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隨著第一個蛋白晶體結(jié)構(gòu)被解析出來，人們開始意識到一種“合理”的藥物設(shè)計方法，即將小分子化合物對接到蛋白靶標(biāo)上來模擬天然分子識別的過程，并對結(jié)果進(jìn)行排序。從上世紀(jì)80年代第一個分子對接軟件DOCK問世以來，分子對接（molecular docking）方法不斷發(fā)展，利用對接來探究小分子與蛋白的結(jié)合口袋（binding site）之間的相互作用，已經(jīng)成為藥物設(shè)計中非常流行的一種模擬方法，也是常用的虛擬篩選（virtual screening）策略。這一期，我們先來介紹分子對接的基本理論。

對于蛋白結(jié)合位點的了解能大大提高對接效率。一般來說，結(jié)合位點是事先指定的，可以是蛋白-小分子復(fù)合物晶體結(jié)構(gòu)中小分子的位點，如下圖；也可以是通過計算方法預(yù)測的口袋，預(yù)測口袋的軟件有很多，比如Fpocket（http://fpocket.sourceforge.net/），POCASA（http://altair.sci.hokudai.ac.jp/g6/Research/POCASA_e.html）等。如果沒有指定口袋，這樣的對接方式叫做盲對接（blind docking），對接的準(zhǔn)確性無法保證。

對接可以分為兩個部分，即采樣（sampling）和打分（scoring）。采樣包括小分子三維構(gòu)象的采樣和小分子在結(jié)合位點的構(gòu)象（conformation）和方向（orientation）的采樣。由于小分子的可旋轉(zhuǎn)鍵是有限的，理論上對于一個小分子二維結(jié)構(gòu)，我們可以找出其所有的可能的構(gòu)象，但是這樣太消耗計算資源（10個可旋轉(zhuǎn)鍵的分子有超過59000個構(gòu)象），所以構(gòu)象采樣就是需要找出位于小分子勢能表面極小值點（低能）的構(gòu)象，如下圖。在重復(fù)晶體結(jié)構(gòu)中小分子結(jié)合構(gòu)象方面，許多開源軟件（RDKit，F(xiàn)rog2，Confab）等軟件的性能已經(jīng)幾乎與商業(yè)軟件相當(dāng)。

如何確定小分子在口袋的結(jié)合模式（binding pose）是分子對接的關(guān)鍵。在早期，研究人員基于口袋形狀和化學(xué)性質(zhì)來把配體分子映射到口袋，這種方法稱為匹配算法（matching algorithm）。在這個方法中，小分子和蛋白都被視作藥效團(tuán)（pharmacophore），根據(jù)藥效團(tuán)和小分子之間的距離矩陣來確定構(gòu)象。這種方法的優(yōu)勢是速度快，因此能用于篩選大的化合物庫。還有一種是被稱為漸進(jìn)式建模的方法，在對接前小分子被分割成多個片段（fragment），將其中一個的片段首先放入口袋中，該片段往往起到穩(wěn)定整個分子的作用，然后不斷添加剩下的片段來生長成配體分子，如下圖所示。其他的方法還包括隨機(jī)采樣，代表性的是蒙特卡洛模擬和遺傳算法（genetic algorithm），其中遺傳算法受達(dá)爾文進(jìn)化論的啟發(fā)，配體的自由度被編碼成二進(jìn)制序列來表示基因，基因組成染色體來代表配體的構(gòu)象，通過基因的突變和互換來生成新的構(gòu)象，最后通過打分函數(shù)來評價。最后，還有一種是基于分子動力學(xué)（molecular dynamics）的方法，它可以對蛋白和配體結(jié)構(gòu)進(jìn)行在一個時間尺度上進(jìn)行采樣，該方法可以充分考慮配體的柔性，但有時很難跨過構(gòu)象壁壘易而陷入局部最小，這種方法也叫做集成對接（ensemble docking）。

打分函數(shù)（scoring function）是分子對接中的另一個關(guān)鍵，好的打分函數(shù)能區(qū)分正確的配體結(jié)合模式和錯誤的結(jié)合模式，或者是陽性化合物和陰性化合物。一般來說，打分函數(shù)可以分為基于力場的和基于經(jīng)驗和知識的。基于力場的打分函數(shù)會綜合考慮非鍵相互作用，包括靜電作用和范德華力，以及溶劑化和熵變的貢獻(xiàn)，然后計算這些貢獻(xiàn)的總和來預(yù)測結(jié)合能。打分后的構(gòu)象還可以通過自由能擾動（free energy perturbation）來進(jìn)行優(yōu)化，來提高精度。還有一種方法是基于經(jīng)驗的，它把結(jié)合能分成多個能量項，比如氫鍵，離子鍵，疏水作用和熵效應(yīng)，給每一個能量項乘上一個系數(shù)，最后計算總和來給出最終打分，如下圖所示。系數(shù)可以通過對一組蛋白-配體復(fù)合物以及它們的實驗確定的結(jié)合能進(jìn)行回歸分析得到。基于知識的打分函數(shù)是對復(fù)合物晶體進(jìn)行統(tǒng)計分析，來獲取蛋白配體原子間作用的頻率和距離，因為某個相互作用越重要那么它出現(xiàn)的頻率就越多。這些頻率的分布會轉(zhuǎn)換成原子間勢能。最后的打分會將一些重要的作用加分，而懲罰一些排斥性的作用。一致性打分（consensus scoring function）是近些年開始流行的一類打分函數(shù)，也就是綜合各種分?jǐn)?shù)來評估對接模式，該種方法可以大大提高虛擬篩選中陽性化合物的富集率。但如果各打分函數(shù)中有高度相關(guān)的項，該方法可能就不太實用了。

分子對接還有很多內(nèi)容，比如剛性對接（rigid docking），柔性對接（flexible docking）等，就是在對接時將蛋白或者小分子視作剛性或柔性的分子，柔性對接就來自于誘導(dǎo)契合假說（induce-fit model），目前的大多對接軟件都會將小分子看成是柔性的，而把蛋白口袋看作是剛性的。下一期我們會用一個例子來介紹如何用Autodock Vina進(jìn)行分子對接。

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