分子对接技术与共有药效基团比对法
——一种发现多靶点药物的策略[前言]:相信大家一定知道举世闻名的瑞士军刀，这种小小的工具因为其多功能性而深受喜爱.多年来,科学界也一直在致力于研究药物界的“瑞士军刀”，一种能影响多个靶点的药物。这样的研究是一项打破传统的勇敢尝试，本文作者使用了一种将分子对接技术与共有药效基团比对法相结合的策略成功发现了一种能同时抑制LTＡ4Ｈ-h及hｎps-PLＡ2两种炎症反应相关酶的化合物，为多靶点药物的研究带来了一线曙光。
【设计多靶点药物的意义】
现代医学研究越来越表明，引起疾病的机制并非想象中的那么简单。身体机能的正常运行依赖于一个复杂而精确的生物效应网络，至今为止的大部分医学理论均认为疾病是由效应网络中某个节点出现问题而引起的，正是依据这一思想，目前大多数药物研究都把精力耗费在了单一靶点药物的研究上。但是，有越来越多的证据显示，疾病往往是由于多个节点出现问题而产生的。如果药物的开发始终禁锢在单一靶点的研究上，我们依然会在相当长的一段时间内对癌症、抑郁症等复杂疾病束手无策。另一方面,一些刚上市时具有良好效果的单一靶点药物正面临着耐药性不断增加的问题，这一点并不奇怪,因为针对单一靶点的长期用药必然会激发机体对药物效应产生代偿机制。为了解决以上两点问题，医学界不得不采取多药联用的手段来达到最佳的治疗效果，但是这又带来了新的不安全因素——药物相互作用带来的危险。临床药理学的研究显示,多药合用将大大增加ADR的发生率,但由于多靶点药物的缺乏,病人只得承受这样的风险,有时甚至明知两药合用会产生毒性，例如治疗结核病时使用的异烟肼和利福平,在权衡利弊后也只能照用，医务人员所能做的只是加强监测,尽可能的降低风险。要解决上述这些问题,设计出多靶点药物无疑是一个重要的思路。
【传统多靶点药物设计方法的局限性】
传统的多靶点药物设计方法主要有三种：偶然发现、活性单靶点化合物的结合以及利用高通量筛选进行“海选”。依靠这些发放，科学界的确开发出了一些有临床应用价值的多靶点药物，但是这三种方法均存在着不同的局限性。偶然发现早已不是药物开发的主流方法，借此开发多靶点药物是件值得庆幸的事，却并不能对多靶点药物的发展有所帮助。单靶点活性化合物结合法依据的是一条“1”+“1”=“２”的公式,即对一个靶点有效的化合物与对另一靶点有效的化合物相结合将创造出对两个靶点都有效的化合物。但事实上,这一公式的正确性是值得怀疑的。许多此类实验显示，结合物往往只对一个靶点有效，而对另一个靶点只是勉强有效，实际的公式变为了“1”+“1”=“1.5”。另一方面,本文的研究表明，对两个靶点活性均很低的化合物在影响多个靶点时也可以成为一个很好的活性化合物，这样我们在进行结合实验时也不能排除“0.5”+“０.５”＝“2”的可能性。只是如此一来，即使我们只想寻找一个双靶点化合物，并且假设每个靶点的活性化合物都只有1００个,我们也得进行多达10000次的结合实验以进行筛选，这样耗时的研究在目前显然是不可行的。至于高通量筛选,它之所以可行是由于有人发现具有多靶点抑制作用的化合物通常都是小分子化合物，并且活性往往取决于重原子的结合能，这样需进行筛选的化合物也就可以限定在有限的范围之内。即便如此，这样的筛选依然有如沙里淘金，花费巨大却效率低下，更何况这种方法仅能应用于多靶点抑制剂的筛选,因此用这项技术寻找多靶点药物依旧是困难重重。
【新的思路】
上述几种设计方法之所以很难取得成功,是因为他们在寻找多靶点药物的过程中忽视了一个重要的信息来源——靶蛋白的结构信息。我们不难想象,药物要与一个靶点起作用,其结构必定与靶蛋白的结构有所联系。凭借目前的研究手段，通过靶蛋白的结构信息来推测药物
的基本结构已不是什么难事,我们也可以方便地推测出多个靶点活性化合物的必需结构,只要这些结构有一定的共性,那么，这些共性结构与靶蛋白的结合排列方式就可以作为一项重要的筛选标准，候选化合物与靶蛋白的结合排列方式只有与共性结构一致,才有可能具有多靶点作用，这样一来,待研究的化合物便被限制在了一个很小的范围内，这无疑将大大降低筛选所需的时间。基于这样的思路，本文的作者设计了这样一套多靶点抑制剂的研究策略,其基本步骤如下:
