацию для достижения общего «наилучшего соответствия», и этот вид конформационной корректировки, приводящий к общему связыванию, называется «индуцированным соответствием» . ^[5]

Исследования молекулярного стыковки сосредоточены на компьютерном моделировании процесса молекулярного распознавания . Он направлен на достижение оптимизированной конформации как белка, так и лиганда, а также относительной ориентации между белком и лигандом, чтобы свободная энергия всей системы была минимизирована.

Стыковочные подходы

Два подхода особенно популярны в сообществе молекулярных стыковок.

Один из подходов использует метод сопоставления, который описывает белок и лиганд как дополняющие друг друга поверхности. ^[6]^[7]^[8]
Второй подход моделирует реальный процесс стыковки, в котором рассчитываются энергии парного взаимодействия лиганд-белок. ^[9]

Оба подхода имеют существенные преимущества, а также некоторые ограничения. Они описаны ниже.

Дополнительность формы

Методы геометрического соответствия/комплементарности формы описывают белок и лиганд как набор свойств, которые делают их стыкуемыми. ^[10] Эти функции могут включать дескрипторы молекулярной поверхности / дополнительной поверхности . В этом случае молекулярная поверхность рецептора описывается с точки зрения его площади поверхности, доступной для растворителя , а молекулярная поверхность лиганда описывается с точки зрения соответствующего описания поверхности. Комплементарность между двумя поверхностями сводится к описанию соответствия формы, которое может помочь найти комплементарную позу стыковки мишени и молекул лиганда. Другой подход заключается в описании гидрофобных свойств белка с использованием поворотов атомов основной цепи. Еще один подход заключается в использовании метода дескриптора формы Фурье. ^[11]^[12]^[13] Хотя подходы, основанные на комплементарности формы, обычно являются быстрыми и надежными, они обычно не могут точно моделировать движения или динамические изменения в конформациях лиганда/белка, хотя недавние разработки позволяют этим методам исследовать гибкость лигандов. Методы комплементарности формы могут быстро сканировать несколько тысяч лигандов за считанные секунды и фактически выяснить, могут ли они связываться с активным сайтом белка, и обычно масштабируются даже для белок-белковых взаимодействий. Они также гораздо лучше поддаются подходам, основанным на фармакофорах , поскольку используют геометрические описания лигандов для поиска оптимального связывания.

Моделирование

Имитировать процесс стыковки гораздо сложнее. В этом подходе белок и лиганд разделены некоторым физическим расстоянием, и лиганд оказывается в активном центре белка после определенного количества «ходов» в его конформационном пространстве. Движения включают в себя преобразования твердого тела, такие как перемещение и вращение, а также внутренние изменения в структуре лиганда, включая поворот угла скручивания. Каждое из этих перемещений в конформационном пространстве лиганда вызывает общие энергетические затраты системы. Следовательно, полная энергия системы рассчитывается после каждого хода.

Очевидным преимуществом моделирования стыковки является то, что гибкость лигандов легко достигается, тогда как методы комплементарности формы должны использовать изобретательные методы для обеспечения гибкости лигандов. Кроме того, он более точно моделирует реальность, тогда как методы, дополняющие форму, являются скорее абстракцией.

Очевидно, что моделирование требует больших вычислительных затрат, поскольку необходимо исследовать большой энергетический ландшафт. Сеточные методы, методы оптимизации и повышенная скорость компьютера сделали моделирование стыковки более реалистичным.

Механика стыковки

Для проведения стыковочного экрана первым требованием является структура интересующего белка. Обычно структура определяется с использованием биофизического метода, такого как

но также может быть получено в результате построения моделирования гомологии . Эта белковая структура и база данных потенциальных лигандов служат входными данными для программы стыковки. Успех стыковочной программы зависит от двух составляющих: алгоритма поиска и функции оценки .

Алгоритм поиска

Пространство поиска теоретически состоит из всех возможных ориентаций и конформаций белка в паре с лигандом. Однако на практике при нынешних вычислительных ресурсах невозможно исчерпывающе исследовать пространство поиска — это потребует перебора всех возможных искажений каждой молекулы (молекулы динамичны и существуют в ансамбле конформационных состояний) и всех возможных вращательных и трансляционных ориентаций каждой молекулы. лиганд относительно белка на данном уровне детализации . Большинство используемых программ стыковки учитывают все конформационное пространство лиганда (гибкого лиганда), а некоторые пытаются смоделировать гибкий белковый рецептор. Каждый «снимок» пары называется позой . ^[14]

К лиганду и рецептору были применены различные стратегии конформационного поиска. К ним относятся:

систематические или стохастические торсионные поиски вращающихся связей
молекулярно-динамическое моделирование
генетические алгоритмы для «развития» новых низкоэнергетических конформаций, и где оценка каждой позы действует как функция приспособленности, используемая для выбора людей для следующей итерации.

