第十章分子对接

Autodock的经验结合自由能评价函数：
G Gvdw (
i, j
Ai , j r
12 ij

BI , J r
6 ij
) Ghbond E (t )(
i, j
Ci , j r
12 ij

Di , j r
10 ij
)
Gelec
i, j
qi q j
(rij )rij
Dock采用分子力学方法，并基于Amber力 场参数。 力场中的非键作用只包含静电作用和范德 华作用，氢键作为静电作用处理。
10.4.2 柔性对接
Dock4.0之前的版本没有考虑配体的柔性。 之后的版本，增加了配体和受体的柔性， 大大改善对接结果。
确定刚性片段 考虑配体分子的柔性 柔性搜寻
肉桂醛
大肠杆菌乙酰辅酶A羧化酶
在药物设计中，分子对接方法主要用来从小分子数据库中 搜寻与受体生物大分子有较好亲和力的小分子，进行药理 测试，从中发现新的先导化合物。 优点：小分子配体来自现有化合物数据库或制药公司自己 的数据库，合成路线比较成熟； 分子对接方法从整体上考虑受体与配体结合的效果 加速先导化合物的发现进程。
Affinity
ZDock&RDock FlexiDock eHiTS
分子力场
CAPRI* /分子力场 分子力场 半经验自由能评价函数
慢
慢 慢 快
Hex
几何匹配
CAPRI*
快
分子对接软件——最常用的分子对接软件被引次数统计
10.4 DOCK
基本情况 第一个分子对接程序。由加利福尼亚州立大学旧金山分校 Kuntz小组于1982年开发。目前版本为DOCK6.6
b. 遗传算法 模仿生物的遗传和进化，对多极值优化问 题的解群进行选择、杂交和突变操作，使 得解群不断优化，直至收敛于全局最优解 或近似全局最优解。
10.2 分子对接法的基本原理
配体与受体的结合过程是一个很复杂的过程，涉及到配体和 受体的去溶剂化、配体和受体（主要是活性位点处的残基） 的构象变化以及配体与受体之间的相互作用。
配体与受体的结合强弱取决于结合过程的自由能变化：
Gbinding RT ln K d
结合自由能也可以表示成：
分子对接的目的：找到底物分子和受体分子的 最佳结合位置
找到最佳的结合位置
评价对接分子之间的结合强度
构象搜索方法
按照分子对接程序寻找配体与受体结合构 象方法的差异，可以分为三种： 1、局部优化法 2、深度搜寻法 3、全局优化法
局部优化法：不对配体和受体进行构象搜寻， 只是对初始构象进行优化，得到配体与受体结 合的一个局部最优构象； 深度搜寻法：采用深度优先搜寻法或广度优先 搜寻法，通过有限的步骤，找到一个相对较好 的局部最优结合构象。 全局优化法：在进行构象搜寻时，利用模拟退 火算法或遗传算法，寻找配体与受体的全局最 优结合构象。
表1： 常用的分子对接方法
对接类型 对接方法类型 对接方法 Conformational 构象 Fragmentation 片段生长 Database 数据库 Monte Carlo (MC) 蒙特卡罗 Flexible-Ligand Docking Random/stochastic Genetic algorithm (GA) 遗传算法 Tabu Search 禁忌搜索 Simulation methods Molecular dynamics (MD) 分子动力学 Energy minimization 能量最小化 Molecular dynamics (MD) 分子模拟 Monte Carlo (MC) 蒙特卡罗
互补性（complementarity）和预组织 （pre-organization）是决定分子对接过 程的两个重要原则，前者决定识别过程的 选择性，而后者决定识别过理的结合能力。 互补性包括空间结构的互补性和电学性质 的互补性。
1958年Koshland提出了分子识别过程中 的诱导契合（induced fit）概念，指出配 体与受体相互结合时，受体将采取一个能 同底物达到最佳结合的构象。