（1）通过各个靶蛋白的结构获得各个靶蛋白的药效基团模型
（2）若共有药效集团存在，通过比对多个靶蛋白的药效基团模型将其确定
（3）利用快速分子对接技术找出能与某一靶蛋白结合的分子,比较其与靶蛋白的结合排列是否和共有药效基团一致,如是,则将这一化合物归入候选库
（4）利用更为严格的分子对接确认化合物与其它靶蛋白的结合性，再次比较其与靶蛋白的结合排列是否和共有药效基团一致,如是，化合物则继续保留待选
（5）进行实际药理筛选实验验证化合物是否真有多靶点作用
本文的作者正是通过这一方法于茫茫化合物库中找到了能同时抑制LTA４Ｈ-ｈ及hnｐs-PＬA２两种与炎症反应有关的酶,从而高效抑制炎症反应的活性化合物。下面，我将作者的研究整理为一份简要的实验报告,以便对整个设计方法有更清晰的认识。
分子对接技术与共有药效基团比对法联用寻找同时抑制LＴ
A4H-h及hnps-PＬＡ2的化合物
【实验背景】：人体的炎症反应是由一个复杂的生物效应网络，其中的一些关键酶调控着致炎物质的合成与释放,是抗炎症药物研究的重要靶点。LＴＡ4H-ｈ、hｎps-PLＡ2即是这样两个关键的酶，前者可以将白介素A4羟化为致炎物质白介素Ｂ4，而后者则能破坏细胞膜磷脂层而释放致炎物质花生四烯酸。因此能同时抑制这两种酶的化合物将很有希望成为高效的抗炎药物。本实验将采用一种全新的策略,将分子对接技术与共有药效基团联用，从而高效经济地找到这些活性化合物。
【实验装置】
数据库：PDB数据库(生物大分子三维结构数据库）、MDＬ数据库
计算机软件：Pocket v.2（用来从靶蛋白结构推测药效基团）
Ｓyｂyl 6.91 （绘制靶蛋白结构的绘图软件）
Dock４.０(快速分子对接软件，用来进行初步筛选，判断与靶蛋白的结合性)
Pscore （作者实验室的自创程序,用来比较化合物与靶蛋白的结合排
列是否与共有药效基团一致)
Ａutoｄock 3.05 (更精确的分子对接软件，用来对初选出的化合物进行细
筛)
试剂与装置:筛选出的化合物以及进行实际酶抑制实验所需的一系列试剂、装置
【实验步骤】
1.在ＰＤB数据库中查找出LＴA4H-h及hｎps-PLA2的三维结构，用Sybyl 6.91软件进行
绘制。
2.将两酶的结构输入软件Pocket v.2，分别预测出两酶的药效基团,并确定共有药效基团。
3.使用Dｏck
4.0软件对ＭＤL数据库中的大量化合物进行快速分子对接,找出能与两酶
结合的化合物。
4.使用Pｓcｏrｅ程序比较目标化合物与靶蛋白结合排列是否与共有药效基团一致,淘汰绝
大多数不一致的化合物
5.使用Ａuｔodocｋ3.０5软件对留下的化合物进行更精确的对接,验证化合物是否与两个
酶均有很好的结合性
6.对留下的化合物重复步骤4
7.订购最终筛选出的几个化合物，进行试剂的酶抑制活性实验
【实验数据】
1.两酶的药效基团及其共有药效基团模型（黄色球为金属结合位点,红色为氢键配对中心,
青色为疏水中心)
Ｈnpｓ－PLA2药效基团模型
LTＡ4H-h药效基团模型
共有药效基团结构
【进一步讨论】
本文作者将分子对接技术与共有药效基团联用，成功的制定出一种发现多靶点抑制剂的策略，但是这种策略依然有其局限性。首先,找出多个靶点的共有药效基团是提高药物筛选效率的关键。但是,我们并不能保证多个靶点一定会有共有药效基团，这就使该策略在面临这种局面时陷入僵局。其次,这一策略之所以得以实现，是因为研究表明多靶点抑制剂多位小分子物质,这就限定了筛选范围。然而，目前尚无法说明多靶点激动剂有何特征,这样研究者就无限定筛选范围,该策略也就无法用来研究这些药物了。
【展望】
阅读完整篇论文后,我觉得共有药效基团这一概念在其它药物研究领域应该也能有
很好的应用。例如,有相当多的药物副作用从本质上来讲都是药物的多靶点作用引起的，我们如果能知道药物作用的这些靶点，找到共有药效基团，再与药物比对靶蛋白的排列方式，究竟是药物的哪个部分引起副作用是不是就能水落石出了。进一步，研究者就可以对这些结构加以改进，从而开发出副作用更小的药物。多靶点共有药效基团的概念可能还有助于阐明中药的作用方式。中药讲究的是辨证施治，与多靶点药物强调多靶点调控有异曲同工之妙,那么，中药的作用机制是不是能用多靶点理论加以解释?通过比对共有药效基团与中药活性成分的结构，我们也许能更方便的探索中药的奥秘。