Гибкость лиганда

Конформации лиганда могут генерироваться в отсутствие рецептора и впоследствии докингироваться. ^[15] или конформации могут генерироваться «на лету» при наличии полости для связывания рецептора, ^[16] или с полной гибкостью вращения каждого двугранного угла с использованием стыковки на основе фрагментов. ^[17] Оценка энергии силового поля чаще всего используется для выбора энергетически разумных конформаций. ^[18] но также использовались методы, основанные на знаниях. ^[19]

Пептиды являются одновременно очень гибкими и относительно крупными молекулами, что делает моделирование их гибкости сложной задачей. Был разработан ряд методов, позволяющих эффективно моделировать гибкость пептидов во время стыковки белков с пептидами. ^[20]

Гибкость рецептора

За последнее десятилетие резко возросли вычислительные мощности, что сделало возможным использование более сложных и ресурсоемких методов компьютерной разработки лекарств. Однако вопрос гибкости рецепторов в методологиях стыковки по-прежнему остается сложной проблемой. ^[21] Основная причина этой трудности заключается в большом количестве степеней свободы, которые необходимо учитывать в такого рода расчетах. Однако пренебрежение этим в некоторых случаях может привести к плохим результатам стыковки с точки зрения прогнозирования позы привязки. ^[22]

Множественные статические структуры, экспериментально определенные для одного и того же белка в разных конформациях, часто используются для имитации гибкости рецептора. ^[23] В качестве альтернативы можно найти библиотеки ротамеров боковых цепей аминокислот, которые окружают полость связывания, для создания альтернативных, но энергетически разумных конформаций белка. ^[24]^[25]

Функция подсчета очков

Программы стыковки генерируют большое количество потенциальных поз лигандов, некоторые из которых могут быть немедленно отвергнуты из-за столкновений с белком. Остальные оцениваются с использованием некоторой оценочной функции, которая принимает позу в качестве входных данных и возвращает число, указывающее вероятность того, что поза представляет собой благоприятное связывающее взаимодействие, и ранжирует один лиганд относительно другого.

Большинство оценочных функций представляют собой основанные на физике молекулярной механики силовые поля , которые оценивают энергию позы внутри места связывания. Различные вклады в связывание можно записать в виде аддитивного уравнения:

$\bigtriangleup G_{bind}=\bigtriangleup G_{solvent}+\bigtriangleup G_{conf}+\bigtriangleup G_{int}+\bigtriangleup G_{rot}+\bigtriangleup G_{t/t}+\bigtriangleup G_{vib}$

Компоненты состоят из эффектов растворителя, конформационных изменений белка и лиганда, свободной энергии за счет белок-лигандных взаимодействий, внутренних вращений, энергии ассоциации лиганда и рецептора с образованием единого комплекса и свободной энергии за счет изменения колебательных мод. ^[26] Низкая (отрицательная) энергия указывает на стабильную систему и, следовательно, на вероятное связывающее взаимодействие.

Альтернативные подходы используют модифицированные оценочные функции для включения ограничений, основанных на известных ключевых взаимодействиях белок-лиганд. ^[27] или потенциалы, основанные на знаниях, полученные в результате взаимодействий, наблюдаемых в больших базах данных структур белок-лиганд (например, Банк данных белков ). ^[28]

существует большое количество структур По данным рентгеновской кристаллографии комплексов между белками и лигандами с высоким сродством, но сравнительно меньше для лигандов с низким сродством, поскольку последние комплексы имеют тенденцию быть менее стабильными и, следовательно, их труднее кристаллизовать. Функции оценки, обученные с использованием этих данных, могут правильно стыковать лиганды с высоким сродством, но они также дают правдоподобные конформации стыковки для лигандов, которые не связываются. Это дает большое количество ложноположительных результатов, т.е. лиганды, которые, по прогнозам, будут связываться с белком, но на самом деле этого не делают, если их поместить вместе в пробирку.

Один из способов уменьшить количество ложных срабатываний — пересчитать энергию поз с наибольшим количеством очков, используя (потенциально) более точные, но более интенсивные в вычислительном отношении методы, такие как обобщенные методы Борна или методы Пуассона-Больцмана . ^[9]

Оценка стыковки

Взаимосвязь между функцией выборки и оценочной функцией влияет на способность стыковки при прогнозировании вероятных поз или сродства связывания новых соединений. Таким образом, обычно требуется оценка протокола стыковки (при наличии экспериментальных данных) для определения его прогнозирующей способности. Оценка стыковки может выполняться с использованием различных стратегий, таких как:

расчет точности стыковки (DA);
корреляция между показателем стыковки и экспериментальным ответом или определением фактора обогащения (EF); ^[29]
расстояние между ионсвязывающим фрагментом и ионом в активном центре;
наличие индуцированных моделей.

Точность стыковки

Точность стыковки ^[30]^[31] представляет собой один из показателей количественной оценки пригодности программы стыковки путем рационализации способности предсказывать правильное положение лиганда по отношению к экспериментально наблюдаемому. ^[32]

Коэффициент обогащения

Экраны стыковки также можно оценить путем обогащения аннотированными лигандами известных связующих веществ из большой базы данных предполагаемых несвязывающих молекул-« ловушек ». ^[29] Таким образом, успех стыковочного экрана оценивается по его способности обогащать небольшое количество известных активных соединений в верхних рядах экрана из гораздо большего числа молекул-ловушек в базе данных. Площадь под кривой рабочей характеристики приемника (ROC) широко используется для оценки его характеристик.

Перспективный

Полученные результаты на стыковочных экранах подвергаются фармакологической проверке (например, IC ₅₀_, измерениям сродства или активности ). Только проспективные исследования представляют собой убедительное доказательство пригодности метода для конкретной цели. ^[33] В случае рецепторов, связанных с G-белком (GPCR), которые являются мишенью более 30% продаваемых лекарств, молекулярный докинг привел к открытию более 500 лигандов GPCR. ^[34]

Бенчмаркинг

Потенциал программ стыковки для воспроизведения режимов связывания, определенных с помощью рентгеновской кристаллографии, можно оценить с помощью ряда наборов тестов стыковки.

