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分子对接服务

分子对接
Molecular Docking
result

  分子对接(molecular docking)是一种基于结构的药物设计方法,通过研究小分子配体与受体生物大分子相互作用,预测其结合模式和亲和力。分子对接方法在酶学研究及药物设计领域有着广泛的应用。

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基于查耳酮骨架的p53-MDM2相互作用抑制剂的设计、合成和评估

背景

  p53是一种关键的抑癌基因,野生型p53基因在DNA损伤修复,阻止细胞转化,从而防止肿瘤形成等方面发挥着重要作用。目前研究较多的是癌基因MDM2,MDM2蛋白能够直接结合于p53蛋白的酸性活化结构域和部分转录激活结构域,形成p53-MDM2复合物,可以抑制p53介导的转录激活功能。因此,p53-MDM2相互作用成为抗癌药物重要的药靶,对抑制肿瘤的生长具有非比寻常的意义。

  查耳酮能破坏MDM2-p53 蛋白复合物,结合到MDM2 与p53 相结合的疏水结合口袋上,使p53蛋白从MDM2-p53 蛋白复合物和DNA连接的MDM2-p53蛋白复合物中释放。本研究基于查尔酮骨架设计化合物库,通过分子对接虚拟筛选和实验验证发现了新的抑制剂。

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雷公藤甲素与GSK-3β蛋白分子对接研究

  为提高传统化学治疗的功效,研究者们采用一种“顺铂-雷公藤甲素”(cisplatin-triptolide)联合用药方案。事实证明,该方法是有效的,但具体的作用机制却不甚明了。临床上观察到雷公藤甲素会增强顺铂诱导的泌尿道上皮癌症细胞的细胞毒性。文献[1]报道指出,雷公藤甲素是通过调控PKC-GSK3β轴来达到这一效果的。但雷公藤甲素与GSK3β之间是否存在相互作用,它们之间的结合模式又是怎样的呢?

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高通量虚拟筛选发现西尼罗河病毒NS3蛋白酶的非肽抑制剂

  西尼罗河病毒(WNV)由蚊子叮咬传播,目前没有可以预防或治愈这种感染的特定抗病毒治疗方法,在世界范围内造成严重威胁。 非结构3蛋白酶(NS3pro)是药物开发对黄病毒感染的最有希望的目标之一,因为它负责病毒多聚蛋白前体的切割,并在病毒复制中起关键作用。 非结构辅因子2B(NS2B)氨基酸残基区存在使NS3pro的催化活性显着增加。 已经报道了基于西尼罗河病毒NS2B-NS3pro蛋白的三种X射线结构:分别基于底物四肽苯甲酰基亮氨酸 – 赖氨酸 – 精氨酸 – 精氨酸 – 醛 、三肽抑制剂2-萘甲酰基-Lys-Lys-Arg-H和牛胰胰蛋白酶抑制剂。

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HDAC家族蛋白抑制剂多策略虚拟筛选

  组蛋白去乙酰化酶(histone deacetylase,HDAC)是一类蛋白酶,对染色体的结构修饰和基因表达调控发挥着重要的作用。组蛋白去乙酰化酶抑制剂(histone deacetylase inhibitors,HDACi)通过增加细胞内组蛋白的乙酰化程度,提高 p21等基因的表达水平等途径,抑制肿瘤细胞的增殖,诱导细胞分化和(或)凋亡。组蛋白去乙酰化酶抑制剂已成为肿瘤靶向治疗的研究新热点,其对肿瘤细胞迁移、侵袭、转移的抑制作用和抗肿瘤血管生成作用也被证实。

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微信学术交流群之聊天记录(9)

 

验证化合物活性

A:想请教一下各位老师,我目前是筛出了一批化合物,并通过实验确定了具体的靶点,想走个好点的文章,想通过计算机这一块儿来引入,是如何找到的靶点,需要用计算机来做一些什么具体的工作,才能完整地说是先通过某个具体的靶点,设计了一批化合物,然后验证了改化合物的活性。

B:看几篇JMC的文章。

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平台简介

殷赋云计算平台

平台入口

http://cloud.yinfotek.com

平台概述

本平台是殷赋科技自主研发的生物医药云计算平台,集成并持续拓展丰富的专家解决方案,解决国内外院校与研发企业科研人员的计算难题。平台包含完善的综合方案和丰富实用的小工具,提供简明的操作教程,让计算专家和技术小白都能快速入门、各得所需。本平台所有计算任务均在云服务器进行,用户通过浏览器或微信小程序即可随时随地访问使用。
我们致力于打造一个丰富强大、灵活便利的生物医药云计算平台,欢迎各位用户朋友提出宝贵意见和建议,也欢迎有志之士加入我们的团队,助力科研社区。