【结语】
医药学的发展史表明，一种概念的提出往往会引领一代药物的发展。例如，受体理论的提出引领出众多单靶点药物的发展，挽救了无数陷入绝境的生命。目前疾病的多因素理论正日益被接受，可以肯定,多靶点药物发展的时代必将到来，到那时,相信到时很多目前的疑难杂症必然会成为小事一桩。
AutoDock和AutoDock Tools 使用教程 一、分子对接简介及软件介绍 1．分子对接理论基础 所谓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。 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”（图），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。然而，配体和受体分子之间的识别要比“锁和钥匙”模型复杂的多。首先，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。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ΔG bind所决定的。 互补性（complementarity）和预组坦织（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（图1）。而受体与配体分子在识别之前将受体中容纳配体的环境组织的越好，其溶剂化能力越低，则它们的识别效果越佳，形成的复合物也就越稳定。
分子对接技术与共有药效基团比对法 ——一种发现多靶点药物的策略[前言]:相信大家一定知道举世闻名的瑞士军刀，这种小小的工具因为其多功能性而深受喜爱.多年来,科学界也一直在致力于研究药物界的“瑞士军刀”，一种能影响多个靶点的药物。这样的研究是一项打破传统的勇敢尝试，本文作者使用了一种将分子对接技术与共有药效基团比对法相结合的策略成功发现了一种能同时抑制LTＡ4Ｈ-h及hｎps-PLＡ2两种炎症反应相关酶的化合物，为多靶点药物的研究带来了一线曙光。 【设计多靶点药物的意义】 现代医学研究越来越表明，引起疾病的机制并非想象中的那么简单。身体机能的正常运行依赖于一个复杂而精确的生物效应网络，至今为止的大部分医学理论均认为疾病是由效应网络中某个节点出现问题而引起的，正是依据这一思想，目前大多数药物研究都把精力耗费在了单一靶点药物的研究上。但是，有越来越多的证据显示，疾病往往是由于多个节点出现问题而产生的。如果药物的开发始终禁锢在单一靶点的研究上，我们依然会在相当长的一段时间内对癌症、抑郁症等复杂疾病束手无策。另一方面,一些刚上市时具有良好效果的单一靶点药物正面临着耐药性不断增加的问题，这一点并不奇怪,因为针对单一靶点的长期用药必然会激发机体对药物效应产生代偿机制。为了解决以上两点问题，医学界不得不采取多药联用的手段来达到最佳的治疗效果，但是这又带来了新的不安全因素——药物相互作用带来的危险。临床药理学的研究显示,多药合用将大大增加ADR的发生率,但由于多靶点药物的缺乏,病人只得承受这样的风险,有时甚至明知两药合用会产生毒性，例如治疗结核病时使用的异烟肼和利福平,在权衡利弊后也只能照用，医务人员所能做的只是加强监测,尽可能的降低风险。要解决上述这些问题,设计出多靶点药物无疑是一个重要的思路。 【传统多靶点药物设计方法的局限性】 传统的多靶点药物设计方法主要有三种：偶然发现、活性单靶点化合物的结合以及利用高通量筛选进行“海选”。依靠这些发放，科学界的确开发出了一些有临床应用价值的多靶点药物，但是这三种方法均存在着不同的局限性。偶然发现早已不是药物开发的主流方法，借此开发多靶点药物是件值得庆幸的事，却并不能对多靶点药物的发展有所帮助。单靶点活性化合物结合法依据的是一条“1”+“1”=“２”的公式,即对一个靶点有效的化合物与对另一靶点有效的化合物相结合将创造出对两个靶点都有效的化合物。但事实上,这一公式的正确性是值得怀疑的。许多此类实验显示，结合物往往只对一个靶点有效，而对另一个靶点只是勉强有效，实际的公式变为了“1”+“1”=“1.5”。