Для малых молекул существует несколько эталонных наборов данных для стыковки и виртуального скрининга, например набор Astex Diverse Set, состоящий из высококачественных белково-лигандных рентгеновских кристаллических структур, ^[35] Каталог полезных приманок (DUD) для оценки эффективности виртуального скрининга. ^[29]или набор данных LEADS-FRAG для фрагментов ^[36]

Оценку программ стыковки на предмет их способности воспроизводить способы связывания пептидов можно провести с помощью уроков по оценке эффективности стыковки и оценки (LEADS-PEP). ^[37]

Приложения

Связывающее взаимодействие между небольшой молекулой- лигандом и ферментным белком может привести к активации или ингибированию фермента. Если белок является рецептором, связывание лиганда может привести к агонизму или антагонизму . Докинг чаще всего используется в области разработки лекарств — большинство лекарств представляют собой небольшие органические молекулы, и докинг может применяться к:

идентификация попаданий – стыковка в сочетании с функцией оценки может использоваться для быстрого скрининга больших баз данных потенциальных лекарств in silico для идентификации молекул, которые могут связываться с интересующим белком-мишенью (см. виртуальный скрининг ). Обратная фармакология обычно использует стыковку для идентификации цели.
оптимизация свинца - стыковку можно использовать для предсказания того, где и в какой относительной ориентации лиганд связывается с белком (также называемый режимом связывания или позой). Эта информация, в свою очередь, может быть использована для разработки более мощных и селективных аналогов.
биоремедиация - стыковка белковых лигандов также может использоваться для прогнозирования загрязняющих веществ, которые могут разлагаться ферментами. ^[38]^[39]

