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分子對接技術(shù)研究化合物1與受體PARP1的結(jié)合模式(蛋白-小分子對接)

瀏覽次數(shù):6991 發(fā)布日期:2019-5-7  來源:www.yinfotek.com
  1. 項目說明
     
采用分子對接技術(shù)研究化合物1與受體PARP1的結(jié)合模式(圖1)。
 

圖1.化合物1的化學(xué)結(jié)構(gòu)
 
2.計算方法

從RCSB Protein Data Bank(http://www.rcsb.org)下載PARP1的X-ray晶體結(jié)構(gòu)(PDB 編號:4RV6,分辨率:3.19 Å),以第一個構(gòu)象作為受體結(jié)構(gòu)。
 
[1].采用UCSF Chimera軟件建立化合物1的三維結(jié)構(gòu),并進(jìn)行能量優(yōu)化。
 
[2,3].采用Dock Prep模塊添加氫原子,并分別添加AMBER ff14SB力場和AM1-BCC電荷。采用Chimera中的DMS工具以半徑為1.4 Å的探針生成受體的分子表面。
 
[4,5].X-ray晶體結(jié)構(gòu)顯示有1個合理的結(jié)合位點,對于該結(jié)合位點,使用sphgen模塊生成圍繞活性位點的球狀集合(Spheres),使用Grid模塊生成Grid文件,該文件用于基于Grid的能量打分評價。采用DOCK6.7程序進(jìn)行半柔性對接(semi-flexible docking),生成10000個不同的構(gòu)象取向(orientation)以及獲得配體分子與結(jié)合位點的靜電和范德華相互作用,并由此計算得到Grid打分。通過聚類分析(RMSD 閾值為2.0Å),得到打分最佳的構(gòu)象。
 
[6].最后,采用PyMOL生成圖片。
 
3.計算結(jié)果

A.結(jié)合構(gòu)象打分
 
采用DOCK6.7程序預(yù)測化合物1在PARP1中的結(jié)合模式,保留最多20個結(jié)合構(gòu)象。計算結(jié)果表明,結(jié)合位點均有多個對接構(gòu)象,其打分情況如下(表1)。根據(jù)打分和結(jié)合模式選取第二個對接構(gòu)象進(jìn)行結(jié)合模式分析。

表1.化合物1與受體PARP1的對接打分(單位:kcal/mol) 
Compound Pose Grid Score Grid_vdw Grid_es Int_energy
AG14361 1 -58.413887 -57.743397 -0.670492 6.865056
2 -55.357056 -53.782494 -1.574563 5.41468
3 -55.327587 -55.685509 0.35792 5.660656


B.結(jié)合模式分析
 
化合物1七元環(huán)上的酰胺羰基氧原子與氨基酸殘基Ser904和His862形成氫鍵相互作用;同時,酰胺氮原子與Gly863形成了3.33 Å的氫鍵相互作用。這為化合物的結(jié)合錨定了方向并提供了一定的靜電力貢獻(xiàn)(Grid_es = -1.574563 kcal/mol)。
 
苯并咪唑的兩個環(huán)與Tyr90之間形成P型π-π堆積作用,芳環(huán)中心距離分別為4.21 Å和4.93 Å;側(cè)鏈苯環(huán)與Tyr896之間形成T型π-π堆積作用,芳環(huán)中心距離為5.47 Å。同時,化合物還與殘基Tyr889、Tyr896、Tyr907和Glu998之間形成疏水作用,疏水作用和π-π堆積作用為化合物提供了強(qiáng)大的范德華力(Grid_vdw = -53.78 kcal/mol)。
 
綜上,化合物1與蛋白PARP1的相互作用以π-π堆積和疏水作用為主,并通過氫鍵作用鎖定結(jié)合取向。
 
圖2.化合物1與蛋白的結(jié)合模式圖
(詳細(xì)描述見《圖例說明》)
 
 
參考文獻(xiàn):
[1].Pettersen EF, Goddard TD, Huang CC, Couch GS, Greenblatt DM, Meng EC, and Ferrin TE.Ucsf chimera–a visualization system for exploratory research and analysis.J Comput Chem,25(13):1605–12, 2004.
 
[2].Araz Jakalian,Bruce L.Bush,David B.Jack, and Christopher I.Bayly.Fast,efficient generationof high-quality atomic charges.am1-bcc model: I. method.Journal of Computational Chemistry,21(2):132–146, January 2000.
 
[3].Araz Jakalian, David B.Jack, and Christopher I. Bayly. Fast, efficient generation of high-quality atomic charges. am1-bcc model: I.parameterization and validation Journal of Computational
Chemistry,23(16):1623–1641, December 2002.
 
[4].P.Therese Lang,Scott R.Brozell,Sudipto Mukherjee,Eric F.Pettersen,Elaine C.Meng,Veena Thomas,Robert C.Rizzo,David A.Case, Thomas L.James James,and Irwin D.Kuntz.Dock 6:Combining techniques to model rna-small molecule complexes.RNA,5(6):1–12,December 2009.
 
[5].Sudipto Mukherjee, Trent E. Balius, and Robert C. Rizzo. Docking validation resources: Protein family and ligand flexibility experiments. Journal of Chemical Information and Modeling, 50(11):1986–2000, October 2010.
 
[6].Schrödinger,LLC.The PyMOL molecular graphics system, version 1.8,2015.
 
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