第二节 分子对接与虚拟筛选
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文章思路-虚拟筛选、同源建模、分子对接的应用虚拟筛选、同源建模和分子对接是广泛应用于药物研发的常用方法,不仅可以用于药学领域,对于临床和基础医学的老师,在自己的文章内容中加一部分蛋白结构和小分子药物结合的分析内容,也会给文章加分,让研究更出彩。
下面要介绍的案例就是利用化学信息学方法结合验证实验发现小分子拮抗剂的常用套路,快来了解一下吧。
TRPV3(瞬时受体电位香草酸型通道第三亚型)与伤害性感受、热感受等重要生理功能密切相关,发现靶向TRPV3通道的选择性小分子拮抗剂对深入研究TRPV3通道的病生理功能和促进TRPV通道的基础研究和新药靶点研究具有重要的意义。
该研究基于配体的虚拟筛选和生物活性评价发现了新型的TRPV3选择性拮抗剂:V-39。
由于TRPV3晶体结构尚未解析,TRPV3与拮抗剂的活性结合位点尚未确定,因此选择了基于配体的虚拟筛选。
基于配体的虚拟筛选可以快速地评估数百万个分子,基于已知拮抗剂的结构,通过形状/静电匹配方法发现新型的选择性TRPV3拮抗剂。
小分子配体和受体之间的结合相互作用可能导致受体的活化或抑制。
为了发现受体调节剂及其结合构象,在此使用TRPV1的晶体结构作为模板,通过同源建模建构了TRPV3单体模型。
本研究中发现的TRPV3选择性拮抗剂和TRPV3与拮抗剂的结合模式将有助于开发基于TRPV3调节的治疗药物。
研究思路1、第一轮虚拟筛选与生物活性评价第一轮虚拟筛选选择了Specs化合物库,共约27万个化合物,基于已知拮抗剂结构的问询式对Specs化合物库进行ROCS形状相似的高通量虚拟筛选,运用EON将打分排名前10%的化合物进行静电匹配,最后将EON打分排名前1%的化合物进行筛选和生物测活,根据化合物骨架和化学属性的相似性,作者采用Pipeline Pilot and Cluster进行分类分析,最终挑选出36个化合物进行生物活性测试。
经过钙荧光FlexStation实验,发现3个化合物对TRPV3具有拮抗作用,分别为V-13、V-16和V-29。
药物发现中的虚拟筛选与分子对接技术研究1.引言在药物研发领域,虚拟筛选和分子对接技术已经成为一种重要的辅助手段。
通过利用计算机模拟和分析方法,可以加速药物发现过程,提高研发效率。
2.虚拟筛选虚拟筛选是指利用计算机模拟方法从大量的化合物库中预测和筛选出具有潜在生物活性的化合物。
相比于传统的实验筛选方法,虚拟筛选具有速度快、成本低和效率高的优势。
2.1 分子描述符虚拟筛选的第一步是根据分子描述符对化合物进行表示和计算。
分子描述符是用于描述化合物结构、性质和活性特征的数学指标。
常用的分子描述符包括物理性质描述符(如分子量、极性等)、拓扑性质描述符(如拓扑电荷指数、Wiener指数等)和药物性质描述符(如脂溶性、水溶性等)。
2.2 虚拟筛选方法虚拟筛选方法主要包括基于结构相似性的筛选和基于机器学习的筛选。
基于结构相似性的筛选方法通过比较化合物的结构,寻找与已知活性分子相似的候选化合物。
而基于机器学习的筛选方法则是通过构建模型,根据已知结构-活性关系来预测未知化合物的活性。
3.分子对接分子对接是指将小分子与受体分子进行模拟结合,研究二者之间的相互作用及结合方式。
分子对接主要用于研究药物分子与受体之间的结合机制,为药物设计提供重要的结构信息。
3.1 受体准备在分子对接之前,首先需要准备受体的结构信息。
通常采用X射线晶体学、核磁共振等技术获得受体的结构,并通过计算方法进行结构修复和优化。
3.2 小分子库筛选与虚拟筛选类似,分子对接也需要从大量的小分子库中选择潜在的候选分子。
常用的选择方法包括随机选择、结构筛选和虚拟筛选。
3.3 分子对接算法分子对接算法主要包括基于电荷和能量的力场方法和基于搜索算法的蒙特卡洛模拟和分子动力学模拟。
力场方法通过计算分子之间的电荷和能量来预测其结合能及位置。
而搜索算法则是通过多次迭代来探索最优的结合构型。