См. также

Ссылки

^ Ленгауэр Т., Рэри М. (июнь 1996 г.). «Вычислительные методы биомолекулярного стыковки». Современное мнение в области структурной биологии . 6 (3): 402–6. дои : 10.1016/S0959-440X(96)80061-3 . ПМИД 8804827 .
^ Kitchen DB, Decornez H, Furr JR, Bajorath J (ноябрь 2004 г.). «Стыковка и оценка виртуального скрининга открытия лекарств: методы и приложения». Обзоры природы. Открытие наркотиков . 3 (11): 935–49. дои : 10.1038/nrd1549 . ПМИД 15520816 . S2CID 1069493 .
^ Мосташари-Рад Т., Ариан Р., Мехриденави А., Фассихи А., Гасеми Ф. (13 июня 2019 г.). «Исследование ингибиторов хемокиновых рецепторов CXCR4 с использованием методологий QSPR и молекулярного докинга». Журнал теоретической и вычислительной химии . 178 (4). дои : 10.1142/S0219633619500184 . S2CID 164985789 .
^ Йоргенсен В.Л. (ноябрь 1991 г.). «Ржавление модели замка и ключа для связывания белка с лигандом». Наука . 254 (5034): 954–5. Бибкод : 1991Sci...254..954J . дои : 10.1126/science.1719636 . ПМИД 1719636 .
^ Вэй БК, Уивер Л.Х., Феррари А.М., Мэтьюз Б.В., Шойчет Б.К. (апрель 2004 г.). «Тестирование алгоритма стыковки гибких рецепторов на сайте привязки модели». Журнал молекулярной биологии . 337 (5): 1161–82. дои : 10.1016/j.jmb.2004.02.015 . ПМИД 15046985 .
^ Голдман Б.Б., Випке В.Т. (2000). «Дескрипторы квадратичной формы QSD. 2. Молекулярный стыковка с использованием дескрипторов квадратичной формы (QSDock)» . Белки . 38 (1): 79–94. doi : 10.1002/(SICI)1097-0134(20000101)38:1<79::AID-PROT9>3.0.CO;2-U . ПМИД 10651041 .
^ Мэн ЕС, Шойчет БК, Кунц И.Д. (1992). «Автоматическая стыковка с оценкой энергии на основе сети». Журнал вычислительной химии . 13 (4): 505–524. дои : 10.1002/jcc.540130412 . S2CID 97778840 .
^ Моррис Г.М., Гудселл Д.С., Холлидей Р.С., Хьюи Р., Харт В.Е., Белью Р.К., Олсон А.Дж. (1998). «Автоматическая стыковка с использованием генетического алгоритма Ламарка и эмпирической функции связывания свободной энергии». Журнал вычислительной химии . 19 (14): 1639–1662. CiteSeerX 10.1.1.471.5900 . doi : 10.1002/(SICI)1096-987X(19981115)19:14<1639::AID-JCC10>3.0.CO;2-B .
^ Перейти обратно: ^а ^б Фейг М., Онуфриев А., Ли М.С., Им В., Кейс Д.А., Брукс К.Л. (январь 2004 г.). «Сравнение эффективности обобщенных методов Борна и Пуассона при расчете энергий электростатической сольватации белковых структур». Журнал вычислительной химии . 25 (2): 265–84. дои : 10.1002/jcc.10378 . ПМИД 14648625 . S2CID 3191066 .
^ Шойхет Б.К., Кунц И.Д., Бодиан Д.Л. (2004). «Молекулярная стыковка с использованием дескрипторов формы». Журнал вычислительной химии . 13 (3): 380–397. дои : 10.1002/jcc.540130311 . S2CID 42749294 .
^ Цай В., Шао Икс, Мегре Б. (январь 2002 г.). «Распознавание белков-лигандов с использованием сферических гармонических молекулярных поверхностей: к быстрому и эффективному фильтру для скрининга с большой виртуальной пропускной способностью». Журнал молекулярной графики и моделирования . 20 (4): 313–28. дои : 10.1016/S1093-3263(01)00134-6 . ПМИД 11858640 .
^ Моррис Р.Дж., Найманович Р.Дж., Кахраман А., Торнтон Дж.М. (май 2005 г.). «Реальные коэффициенты расширения сферических гармоник как трехмерные дескрипторы формы для сравнения белковых карманов и лигандов» . Биоинформатика . 21 (10): 2347–55. doi : 10.1093/биоинформатика/bti337 . ПМИД 15728116 .
^ Кахраман А., Моррис Р.Дж., Ласковски Р.А., Торнтон Дж.М. (апрель 2007 г.). «Изменение формы белковых карманов и их лигандов». Журнал молекулярной биологии . 368 (1): 283–301. дои : 10.1016/j.jmb.2007.01.086 . ПМИД 17337005 .
^ Торрес П.Х., Содеро А.С., Джофили П., Сильва-младший Ф.П. (сентябрь 2019 г.). «Ключевые темы молекулярного стыковки при разработке лекарств» . Международный журнал молекулярных наук . 20 (18): 4574. doi : 10.3390/ijms20184574 . ПМК 6769580 . ПМИД 31540192 .
^ Кирсли С.К., ди-джей Андервуд, Шеридан Р.П., Миллер, доктор медицины (октябрь 1994 г.). «Флексибазы: способ расширить использование методов молекулярного стыковки». Журнал компьютерного молекулярного дизайна . 8 (5): 565–82. Бибкод : 1994JCAMD...8..565K . дои : 10.1007/BF00123666 . ПМИД 7876901 . S2CID 8834526 .
^ Фриснер Р.А., Бэнкс Дж.Л., Мерфи Р.Б., Халгрен Т.А., Кличич Дж.Дж., Майнц Д.Т., Репаски М.П., Нолл Э.Х., Шелли М., Перри Дж.К., Шоу Д.Е., Фрэнсис П., Шенкин П.С. (март 2004 г.). «Glide: новый подход к быстрой и точной стыковке и подсчету очков. 1. Метод и оценка точности стыковки». Журнал медицинской химии . 47 (7): 1739–49. дои : 10.1021/jm0306430 . ПМИД 15027865 .
^ Жолдос З., Рид Д., Саймон А., Саджад С.Б., Джонсон А.П. (июль 2007 г.). «eHiTS: новая быстрая, исчерпывающая гибкая система стыковки лигандов». Журнал молекулярной графики и моделирования . 26 (1): 198–212. дои : 10.1016/j.jmgm.2006.06.002 . ПМИД 16860582 .
^ Ван Ц, Пан ЮП (сентябрь 2007 г.). Ромесберг Ф. (ред.). «Предпочтение малых молекул локальным минимальным конформациям при связывании с белками» . ПЛОС ОДИН . 2 (9): е820. Бибкод : 2007PLoSO...2..820W . дои : 10.1371/journal.pone.0000820 . ЧВК 1959118 . ПМИД 17786192 .
^ Клебе Г., Мицнер Т. (октябрь 1994 г.). «Быстрый и эффективный метод создания биологически значимых конформаций». Журнал компьютерного молекулярного дизайна . 8 (5): 583–606. Бибкод : 1994JCAMD...8..583K . дои : 10.1007/BF00123667 . ПМИД 7876902 . S2CID 206768542 .
