autodock中3d网格盒子的参数怎么设定才能变频空调达到设定温度酶的核心区

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AutoDock4.2分子对接模拟官方使用教程中文版(Bioms小组翻译)
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Autodock+Vina与Discovery+Studio在虚拟筛选耐药蛋白抑制剂中的比较
导读:Vina与DiscoveIyStudio在虚拟筛选,耐药蛋白抑制剂中的比较,摘要:随着大量与细菌耐药相关的基因的发现和其表达蛋白结构的成功测定,从已有的化合物中通过计算机模拟方法筛选对耐药蛋白靶点有作用的候选化合物,虚拟筛选在耐药基因抑制剂的发现中可以提高效率、降低实验成本,本文介绍了AutodockVina和Discoverystudio在基于分子对接,并对比分析其对B一内酰胺酶活性位点的筛
第10卷第4期
2年12月
Chinese
生物信息学
JoumalofBioinf0珊atics
V01.10No.4Dec..2012
doi:10.3969/j.issn.1672―5565.2012.04.05
Autodock
Vina与DiscoveIyStudio在虚拟筛选
耐药蛋白抑制剂中的比较
黄勇1,陈晨1,张志毅1,童贻刚1’+,赵勇2,8
(1.军事医学科学院微生物流行病研究所,北京100071;2.国家人类基因组北方研究中心,北京100176
摘要:随着大量与细菌耐药相关的基因的发现和其表达蛋白结构的成功测定,从已有的化合物中通过计算机模拟方法筛选对耐药蛋白靶点有作用的候选化合物,成为了药物发现的一个标准途径。虚拟筛选在耐药基因抑制剂的发现中可以提高效率、降低实验成本。本文介绍了AutodockVina和Discoverystudio在基于分子对接法的虚拟筛选中的使用,并对比分析其对B一内酰胺酶活性位点的筛选结果。希望通过这种比较促进虚拟筛选在药物设计领域中的应用,提高耐药基因抑制剂的发现
关键词:虚拟筛选;分子对接;Autodock中图分类号:Q518.2
文献标识码:A
Vin8;Discovery
Studio;抑制剂
文章编号:1672―5565(2012)一04―248―06
ComparisonofautodockVinaanddiscoVerystudioinVirtual
screeningfbrantibioticresistanceproteininhibitors
HUANGYon91,CHENChenl,ZHANGZhi―yil,TONGYi―gan91一,ZHAOYon92'+
(1.m彬增加疵Ⅱ£eo,肘如r06iozpgy帆d印i如miofo肜,Acode州o,埘觑ory胁dicofscie聊e,曰e狮g
100071,∞inⅡ
2.醌i嬲e№£ionoZ舭啪n&加砌&n帆眈撕增l00176,C^iM)
Abstract:Withthe
hasbecome
increasingdiscoveryofantibioticresistancegeneand
screen
detemination
ofthepmteinstlllctures,it
standardizedstrategy
potentialproteininhibitorsf而mexistingcompoundsusingcomputer
simulationtechnology.Virtualscreeningindiscoveryingantibioticresistanceproteininhibitorsheightentheemcien―
cyandreduce
experimental
cost.
InthispaperweintroducetheusingofAutodockVinaandDiscoveryStiudioin
Virtualscreeningbasedofm01eculardocking,andanalysisthescreeningresultagainstB一1actamasesactivesides.