4.应用与挑战虚拟筛选和分子对接技术在药物研发中已经取得了一定的成果。
它们可以用于新药分子的筛选、药物修饰和功能分析等方面。
新药开发中的分子设计和筛选方法随着科学技术的不断发展,新药开发成为了医药行业的重要领域之一。
分子设计和筛选方法是新药研发过程中的关键步骤,它们为研究人员提供了有效的工具和方法,以加速新药研发的进程。
本文将重点介绍新药开发中常用的分子设计和筛选方法。
一、分子设计方法1. 定量构效关系(QSAR)定量构效关系是一种通过建立分子结构和活性之间的数学关系来预测药物活性的方法。
研究人员通过收集大量与药物活性相关的实验数据,然后使用统计学方法建立模型,以预测新分子的活性和性质。
QSAR方法可以帮助研究人员理解分子结构和性能之间的关系,并为分子设计提供指导。
2. 分子对接(Molecular docking)分子对接是一种通过模拟和计算来研究分子之间的相互作用的方法。
它可以预测分子和目标蛋白之间的结合模式和亲和力,从而为药物设计提供指导。
在分子对接中,研究人员首先通过计算得到分子的结构,在此基础上通过模拟分子和蛋白之间的空间相互作用,以寻找最适合的结合模式。
3. 三维药效团(Pharmacophore)三维药效团是一种用于描述分子与靶蛋白之间相互作用关系的概念模型。
它包括了药物分子中对活性贡献较大的基团和空间构型等信息。
研究人员可以利用三维药效团进行药物设计,通过分析活性分子中的药效团特征,寻找新化合物的设计方向,并优化其结构,以提高活性。
二、筛选方法1. 高通量筛选(HTS)高通量筛选是一种用于快速筛选和评估候选药物的方法。
它通过在大规模样本库中进行自动化实验,可以同时测试和评估数百万个化合物的活性。
研究人员使用高通量筛选可以有效地筛选出具有潜力的药物候选化合物,从而加速新药研发的进程。
2. 虚拟筛选(Virtual screening)虚拟筛选是一种基于计算机模拟来筛选候选分子的方法。
在虚拟筛选中,研究人员利用计算机模型对大规模的分子库进行搜索,并预测分子与靶蛋白之间的结合亲和力。
虚拟筛选可以帮助研究人员从大量的化合物中筛选出具有潜力的候选化合物,提高筛选效率与准确性。
分子虚拟筛选一般步骤
1. 确定目标和研究对象
- 明确研究目的,如发现新的潜在药物分子、优化现有分子或研究分子与靶点的相互作用等。
- 选择合适的靶点蛋白或受体,如酶、离子通道、转录因子等。
2. 准备分子库和靶点结构
- 构建分子库,包括已知活性化合物、商业化合物库或虚拟化合物库。
- 获取靶点蛋白或受体的三维结构,通过X射线晶体学、核磁共振等实验手段或同源建模方法。
3. 分子对接
- 使用分子对接软件,如AutoDock、GOLD、Glide等,将分子库中的化合物分子与靶点结构进行对接。
- 评估分子与靶点的结合模式和亲和力,根据评分函数或其他标准筛选出最佳结合模式。
4. 结构优化和虚拟筛选
- 对初步筛选出的化合物进行结构优化,如添加/删除基团、构建类似物等。
- 使用虚拟筛选方法,如药物相似性搜索、药物设计、QSAR建模等,从优化后的化合物库中进一步筛选出具有理想性质的潜在候选分子。
5. 评估和验证
- 对虚拟筛选出的顶级候选分子进行理化性质、ADME/Tox性质等评估。
- 使用实验方法,如酶活性测定、细胞实验等,验证候选分子与靶点的相互作用和生物活性。
6. 优化和后续研究
- 根据实验结果,对活性分子进行进一步优化,改善其理化性质、选择性、亲和力等。
- 开展后续研究,如动物模型实验、临床前研究等,为临床试验做准备。
虚拟筛选是药物发现过程中的一个重要环节,能够高效、经济地从海量化合物中识别出潜在的活性分子,为后续实验研究提供方向和基础。
简述药物虚拟筛选的一般流程下载温馨提示:该文档是我店铺精心编制而成,希望大家下载以后,能够帮助大家解决实际的问题。
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在进行药物虚拟筛选之前,需要做好充分的准备。
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