^ Циемни М., Курчински М., Камель К., Колински А., Алам Н., Шулер-Фурман О., Кмиецик С. (май 2018 г.). «Белко-пептидный докинг: возможности и проблемы» . Открытие наркотиков сегодня . 23 (8): 1530–1537. дои : 10.1016/j.drudis.2018.05.006 . ПМИД 29733895 .
^ Антунес Д.А., Деваурс Д., Кавраки Л.Е. (декабрь 2015 г.). «Понимание проблем гибкости белка при разработке лекарств» (PDF) . Мнение экспертов об открытии лекарств . 10 (12): 1301–13. дои : 10.1517/17460441.2015.1094458 . hdl : 1911/88215 . ПМИД 26414598 . S2CID 6589810 .
^ Серкейра Н.М., Брас Н.Ф., Фернандес П.А., Рамос М.Дж. (январь 2009 г.). «МАДАММ: многоэтапная стыковка с протоколом автоматизированного молекулярного моделирования». Белки . 74 (1): 192–206. дои : 10.1002/прот.22146 . ПМИД 18618708 . S2CID 36656063 .
^ Тотров М., Абагян Р. (апрель 2008 г.). «Гибкая стыковка лигандов с несколькими конформациями рецепторов: практическая альтернатива» . Современное мнение в области структурной биологии . 18 (2): 178–84. дои : 10.1016/j.sbi.2008.01.004 . ПМК 2396190 . ПМИД 18302984 .
^ Хартманн К., Антес И., Ленгауэр Т. (февраль 2009 г.). «Стыковка и оценка альтернативных конформаций боковой цепи». Белки . 74 (3): 712–26. дои : 10.1002/прот.22189 . ПМИД 18704939 . S2CID 36088213 .
^ Тейлор Р.Д., Джусбери П.Дж., Эссекс Дж.В. (октябрь 2003 г.). «FDS: гибкая стыковка лиганда и рецептора с континуальной моделью растворителя и функцией энергии мягкого ядра». Журнал вычислительной химии . 24 (13): 1637–56. CiteSeerX 10.1.1.147.1131 . дои : 10.1002/jcc.10295 . ПМИД 12926007 . S2CID 15814316 .
^ Мурко М.А. (декабрь 1995 г.). «Вычислительные методы прогнозирования связывания свободной энергии в лиганд-рецепторных комплексах». Журнал медицинской химии . 38 (26): 4953–67. дои : 10.1021/jm00026a001 . ПМИД 8544170 .
^ Аркон Дж.П., Туржански А.Г., Марти М.А., Форли С. (2021 г.). Балланте Ф. (ред.). Смещенная стыковка для прогнозирования положения белка-лиганда . Методы молекулярной биологии. Том. 2266. Нью-Йорк, штат Нью-Йорк: Springer US. стр. 39–72. дои : 10.1007/978-1-0716-1209-5_3 . ISBN 978-1-0716-1209-5 . ПМИД 33759120 . S2CID 232340746 .
^ Гольке Х., Хендлих М., Клебе Г. (январь 2000 г.). «Функция оценки, основанная на знаниях, для прогнозирования взаимодействий белок-лиганд». Журнал молекулярной биологии . 295 (2): 337–356. дои : 10.1006/jmbi.1999.3371 . ПМИД 10623530 .
^ Перейти обратно: ^а ^б ^с Хуан Н., Шойчет Б.К., Ирвин Дж.Дж. (ноябрь 2006 г.). «Бенчмаркинговые наборы для молекулярного стыковки» . Журнал медицинской химии . 49 (23): 6789–801. дои : 10.1021/jm0608356 . ПМЦ 3383317 . ПМИД 17154509 .
^ Балланте Ф., Маршалл Г.Р. (январь 2016 г.). «Автоматизированная стратегия выбора позы связывания и оценки стыковки при разработке лекарств на основе структуры». Журнал химической информации и моделирования . 56 (1): 54–72. doi : 10.1021/acs.jcim.5b00603 . ПМИД 26682916 .
^ Бурсулая Б.Д., Тотров М., Абагян Р., Брукс К.Л. (ноябрь 2003 г.). «Сравнительное исследование нескольких алгоритмов гибкого докинга лигандов». Журнал компьютерного молекулярного дизайна . 17 (11): 755–763. Бибкод : 2003JCAMD..17..755B . дои : 10.1023/B:JCAM.0000017496.76572.6f . ПМИД 15072435 . S2CID 12569345 .
^ Балланте Ф (2018). «Стыковка белков и лигандов при разработке лекарств: оценка эффективности и выбор позы связывания». Рациональный дизайн лекарств . Методы молекулярной биологии. Том. 1824. стр. 67–88. дои : 10.1007/978-1-4939-8630-9_5 . ISBN 978-1-4939-8629-3 . ПМИД 30039402 .
^ Ирвин Джей-Джей (14 февраля 2008 г.). «Эталоны сообщества для виртуального скрининга». Журнал компьютерного молекулярного дизайна . 22 (3–4): 193–199. Бибкод : 2008JCAMD..22..193I . дои : 10.1007/s10822-008-9189-4 . ПМИД 18273555 . S2CID 26260725 .
^ Балланте Ф., Кооистра А.Дж., Кампен С., де Грааф К., Карлссон Дж. (октябрь 2021 г.). «Структурный виртуальный скрининг лигандов рецепторов, связанных с G-белком: что может сделать для вас молекулярный докинг?» . Фармакологические обзоры . 73 (4): 527–565. дои : 10.1124/pharmrev.120.000246 . ПМИД 34907092 . S2CID 245163594 .
^ Хартшорн М.Дж., Вердонк М.Л., Чессари Дж., Брюэртон СК, Муидж В.Т., Мортенсон П.Н., Мюррей К.В. (февраль 2007 г.). «Разнообразный высококачественный набор тестов для проверки эффективности стыковки белков и лигандов». Журнал медицинской химии . 50 (4): 726–41. дои : 10.1021/jm061277y . ПМИД 17300160 .
^ Чачульский Л., Виндсюгель Б. (декабрь 2020 г.). «LEADS-FRAG: эталонный набор данных для оценки эффективности стыковки фрагментов». Журнал химической информации и моделирования . 60 (12): 6544–6554. doi : 10.1021/acs.jcim.0c00693 . ПМИД 33289563 .
^ Хаузер А.С., Виндсхюгель Б (декабрь 2015 г.). «Набор эталонных данных для оценки эффективности стыковки пептидов». Журнал химической информации и моделирования . 56 (1): 188–200. doi : 10.1021/acs.jcim.5b00234 . ПМИД 26651532 .
^ Суреш П.С., Кумар А., Кумар Р., Вице-президент Сингх (январь 2008 г.). «Подход in silico [коррекция insilico] к биоремедиации: лакказа как пример». Журнал молекулярной графики и моделирования . 26 (5): 845–9. дои : 10.1016/j.jmgm.2007.05.005 . ПМИД 17606396 .
^ Башарат З., Ясмин А., Биби М. (2020). «Значение анализа молекулярного стыковки для биоремедиации». Аналитика данных в медицине: концепции, методологии, инструменты и приложения . Достижения в области экологической инженерии и зеленых технологий. IGI Global. стр. 1556–1577. дои : 10.4018/978-1-5225-2325-3.ch002 . ISBN 978-1799812043 . S2CID 63136337 .