Gbinding H binding T Sbinding
大部分的分子对接法忽略了全部的熵效应，而在 焓效应中也只考虑配体与受体的相互作用能
Baidu Nhomakorabea 配体与受体的相互作用：
Eint eraction Evdw Eelectrosta tic EH bond
其中氢键采用的形式和力场有关
Gtor N tor Gsol
10.5.2 柔性搜寻方法
AutoDock在早期版本中使用的是模拟退火算法 （Simulated Annealing Algorithm）来寻找配体与受 体最佳的结合位置状态，而从3.0版本开始使用一种 改良的遗传算法，即拉马克遗传算法（Lamarckian Genetic Algorithm，LGA）。
Systematic
系统方法
柔性配体对接
随机方法
模拟方法
Flexible-Protein Docking
柔性蛋白对接
Rotamer libraries 旋转异构体库
Protein-ensemble grids 蛋白集合栅格 Soft-receptor modeling 软受体建模
10.3 分子对接软件
10.5.1 评价函数
A. 3.0以前的版本采用经验势函数为评价函数 B. 3.0版本开始采用经验结合自由能为评价函数
A. 经验势能函数 AutoDock的经验势能函数包括三项：静电 作用、范德华作用和氢键作用。
力场采用Amber力场
B. 经验结合自由能
根据热力学定律，离解过程的自由能变化 和焓的变化：
配体与受体的相互作用：
分子对接计算是把配体分子放在受体活性位点 的位置，然后按照几何互补、能量互补、化学 环境互补的原则来实时评价配体与受体相互作 用的好坏，并找到两个分子之间最佳的结合模 式。
分子对接最初思想起源于Fisher E.的“锁和钥 匙模型”，认为“锁”和“钥匙”的相识别的 首要条件是他们在空间形状上要互相匹配
G H T S
实验测定的自由能与离解常数：
G G RT ln K d
0
当体系达到平衡时，自由能等于0
G RT ln K d
0
配体-受体结合的热力学
药物与受体存在与体液环 境中，与周围的水分子存 在溶剂化作用。
配体-受体结合的热力学过程
对接过程中的去溶剂化效应
a. 锚优先搜寻
1) 对接锚片段 2) 加一个刚性片段，先内后外 先大后小 3）构象搜寻，得到NcNt个构象 4）根据构象能量差异按照一定 标准，选取Nc个构象 5）回到第2步，不断加锚，直到 所有的锚片段都对接过，跳过 5，得到对接构象。
b. 同时搜寻 先进行构象搜寻，然后将搜寻得到的构 象分别对接到受体的结合位点中。 根据参数设置不同，可以进行系统搜寻 或随机搜寻。
测试结果表明，LGA比传统的遗传算法和模拟退火 具有更高的效率。在LGA方法中，作者把遗传算法 和局部搜索（Local search）结合在一起，遗传算法 用于全局搜索，而局部搜索用于能量优化。
a.模拟退火算法
1. 指定结合位点随机地差生配体 的一个构象 2. 随机改变配体的位置、取向， 产生了一个新的构象，并比较 两者与受体的结合能 如果新的构象能低于原来的，则 接受新构象 3. 如果能量高于原来的，则降低温 度，在新温度下重复步骤2 4. 在同一初始条件下反复进行多次
10.4.1.2 匹配算法 大分子配体的对接时间计算时间较长；在 复合物结构中，由于配体的大部分表面不 会参与相互作用。因此，将表面分成不同 的部分，每一部分分别进行匹配，这一过 程称为分簇（cluster）.也就是说采取了 “分而治之”的匹配算法。
10.4.1.3 基于经验势能函数的评价函数 Dock中引入经验势能函数做为评价函数。 优点：预先对受体原子的作用进行加和，并存入 网格文件中，计算能力增大，对接结果精确。
10.5 AutoDock