平台优势

1、按需购买,性价比高;
2、标准操作,智能提示,避免出错;
3、强大的开发团队和计算专家做后盾。

注意事项

1、平台采用先进的WebGL技术来显示3D分子结构,但国内公司开发的浏览器可能存在兼容性问题(和其他奇怪问题),我们强烈建议采用Chrome或Firefox浏览器,可从国外官网或本公司网盘(https://pan.baidu.com/s/1nUrduyBHMPBaAuA4c2F4ZQ)纯净下载,提取码:rupm。千万不要使用百度搜索、腾讯电脑管家、360软件管家、华军、太平洋及其他类似网站提供的浏览器!!!
2、在使用平台过程中遇到任何问题,请使用工单提交问题,我们会尽快协助您解决。

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计算方法参考

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如果本平台对您的研究工作有帮助,请在发表文章时引用平台(以及所用计算方案涉及的软件,详见计算方案简介下的“参考文献”)或致谢本公司。

引用范例:
The docking calculation was performed using Yinfo Cloud Computing Platform, a friendly and versatile web server for biomedicinal, material, and statistical researches  (http://cloud.yinfotek.com).

致谢范例:
We thank Guangzhou Yinfo Information Technology Co., Ltd. for providing a friendly and versatile web server (http://cloud.yinfotek.com) to aid the docking studies.

核心功能介绍

1、计算方案

Dock6分子对接(结合模式预测)

– 简介
分子对接(molecular docking)是一种基于结构的药物设计方法,经常用于预测生物大分子与有机小分子的结合模式及亲和力。本计算方案采用UCSF DOCK 6.9软件作为分子对接引擎,实现了蛋白、多肽、核酸与有机小分子、短肽、核酸片断的分子对接功能。根据官方的测试数据和我们多年的使用经验,该方案的结合模式预测效果相当好,对接打分易于解释相互作用。我们推荐使用。

– 应用场景
生物大分子(蛋白、多肽、核酸)与有机小分子(或短肽、核酸片断)的结合模式与亲和力预测。

– 收费标准
普通:80元/个分子
套餐:敬请期待

– 教程

http://www.yinfotek.com/tutorials

– 参考文献
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, and Irwin D. Kuntz. DOCK 6: Combining techniques to model RNA–small molecule complexes. RNA. 2009 Jun; 15(6): 1219–1230. doi: 10.1261/rna.1563609

Vina分子对接(结合模式预测)

– 简介
AutoDock Vina是一款最为流行的开源分子对接软件。本方案采用Vina 1.0程序作为分子对接引擎,经过拓展,针对蛋白、多肽、核酸与有机小分子,建立了完整便捷的分子对接流程。通常情况下,1小时内即可完成一篇分子对接文章所需的全部计算工作。

– 应用场景
生物大分子(蛋白、多肽、核酸)与有机小分子(或短肽、核酸片断)、主客体体系的结合模式与亲和力预测。

– 收费标准
普通:60元/个分子
套餐:敬请期待

– 教程

http://www.yinfotek.com/tutorials

– 参考文献
Oleg Trott and Arthur J. Olson, AutoDock Vina: improving the speed and accuracy of docking with a new scoring function, efficient optimization and multithreading, Journal of Comput Chem. 2010 Jan 30; 31(2): 455–461. doi: 10.1002/jcc.21334

2、小工具

敬请期待….

 



分子对接教程第二章:AutoDock Vina虚拟筛选

AutoDock Vina虚拟筛选

【前言】

分子对接(molecular docking)依据配体与受体作用的“锁-钥原理”(lock and key principle),模拟小分子配体与受体生物大分子相互作用。配体与受体相互作用是分子识别的过程,主要包括静电作用、氢键作用、疏水作用、范德华作用等。通过计算,可以预测两者间的结合模式和亲和力,从而进行药物的虚拟筛选。

上一章教程以人类热休克蛋白90(Heat Shock Protein 90,HSP90)为例,介绍如何使用Vina结合AutoDockTools和其他辅助软件进行结合模式研究的一般流程。经过考察,我们认为采用该方法能够重现两个不同结构的配体分子的晶体构象。因而,在一定程度上而言,我们有信心将这种方法用于全新结构的药物发现。

本章教程将介绍如何使用Vina对Specs商业化合物库的一个小样本(50个化合物)进行批量对接,即虚拟筛选。一般而言,如果条件允许,在进行虚拟筛选之前,应当进行更多严格的检验(如decoy测试),才能保证筛选模型(方法)的可靠性;另外,对于像Specs这样的大型化合物库,直接进行分子对接虚拟筛选会非常耗时,可先用其他快速的方法(如形状/静电相似搜索、药效团筛选)再用分子对接方法进行组合筛选。

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