Внешние ссылки

Бикади З., Ковач С., Демко Л., Хазай Э. «Сервер молекулярной стыковки — стыковка белков-лигандов и молекулярное моделирование» . ООО "Виртуа Друг" . Проверено 15 июля 2008 г. Интернет-сервис, рассчитывающий расположение, геометрию и энергию малых молекул, взаимодействующих с белками.
Малинаускас Т. «Пошаговая установка MGLTools 1.5.2 (AutoDockTools, Python Molecular Viewer и среда визуального программирования) на Ubuntu Linux 8.04» . Архивировано из оригинала 26 февраля 2009 г. Проверено 15 июля 2008 г.
Docking@GRID. Архивировано 31 декабря 2019 г. в проекте Wayback Machine по конформационной выборке и стыковке на сетках: одна из целей — развернуть некоторые внутренние алгоритмы распределенной стыковки в вычислительных сетках, загрузить версию Docking@GRID для Linux с открытым исходным кодом.
Click2Drug.org — каталог инструментов компьютерного дизайна лекарств.
Лиганд: стыковка рецепторов. Архивировано 2 февраля 2019 г. на Wayback Machine с MOE (молекулярная операционная среда).

[pmid8804827-1] Ленгауэр Т., Рэри М. (июнь 1996 г.). «Вычислительные методы биомолекулярного стыковки». Современное мнение в области структурной биологии . 6 (3): 402–6. дои : 10.1016/S0959-440X(96)80061-3 . ПМИД 8804827 .

[pmid15520816-2] Kitchen DB, Decornez H, Furr JR, Bajorath J (ноябрь 2004 г.). «Стыковка и оценка виртуального скрининга открытия лекарств: методы и приложения». Обзоры природы. Открытие наркотиков . 3 (11): 935–49. дои : 10.1038/nrd1549 . ПМИД 15520816 . S2CID 1069493 .

[3] Мосташари-Рад Т., Ариан Р., Мехриденави А., Фассихи А., Гасеми Ф. (13 июня 2019 г.). «Исследование ингибиторов хемокиновых рецепторов CXCR4 с использованием методологий QSPR и молекулярного докинга». Журнал теоретической и вычислительной химии . 178 (4). дои : 10.1142/S0219633619500184 . S2CID 164985789 .

[pmid1719636-4] Йоргенсен В.Л. (ноябрь 1991 г.). «Ржавление модели замка и ключа для связывания белка с лигандом». Наука . 254 (5034): 954–5. Бибкод : 1991Sci...254..954J . дои : 10.1126/science.1719636 . ПМИД 1719636 .

[pmid15046985-5] Вэй БК, Уивер Л.Х., Феррари А.М., Мэтьюз Б.В., Шойчет Б.К. (апрель 2004 г.). «Тестирование алгоритма стыковки гибких рецепторов на сайте привязки модели». Журнал молекулярной биологии . 337 (5): 1161–82. дои : 10.1016/j.jmb.2004.02.015 . ПМИД 15046985 .

[Wipke_2000-6] Голдман Б.Б., Випке В.Т. (2000). «Дескрипторы квадратичной формы QSD. 2. Молекулярный стыковка с использованием дескрипторов квадратичной формы (QSDock)» . Белки . 38 (1): 79–94. doi : 10.1002/(SICI)1097-0134(20000101)38:1<79::AID-PROT9>3.0.CO;2-U . ПМИД 10651041 .

[Meng_1992-7] Мэн ЕС, Шойчет БК, Кунц И.Д. (1992). «Автоматическая стыковка с оценкой энергии на основе сети». Журнал вычислительной химии . 13 (4): 505–524. дои : 10.1002/jcc.540130412 . S2CID 97778840 .

[Morris_1998-8] Моррис Г.М., Гудселл Д.С., Холлидей Р.С., Хьюи Р., Харт В.Е., Белью Р.К., Олсон А.Дж. (1998). «Автоматическая стыковка с использованием генетического алгоритма Ламарка и эмпирической функции связывания свободной энергии». Журнал вычислительной химии . 19 (14): 1639–1662. CiteSeerX 10.1.1.471.5900 . doi : 10.1002/(SICI)1096-987X(19981115)19:14<1639::AID-JCC10>3.0.CO;2-B .

[pmid14648625-9] Перейти обратно: ^а ^б Фейг М., Онуфриев А., Ли М.С., Им В., Кейс Д.А., Брукс К.Л. (январь 2004 г.). «Сравнение эффективности обобщенных методов Борна и Пуассона при расчете энергий электростатической сольватации белковых структур». Журнал вычислительной химии . 25 (2): 265–84. дои : 10.1002/jcc.10378 . ПМИД 14648625 . S2CID 3191066 .

[Shoichet_2004-10] Шойхет Б.К., Кунц И.Д., Бодиан Д.Л. (2004). «Молекулярная стыковка с использованием дескрипторов формы». Журнал вычислительной химии . 13 (3): 380–397. дои : 10.1002/jcc.540130311 . S2CID 42749294 .

[pmid11858640-11] Цай В., Шао Икс, Мегре Б. (январь 2002 г.). «Распознавание белков-лигандов с использованием сферических гармонических молекулярных поверхностей: к быстрому и эффективному фильтру для скрининга с большой виртуальной пропускной способностью». Журнал молекулярной графики и моделирования . 20 (4): 313–28. дои : 10.1016/S1093-3263(01)00134-6 . ПМИД 11858640 .

[pmid15728116-12] Моррис Р.Дж., Найманович Р.Дж., Кахраман А., Торнтон Дж.М. (май 2005 г.). «Реальные коэффициенты расширения сферических гармоник как трехмерные дескрипторы формы для сравнения белковых карманов и лигандов» . Биоинформатика . 21 (10): 2347–55. doi : 10.1093/биоинформатика/bti337 . ПМИД 15728116 .