WehopethiswiUhelp
improvetheapplicationofvirtualscreeningindrllgdesign,andtoaccelaratethefinding
speedofantibioticresistanceproteininhibitors
Keywords:Virtualscreening;moleculardocking;AutodockVina;DiscoveIyStudio;inhibitors
随着蛋白组学研究的快速发展,越来越多的蛋白质结构得以解析。基于特定药物靶点蛋白质结构分析的药物开发受到了广泛的重视。药物虚拟筛选技术是利用计算机对小分子化合物与靶标位点之间的结合进行化学评价的技术。由于其在药物开发过
程中具有缩小化合物范围和实验数量,缩短研发周
期,降低实验成本等巨大优势,虚拟筛选已是目前设
计新药的一种标准途径。11。用于虚拟筛选的软件
很多,常用的有AuTODOCK。2。、IcM、GOLD、Discov―
studio¨o(后面简称Ds)等。DS是由Accelrys公
司开发的面向生命科学领域的一款大型综合模拟软
收稿日期:2012―02―20;修回日期:2012―03一07
资助项目:国家自然科学基金(81072350);”重大新药创制”科技重大专项”十二五”实施计划(2011zx09401一023);病原微生物生物安全国家重点实验室开放课题(sKLPBslll3);“艾滋病和病毒性肝炎等重大传染病防治”科技重大专项”十二五”实施计划(2011zxlo004一001)。作者简介:黄勇,男,硕士。研究生物信息学,E―mailyong.huan91987@gmail.com。陈晨,女,硕士,E―mail:christ-7@126.com¥通讯作者:童贻刚,男,教授,硕导,E―mailtong.yigang@gmail.com。赵勇,男,加拿大,研究生物信息和计算生物学,E―mail
gmail.com
yongzhaol68@
勇,等:AutodockVina与DiscoveryStudio在虚拟筛选耐药蛋白抑制剂中的比较
件,主要用于蛋白质结构功能研究。DS软件中不同功能的流程被模块化并高度集成,为研究者提供了极大的方便,是目前研究人员比较看好的一款蛋白结构分析软件、本文使用的是windows系统版本
I)S2.5”。Auto(I‘’(.kVina。41tmular
袋的寻找和定义,本文利用的是MGLToolsl.5.4‘‘o。。图l、2分别表示利用DS和MGLToolsl.5.4对1xx2一B受体活性口袋的指定,指定步骤如下:(1)指定受体分子;(2)寻找活性位点;(3)设定活性口袋范围。
J(后面简称Vina)是Mo.
G1.ap}1斌实验室开发的一款开源免费程序。
它具有准确性离,速度快等优点,是目前免费软件巾被使用较多的一种分子对接和虚拟筛选软件。鉴于上诉的基本情况,我们选用1)s和Vina这两种软件,分析其在虚拟筛选中的表现,并以B一内酰胺酶为靶标,从化合物库l}l筛选潜在的B一内酰胺酶抑制剂,对比分析两者的筛选结果。
1准备配体
类药性((11.ug―like)是抑制刹的必要特征,限于汁算机的运算能力,我们存构建配体库时只取具有类药性的配体分子。日前有收录类药性配体分子的数据库很多,如ZINC5、ChEMBL|6、ACD―SC等。ZINC数据库集合了能够购买得剑的化合物,其巾化合物经过了分类和去冗余,我们从该网站获取
图l¨g.1
I)s指定的1)(x2一B的结合位点。
Bilmlg
si¨oIlxx2一Bappointe(1byDs
r?hn―dm;{一like子类下以90%的相似度去冗余的
小分子化合物(总共163,840个),其数据格式为SMlI.ES格式。我们利用Open
babel
2.3.0‘7’软件
将SMll。ES格式的小分子转化为MOl2格式的小分子,)f二在参数111设定添加氢原子、3D坐标。DS能够£i:{jl识别并使用含有多个配体的配体文件,但是Vi.na每次只能歧取单一的pdl)(1l格式的配体。所以我仃J冉利用软件Ra“,oon―1.O将MOl2格式的配体义件转化为独市的p(1bqt格式的文件。
V№借助M(:¨1tw,㈧.5.4对lxx2一B的结合位点的指定。
llirl‘IiIlgsiltl
PDB数据库是曰前最主要的蛋白质分子数据
F瞬2ofIxx2一lliIⅢlInlc【lb、r
L-s吣M【;L1imIsl.5.4
DS集成了蛋白质的表征、同源建模、分子力学