另一方面,本文的研究表明，对两个靶点活性均很低的化合物在影响多个靶点时也可以成为一个很好的活性化合物，这样我们在进行结合实验时也不能排除“0.5”+“０.５”＝“2”的可能性。只是如此一来，即使我们只想寻找一个双靶点化合物，并且假设每个靶点的活性化合物都只有1００个,我们也得进行多达10000次的结合实验以进行筛选，这样耗时的研究在目前显然是不可行的。至于高通量筛选,它之所以可行是由于有人发现具有多靶点抑制作用的化合物通常都是小分子化合物，并且活性往往取决于重原子的结合能，这样需进行筛选的化合物也就可以限定在有限的范围之内。即便如此，这样的筛选依然有如沙里淘金，花费巨大却效率低下，更何况这种方法仅能应用于多靶点抑制剂的筛选,因此用这项技术寻找多靶点药物依旧是困难重重。 【新的思路】 上述几种设计方法之所以很难取得成功,是因为他们在寻找多靶点药物的过程中忽视了一个重要的信息来源——靶蛋白的结构信息。我们不难想象,药物要与一个靶点起作用,其结构必定与靶蛋白的结构有所联系。凭借目前的研究手段，通过靶蛋白的结构信息来推测药物
首先介绍一下自己吧，本人毕业于南方某知名211大学药学系，目前于澳门科技大学攻读硕士研究生。从本科开始自己就在接触CADD（计算机辅助药物设计）方面的软件知识，在此将分享一些自己的纯干货！下面将以一个实例操作带大家迅速认识和掌握分子模拟对接，希望给各位从事医药行业和药物化学合成的同学带来帮助。 话不多说，下面进入正题。 首先我们搞清楚一个概念：什么是分子模拟对接。分子模拟对接简单来说就是利用电脑软件将受体蛋白与配体分子进行模拟对接，计算它们的结合能（KJ/MOL）大小来判断结合是否紧密，若结合效果比较理想，那么该蛋白受体或配体则是我们理想的分子，可以进一步进行实验室操作，避免盲目实验带来的人力经济损失。 接下来我将介绍一下本篇文章的主角，也是我们所要用到的软件PyRx、Chemdraw、AutodockTools以及PyMol。为了便于理解，简要概括之：Chemdraw为化合物分子绘图软件；PyRx为Autodock Vina算法搭载软件，能够调用其算法直接进行模拟对接；AutodockTools是PyMol为对接结果成像软件，可以进一步分析其结构。 下面正式进入正题，我将大致分为三个板块来进行推进：受体配体的准备；分子对接；结果分析。研究类型为：已知若干配体分子结构，通过受体蛋白测试配体分子活性。 本次筛选意在以COMT酶为受体，从20种与常见氨基酸形成环二肽的目标化合物中筛选出与COMT酶受体结合最为紧密的一种环二肽结构，大大减少了随机筛选的盲目性，有利于进一步研究该类化合物分子的生物学活性与改造成抗帕金森疾病前药的可能。图1展示了20种不同环二肽结构物质的统一结构，随着R基团的不同，所对应的氨基酸也不同。而表1则展示了20种不同环二肽的分子式。 图1 Cycol[DOPA（6-NO2）-AA]
分子对接的原理，方法及应用 （PPT里弄一些分子对接的照片，照片素材文件里有） 分子对接 是将已知三维结构数据库中的分子逐一放在靶标分子的活性位点处。通过不断优化受体化合物的位置、构象、分子内部可旋转键的二面角和受体的氨基酸残基侧链和骨架，寻找受体小分子化合物与靶标大分子作用的最佳构象，并预测其结合模式、亲和力和通过打分函数挑选出接近天然构象的与受体亲和力最佳的配体的一种理论模拟分子间作用的方法。 通过研究配体小分子和受体生物大分子的相互作用，预测其亲和力，实现基于结构的药物设计的一种重要方法。 原理： 按照受体与配体的形状互补，性质互补原则，对于相关的受体按其三维结构在小分子数据库直接搜索可能的配体，并将它放置在受体的活性位点处，寻找其合理的放置取向和构象，使得配体与受体形状互补，性质互补为最佳匹配 （配体与受体结合时，彼此存在静电相互作用，氢键相互作用，范德华相互作用和疏水相互作用，配体与受体结合必须满足互相匹配原则，即配体与受体几何形状互补匹配，静电相互作用互补匹配，氢键相互作用互补匹配，疏水相互作用互补匹配） 目的： 找到底物分子和受体分子的最佳结合位置 问题： 如何找到最佳的结合位置以及如何评价对接分子之间的结合强度 方法： 1、首先建立大量化合物的三维结构数据库 2、将库中的分子逐一与靶分子进行“对接” 3、通过不断优化小分子化合物的位置以及分子内部柔性键的二面角，寻找小分子化合物与靶标大分子作用的最佳构象，计算其相互作用及结合能 4、在库中所有分子均完成了对接计算之后，即可从中找出与靶标分子结合的最佳分子 应用： 1）直接揭示药物分子和靶点之间的相互作用方式 2）预测小分子与靶点蛋白结合时的构象 3）基于分子对接方法对化合物数据库进行虚拟筛选，用于先导化合物的发现