[pmid17337005-13] Кахраман А., Моррис Р.Дж., Ласковски Р.А., Торнтон Дж.М. (апрель 2007 г.). «Изменение формы белковых карманов и их лигандов». Журнал молекулярной биологии . 368 (1): 283–301. дои : 10.1016/j.jmb.2007.01.086 . ПМИД 17337005 .

[14] Торрес П.Х., Содеро А.С., Джофили П., Сильва-младший Ф.П. (сентябрь 2019 г.). «Ключевые темы молекулярного стыковки при разработке лекарств» . Международный журнал молекулярных наук . 20 (18): 4574. doi : 10.3390/ijms20184574 . ПМК 6769580 . ПМИД 31540192 .

[pmid7876901-15] Кирсли С.К., ди-джей Андервуд, Шеридан Р.П., Миллер, доктор медицины (октябрь 1994 г.). «Флексибазы: способ расширить использование методов молекулярного стыковки». Журнал компьютерного молекулярного дизайна . 8 (5): 565–82. Бибкод : 1994JCAMD...8..565K . дои : 10.1007/BF00123666 . ПМИД 7876901 . S2CID 8834526 .

[pmid15027865-16] Фриснер Р.А., Бэнкс Дж.Л., Мерфи Р.Б., Халгрен Т.А., Кличич Дж.Дж., Майнц Д.Т., Репаски М.П., Нолл Э.Х., Шелли М., Перри Дж.К., Шоу Д.Е., Фрэнсис П., Шенкин П.С. (март 2004 г.). «Glide: новый подход к быстрой и точной стыковке и подсчету очков. 1. Метод и оценка точности стыковки». Журнал медицинской химии . 47 (7): 1739–49. дои : 10.1021/jm0306430 . ПМИД 15027865 .

[pmid16860582-17] Жолдос З., Рид Д., Саймон А., Саджад С.Б., Джонсон А.П. (июль 2007 г.). «eHiTS: новая быстрая, исчерпывающая гибкая система стыковки лигандов». Журнал молекулярной графики и моделирования . 26 (1): 198–212. дои : 10.1016/j.jmgm.2006.06.002 . ПМИД 16860582 .

[pmid17786192-18] Ван Ц, Пан ЮП (сентябрь 2007 г.). Ромесберг Ф. (ред.). «Предпочтение малых молекул локальным минимальным конформациям при связывании с белками» . ПЛОС ОДИН . 2 (9): е820. Бибкод : 2007PLoSO...2..820W . дои : 10.1371/journal.pone.0000820 . ЧВК 1959118 . ПМИД 17786192 .

[pmid7876902-19] Клебе Г., Мицнер Т. (октябрь 1994 г.). «Быстрый и эффективный метод создания биологически значимых конформаций». Журнал компьютерного молекулярного дизайна . 8 (5): 583–606. Бибкод : 1994JCAMD...8..583K . дои : 10.1007/BF00123667 . ПМИД 7876902 . S2CID 206768542 .

[20] Циемни М., Курчински М., Камель К., Колински А., Алам Н., Шулер-Фурман О., Кмиецик С. (май 2018 г.). «Белко-пептидный докинг: возможности и проблемы» . Открытие наркотиков сегодня . 23 (8): 1530–1537. дои : 10.1016/j.drudis.2018.05.006 . ПМИД 29733895 .

[21] Антунес Д.А., Деваурс Д., Кавраки Л.Е. (декабрь 2015 г.). «Понимание проблем гибкости белка при разработке лекарств» (PDF) . Мнение экспертов об открытии лекарств . 10 (12): 1301–13. дои : 10.1517/17460441.2015.1094458 . hdl : 1911/88215 . ПМИД 26414598 . S2CID 6589810 .

[pmid18618708-22] Серкейра Н.М., Брас Н.Ф., Фернандес П.А., Рамос М.Дж. (январь 2009 г.). «МАДАММ: многоэтапная стыковка с протоколом автоматизированного молекулярного моделирования». Белки . 74 (1): 192–206. дои : 10.1002/прот.22146 . ПМИД 18618708 . S2CID 36656063 .

[pmid18302984-23] Тотров М., Абагян Р. (апрель 2008 г.). «Гибкая стыковка лигандов с несколькими конформациями рецепторов: практическая альтернатива» . Современное мнение в области структурной биологии . 18 (2): 178–84. дои : 10.1016/j.sbi.2008.01.004 . ПМК 2396190 . ПМИД 18302984 .

[pmid18704939-24] Хартманн К., Антес И., Ленгауэр Т. (февраль 2009 г.). «Стыковка и оценка альтернативных конформаций боковой цепи». Белки . 74 (3): 712–26. дои : 10.1002/прот.22189 . ПМИД 18704939 . S2CID 36088213 .

[pmid12926007-25] Тейлор Р.Д., Джусбери П.Дж., Эссекс Дж.В. (октябрь 2003 г.). «FDS: гибкая стыковка лиганда и рецептора с континуальной моделью растворителя и функцией энергии мягкого ядра». Журнал вычислительной химии . 24 (13): 1637–56. CiteSeerX 10.1.1.147.1131 . дои : 10.1002/jcc.10295 . ПМИД 12926007 . S2CID 15814316 .

[26] Мурко М.А. (декабрь 1995 г.). «Вычислительные методы прогнозирования связывания свободной энергии в лиганд-рецепторных комплексах». Журнал медицинской химии . 38 (26): 4953–67. дои : 10.1021/jm00026a001 . ПМИД 8544170 .