库,目前共收录J,7万余种品体。我们从中检索并卜.载与耐药相关的蛋白质,小文以ID号为lxx2(p99p一内酰胺酶)耐药蛋白为例。lxX2是从阴沟肠杆菌(El恤1.I)baclercloacae)中分离的B一内酰胺酶,其在阴沟肠杆菌【fl的表达显薯地提高了杆菌的耐药能力。8I。lXx2共A、B两条链,其中B链(以下简称lxX2一B)被报道与lXX2蛋白的耐药性有火9。提取lX)(2一B后删除其E的水分子、氢原二产、结合物。存寻找表面活性lJ袋的过程中,DS能够住指定一个分子为配体的情况下自动对配体分子进行热点寻找,然后列出所有潜在的结合位点。而
计算和分子动力学模拟、基于结构药物设计工具、基于小分子的药物设计工具等大量模块,用广1可以根据自己的任务选择调用合适的模块。基于结构药物设计工具“bDock适用于对大规模数据库进行快速精确的虚拟筛选。LibDock根据小分子构象与受体相互作用热区(HoIspot)匹配的原理将这些构象刚性对接到受体的结合u袋当中。在Lil,Dock图形选项框中设置准备好的lx)(2一B受体分子和MOL2格式的配体文件,选择合适的参数,点占运行按钮即可开始筛选。
Vina在linux系统F只需输入其要求的命令行
相比之下,Villa只能借助第i方软件实现对活性口
250生物信
即可运行。受体文件和受体活性口袋的空间位置等信息被写在一个文本里(con矗g文件)。由于Vina每次只能处理一个配体分子,因此可以通过多线程的方式加快运算速度。图3展示了DS的参数设置和Vina的并行运算指令。DS的libdock模块中可以设定并行线程数(Pmcesses)、热点数、对接参数等。当DS开始执行运算时,可以关闭当前文件的窗口、输出的结果会存放到默认输出位置。Vina的
运行方式三个方面。由于现有实验条件的限制,我们将两种软件安装在不同计算机上运行。从表l所示的运行速度可以看出,DS在8线程同时运行的情况下耗时远远小于Vina在132线程同时运行所耗的时间。
Table1
DS和vina运行速度比较
SpeedcomparisonofDSandVina
参数相对较少,并需要借助第三方软件如Pymol、
MGL.Tools、Ds等才能查看每个分子的对接情况。
Pora■6ter丫alue
计算机参数
HPxW9400
运行方式总嘞司(时)8线程并行运算
10.27?
T_作站;
WindowsXP:
8cpu(2.6GHZ)+8G
1职2_B:IXx2一B
A】血47005
l亚洲亍运算
202.43
Speclfled
C^ESn
暖■1n1_1z时10n由^dvanced
136cpu(1.66GHz)+
Al£onth
not■1n1■1ze
日P牡allelProces乱M
True25
10caU、oot8True
?Ds在运行Iibd”k对接时对计算机内存占用量较大,导致所有配体分子无法?次性完成对接。这里我们将含有163.840个配体分子的MOL2文件均分成4个文件,分别对lx)(2一B的活性位点对接,并将4次的运行时间相加。
国Ser聃r
Process●sPreserve0rder
brfln呻n广p由球:曲
础oPm翻‘B?ng岫nd轴r删r币,b
■怕-corlIj9,x吐。邮幻M-^驴ndsf,―oul¥扣y叫tp血ql&
b=奄*目’m
Sf.pdb堪‘
4.2结果对比
Vina的输出结果有三项:结合能(娟nity)及两
种标准差(RMsD),结合能越小对接越好H1。Ds的
结果含有绝对能量(AbsoluteEnergy)、相对能量(RelativeEne啦r)、对接得分(“bdockScofe)等参数。由于配体的数量巨大,两种方法得到的结果在高分值区段差异不明显。我们分别选取两种结果中
Ds的参数设置和Vina的并行运算指令
A:Ds的参数设置。B:Vina的并行运算指令。
Fig3ParallletersofDSandtheoperationalcommandofVina
最好的前400个配体,通过分析发现存在22个共有的配体,如表2所示。
4.1运行速度比较
虚拟筛选的速度取决于算法函数、计算机硬件、
Vina和DS前400位筛选结果中共有的22个配体
Table2
Mutual22Iigandsofthetop400results
:,篙。署
(kcaL/m01)
ZINC4_445478l一8.4117.4396
ZINC44226740一8.3l19.3023
勇,等:AutodockVina与DiscoveryStudio在虚拟筛选耐药蛋白抑制剂中的比较
5ZINC38754518
―8.2119.8275
ZINC38680830―8.4
117.677
ZINC38677191―8.2119.5003
ZINC38489142
―8.3117.291l
9ZINC38035211
―8.2117.0897
ZINC35597913
―8.5117.6699
∥≮::≯\/。\/\.一一弋=∥
ZINC33028529―8.3119.4683
ZINC32996538
―8.6117.3205
ZINC30638588―8.4
118.7677