AutoDock是The Scripps Research Institute的OIson科研小组使用C语 言开发的分子对接软件包，目前最 新的版本为4.2。 AutoDock是一个软件包，其中主要 包含AutoGrid和AutoDock两个程序。 其中AutoGrid主要负责格点中相关 能量的计算，而AutoDock则负责构 象搜索及评价。
1.确定刚性片段 柔性分子可以看成由刚性片段组成； 刚性片段中的原子由不能旋转的键连接； 相邻的刚性片段由可以旋转的键连接。
环的处理
确定可旋转的键
2. 柔性搜寻
Dock有两种柔性搜寻方法： 一种是锚优先搜寻（anchor-first search） 一种是同时搜寻（simultaneous search）
10.4.1 基本原理
10.4.1.1 形状匹配 受体与配体的原子之间的距离大于其范德 华半径之和； 配体中能形成氢键的原子，都有一个受体 的氮原子或氧原子在其0.35 nm范围之内 所有的配体原子都在受体的结合位点内
Dock利用球形集合来表示受体活性位点以 及配体的形状。
对于受体，程序产生一个球集，使之 填充受体分子表面的口袋。如果配体 与受体匹配较好的话，配体的球集应 该能较好地填充受体的球集。
第十章 药物设计的基本方法 ——分子对接
内容
分子对接简介
分子对接法的基本原理
分子对接软件
Dock
AutoDock
CADD基于结构方法分类
10.1 引言
分子对接就是两个或多个分子之间通过 几何匹配和能量匹配而相互识别的过程。 分子对接在酶学研究以及药物设计中具有 十分重要的意义。
在酶激活剂、酶抑制剂与酶相互作用以及药物分 子产生药理反应的过程中，小分子（通常意义上的 Ligand）与靶酶（通常意义上的Receptor）相互互结合， 首先就需要两个分子充分接近，采取合适的取向，使 两者在必要的部位相互契合，发生相互作用，继而通 过适当的构象调整，得到一个稳定的复合物构象。 通过分子对接确定复合物中两个分子正确的相对 位置和取向，研究两个分子的构象，特别是底物构象 在形成复合物过程中的变化，是确定酶激活剂、抑制 剂作用机制以及药物作用机制，设计新药的基础。
配体和受体分子之间的识别要比“锁和钥匙”模型复杂的多： 1.配体和受体分子的构象是变化的，而不是刚性的，配体和 受体在对接过程中互相适应对方，从而达到更完美的匹配； 2.其次，分子对接不但要满足空间形状的匹配，还要满足能 量的匹配。
配体和受体之间的通过底物分子与靶酶分子能否结合以及结合的强度最终是由形 成此复合物过程的结合自由能变化ΔGbind所决定的。
表2：有代表性的分子对接软件
名称 DOCK AutoDock ICM-Docking GOLD FlexX 优化方法 片断生长 遗传算法 随机全局优化 遗传算法 片断生长 蒙特卡罗/分子力学/ 分子动力学 几何匹配/分子动力学 遗传算法 系统搜索 评价函数 分子力场、表面匹配得分、化学 环境匹配得分 半经验自由能评价函数 半经验自由能评价函数 半经验自由能评价函数 半经验自由能评价函数 速度 快 一般 快 快 快
分子对接方法根据不同的简化程度可以大致分 为以下三类： （1）刚性对接；研究体系的构象不发生变化 （2）半柔性对接；研究体系尤其是配体的构象 允许在一定的范围内变化 （3）柔性对接；研究体系的构象基本上是可以 自由变化的
刚性对接适合考察比较大的体系，比如蛋白质和蛋白质以 及蛋白质和核酸之间的相互作用，他计算较为简单，原理 也相对简单，主要是考虑构象之间的契合程度。 半柔性对接适合于处理小分子和大分子之间的对接。在对 接过程中，小分子的构象一般是可以变化的，但大分子则 是刚性的。由于小分子相对较小，因此在一定程度考察柔 性的基础上，还可以保持较高的计算效率，在药物设计尤 其在基于分子数据库的虚拟筛选过程中，一般采用半柔性 的分子对接方法。 柔性对接方法一般用于精确考察分子之间的识别情况，由 于在计算过程中体系的构象是可以变化的，因此柔性对接 在提高了对接准确性的同时却需要耗费较长的计算时间。