分子对接 ——使用AutoDock和AutoDock Tools 一、分子对接简介及软件介绍 二、对接准备及对接操作 三、结果分析 一、分子对接简介及软件介绍 1．分子对接理论基础 所谓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 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。 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”（图），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。然而，配体和受体分子之间的识别要比“锁和钥匙”模型复杂的多。首先，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 程的结合自由能变化ΔG bind所决定的。 互补性（complementarity）和预组坦织（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（图1）。而受体与配体分子在识别之前将受体中容纳配体的环境组织的越好，其溶剂化能力越低，则它们的识别效果越佳，形成的复合物也就越稳定。
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Structural base drug Design: 单击此处编辑母版文本样式 Molecular Docking
第二级 第三级 第四级 第五级
吕炜 创腾科技公司
计算机辅助药物设计方法分类
? 基于配体的药物设计策略 -- QSAR -- 药效团 ? 基于受体的药物设计策略 -- 分子对接 -- 全新药物设计 单击此处编辑母版副标题样式 -- 分子动力学
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Structure-Based Drug Design
? ? ? ? SBDD：计算机辅助药物设计中最庞大最活跃的研究领域 SBDD：本质是正确评价靶标与配体之间的相互作用 SBDD工具：分子对接 SBDD应用
– 化合物优化 – 机理研究
单击此处编辑母版标题样式 – 高通量虚拟筛选
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什么是分子对接？
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分子对接能用来干什么？
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1.研究配体-受体复合物的结 合模式 2. 预测受体-配体的结合能力
3. 指导先导化合物的合成改 造和优化 4. 寻找和发现新的先导化合 物
MM－PBSA Scoring应用于Chk1抑制剂正确结合模式的发现
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ΔΔG= 10.7 Kcal/mol (ε=2) ΔΔG=1.4 Kcal/mol (ε=2)
药物分子与生物相关物质相互作用的方法学研究及其在药 物分析中的应用 学院：生命科学学院 班级：2014级生科（1）班 姓名：胡瑞瑞 学号：2014506066