[27] Аркон Дж.П., Туржански А.Г., Марти М.А., Форли С. (2021 г.). Балланте Ф. (ред.). Смещенная стыковка для прогнозирования положения белка-лиганда . Методы молекулярной биологии. Том. 2266. Нью-Йорк, штат Нью-Йорк: Springer US. стр. 39–72. дои : 10.1007/978-1-0716-1209-5_3 . ISBN 978-1-0716-1209-5 . ПМИД 33759120 . S2CID 232340746 .

[28] Гольке Х., Хендлих М., Клебе Г. (январь 2000 г.). «Функция оценки, основанная на знаниях, для прогнозирования взаимодействий белок-лиганд». Журнал молекулярной биологии . 295 (2): 337–356. дои : 10.1006/jmbi.1999.3371 . ПМИД 10623530 .

[Huang_2006-29] Перейти обратно: ^а ^б ^с Хуан Н., Шойчет Б.К., Ирвин Дж.Дж. (ноябрь 2006 г.). «Бенчмаркинговые наборы для молекулярного стыковки» . Журнал медицинской химии . 49 (23): 6789–801. дои : 10.1021/jm0608356 . ПМЦ 3383317 . ПМИД 17154509 .

[pmid26682916-30] Балланте Ф., Маршалл Г.Р. (январь 2016 г.). «Автоматизированная стратегия выбора позы связывания и оценки стыковки при разработке лекарств на основе структуры». Журнал химической информации и моделирования . 56 (1): 54–72. doi : 10.1021/acs.jcim.5b00603 . ПМИД 26682916 .

[31] Бурсулая Б.Д., Тотров М., Абагян Р., Брукс К.Л. (ноябрь 2003 г.). «Сравнительное исследование нескольких алгоритмов гибкого докинга лигандов». Журнал компьютерного молекулярного дизайна . 17 (11): 755–763. Бибкод : 2003JCAMD..17..755B . дои : 10.1023/B:JCAM.0000017496.76572.6f . ПМИД 15072435 . S2CID 12569345 .

[32] Балланте Ф (2018). «Стыковка белков и лигандов при разработке лекарств: оценка эффективности и выбор позы связывания». Рациональный дизайн лекарств . Методы молекулярной биологии. Том. 1824. стр. 67–88. дои : 10.1007/978-1-4939-8630-9_5 . ISBN 978-1-4939-8629-3 . ПМИД 30039402 .

[33] Ирвин Джей-Джей (14 февраля 2008 г.). «Эталоны сообщества для виртуального скрининга». Журнал компьютерного молекулярного дизайна . 22 (3–4): 193–199. Бибкод : 2008JCAMD..22..193I . дои : 10.1007/s10822-008-9189-4 . ПМИД 18273555 . S2CID 26260725 .

[34] Балланте Ф., Кооистра А.Дж., Кампен С., де Грааф К., Карлссон Дж. (октябрь 2021 г.). «Структурный виртуальный скрининг лигандов рецепторов, связанных с G-белком: что может сделать для вас молекулярный докинг?» . Фармакологические обзоры . 73 (4): 527–565. дои : 10.1124/pharmrev.120.000246 . ПМИД 34907092 . S2CID 245163594 .

[35] Хартшорн М.Дж., Вердонк М.Л., Чессари Дж., Брюэртон СК, Муидж В.Т., Мортенсон П.Н., Мюррей К.В. (февраль 2007 г.). «Разнообразный высококачественный набор тестов для проверки эффективности стыковки белков и лигандов». Журнал медицинской химии . 50 (4): 726–41. дои : 10.1021/jm061277y . ПМИД 17300160 .

[36] Чачульский Л., Виндсюгель Б. (декабрь 2020 г.). «LEADS-FRAG: эталонный набор данных для оценки эффективности стыковки фрагментов». Журнал химической информации и моделирования . 60 (12): 6544–6554. doi : 10.1021/acs.jcim.0c00693 . ПМИД 33289563 .

[37] Хаузер А.С., Виндсхюгель Б (декабрь 2015 г.). «Набор эталонных данных для оценки эффективности стыковки пептидов». Журнал химической информации и моделирования . 56 (1): 188–200. doi : 10.1021/acs.jcim.5b00234 . ПМИД 26651532 .

[pmid17606396-38] Суреш П.С., Кумар А., Кумар Р., Вице-президент Сингх (январь 2008 г.). «Подход in silico [коррекция insilico] к биоремедиации: лакказа как пример». Журнал молекулярной графики и моделирования . 26 (5): 845–9. дои : 10.1016/j.jmgm.2007.05.005 . ПМИД 17606396 .

[39] Башарат З., Ясмин А., Биби М. (2020). «Значение анализа молекулярного стыковки для биоремедиации». Аналитика данных в медицине: концепции, методологии, инструменты и приложения . Достижения в области экологической инженерии и зеленых технологий. IGI Global. стр. 1556–1577. дои : 10.4018/978-1-5225-2325-3.ch002 . ISBN 978-1799812043 . S2CID 63136337 .

[1]

[2]

[3]

[4]

[5]

[6]

[7]

[8]

[9]

[10]

[11]

[12]

[13]

[14]

[15]

[16]

[17]

[18]

[19]

[20]

[21]

[22]

[23]

[24]

[25]

[26]

[27]

[28]

[29]

[30]

[31]

[32]

[33]

[34]

[35]

[36]

[37]

[38]

[39]