ZINC2314174l
一8.2116.3844
ZINC20427712
119.5112
252生物信
序号小分子序号
Vim结合能
(kcaL/m01)
Ds筛选得分
配体化学式
ZINC20427152
17ZINCl2793414
18ZINC09358307
19ZINC08355660
117.8232
ZINC05605106
116.5094
21ZINC03267967
22ZINCO0056295
L√一沁厂
将这22个共有配体以两种筛选方法下的排序
4∞3印3∞2印2∞1印1∞
次序制作散点分布图,结果显示序号为1的配体分
子zINC44985496在坐标图中最靠近原点(图4),说
明两种方法筛选中,该分子与受体间的结合都很好。4.3受体一配体结合对比
对与1号分子zINC44985496,我们利用DS软件打开受体和配体文件,分别分析两种软件下,zINC44985496与1XX2一B的受体一配体结合模式,如图5所示,
从上述的对接可以看出,两种软件中配体分子都能对接到受体分子的活性位点,且配体的构象一
致。1xx2一B的活性口袋由TYRll50、ARGll48、
ALAl292、THRl316、LYSl315、HISl314、GLUl272、
Autodock
Vina筛选结果次序
Fig.4
22个配体在两种筛选方式中的排序
LEul274、VALl283等残基构成。zINc44985496与
Thesequencingof22ligandsinb。th。fthe
tw。meth。孟
其中的懒氨酸残基“S1315和苏氨酸残基
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② 催化结构域
是由9股反向平行的β股折叠构成。β折叠的顺序从帽子顶开始是24-25-17-18-19-20-21-22-16。且折叠股之间有密切的联系。活性中心的Fe是由His208、His213和Asp362、H2O形成配基(图1.3A)。形状类似于一个歪曲的八面双锥体,且丢失了一个配基。Asn201是一个状态不稳定的配基,与底物结合的时候消失,构象变化。 一个α亚基和另一个α亚基之间通过氢键和Asp205进行电子传递。
③活性中心布置
活性中心到酶表面由一道峡谷,即活性中心的入口。Gorge上方有两个环状结构,掩盖了部分入口。通道最窄的的地方包括两个组氨酸和Asn201,Phe202和Phe352,并且都是疏水氨基酸。Fe下方的活性中心口袋线性排列着Asp316、Val326、Asn363、Met366、Tyr103和一个保守的盐桥在Lys314和Glu359之间。在Gorge上方有残基Ala206、Val209、Leu217、Asn297、Leu307和Trp358。催化活性中心的Fe2+是通过Rieske 中心从铁氧化还原蛋白获得电子再生[3]。
Rhodococcussp strain NCIMB12038与Pseudomonas sp. NCIB 9816-4同源性仅为30%,但NCIMB12038也包括两个金属中心,Rieske domain和活性中心,铁原子的配位基团类似,且除表1.1所示几个关键氨基酸不同外,其它关键氨基酸皆相同。另外,二者结构最大的区别是NCIB 9816-4的N-端是meandering loop,C-端是α螺旋,而NCIMB12038的N-端是α螺旋,C-端是无α螺旋[4]。
Rhodococcussp strain NCIMB12038与Pseudomonas sp. NCIB 9816-4萘双加氧酶的不同
关键氨基酸[4]
Table 1.1 the Amino acid difference in the catalytic domain between Rhodococcussp strain NCIMB12038
and Pseudomonas sp. NCIB ]
Pseudomonas sp. NCIB 9816-4
H295 Rhodococcussp strain NCIMB1 L307 W358 N297
另外,目前已经获得晶体结构且同属于Rieske型双加氧酶的来自于鞘氨醇单胞菌属Sphingobium yanoikuyae B1的联苯双加氧酶和Pseudomonas sp. NCIB 9816-4的相似度为43.5%,但由于活性中心入口处周围侧链的差异,导致其底物入口变大;并且在形成的活性中心的21个残基中,有六个残基不同(表1.2),使其活性中心容积变大。这些结构差异导致Sphingobium yanoikuyae B1能催化五个苯环的大的多环芳烃化合物,且能利用联苯或多环芳烃萘、菲、蒽作为它们的唯一碳源。
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