药物分子与生物相关物质相互作用的方法学研究及其在药物分 析中的应用 药物分子与生物相关物质之间的相互作用研究具有非常重要的意义。随着研究者研究水平的不断提高,分析仪器的不断更新和新药的不断问世,药物与生物分子之间的研究方法也在不断的增多和更新。本论文主要包括分子间相互作用研究的重要意义,分子间相互作用的体系分类，分子间相互作用研究的方法及特点,药物分子与生物相关物质间相互作用。 分子间相互作用的研究意义： 分子一旦形成后就处于其间相互作用的力场之中，而这种力场在很大程度上会影响物质的性质和功能。在生物学中，分子间相互作用[1]是形成高度专一性识别、反应、调控、运输等过程的基础。诸如底物与受体蛋白的结合识别、酶反应，分子信息的读出、免疫学的抗体一抗原结合、DNA结合蛋白的基因表达的调控、基因编码的翻译和转录、病毒进入细胞及细胞识别等。当然这些过程在化学体系、环境体系中也广泛存在，涉及金属离子一配体、酸一碱、细菌一药物、污染物等诸多方面，只要研究的内容涉及两个或多个化学物种通过分子或局部间的弱相互作用力选择性结合或位点识别，均可看成此领域研究的范畴。故主客体相互作用研究的领域已经渗透到包括生命科学、环境科学、分子生物学、配位化学、超分子化学等前沿领域。 相互作用的一方通常被称为受体(主体)，另一方被称为配体(客体)。相互作用研究则是获得受体与配体之间相互作用前后生物学的、化学的、物理化学的、分子生物学等性质的变化信息，从而对受体和配体之间的相互作用进行表征与测量。受体与配体之间相互作用的表达方式有多种，包括结合的配比、结合常数、结合位点、作用方式、自由能变等参数，其中表征相互作用强弱最重要的参数之一要算结合常数。从广义上说，主客体的相互作用相当于各层次的物质间各种力的相互关系，包括小分子之间、大分子之间、小分子与大分子及分子组装体之间的结合。其相互作用方式包括共价作用和非共价作用，其中非共价键力的弱相互作用力包括范德华力、亲水一疏水相互作用、静电力和氢键等。 在药学和细胞生物学等研究领域中，测量分子间相互作用的强弱也是一个重要的研究内容，由此可对药物药效进行预测和对污染物毒性进行评价。因此，分
写在文前：经过几周的努力，我终于安装成功并顺利运行了autodock，感谢网上大神的分享，本人根据自己的经验，写了一篇流程，供大家参考。 第一步、准备小分子和大分子的PDB文件 小分子配体的准备：方法有挺多种的，我自己用的方法是先用chemdraw画出小分子结构，然后存为mol格式，然后用chem3D打开这个mol格式的文件，另存为pdb文件就可以了。 大分子受体的准备：一般就是在rcsb这个网站上进行下载，一般蛋白都有不同的来源，比如植物来源或者微生物来源，根据自己的需要进行下载就好，这个有现成的PDB格式，不需要另外的转化。 另外一般从网站上下载的大分子受体中含有溶剂和原配体小分子，需要进行删除，我使用的方法是用pymol打开蛋白受体，执行两个命令remove solvent(去除溶剂)和remove organic（去除小分子）即可。 下述步骤如果没有特别说明，弹出的对话框都是直接点击yes/ok/确定/accept 第二步、准备小分子和大分子的PDBQT文件 大分子的PDBQT文件准备：需要五个步骤 1、打开大分子：file-read molecule，打开准备好的蛋白pdb文件 2、加氢：就是给受体蛋白加上氢原子，edit-hydrogens-add 3、计算电荷：edit-charges-compute gaseigter，这一步就是把所有电荷都调整为整数 4、设定原子类型：edit-atoms-assign AD4 type 5、输出pdbqt文件：file-save-write pdbqt，记得命名的时候手动加上pdbqt后缀名，下面的gpf、dpf这些文件也是一样的。
分子对接软件AutoDockVina在太湖之光操作系统上的移植 1 “神威?太湖之光”计算系统 “神威?太湖之光”计算系统是国家“863计划”重大专项研究成果，是我国第一台全部采用国产处理器构建的超级计算机，由国家并行计算机工程技术研究中心研制[1]。在2016年6月20日世界TOP500超级计算机排名中，“神威?太湖之光”系统峰值运算性能（125.436PFlops）、持续运算性能 （93.015PFlops）、性能功耗比（6.05GFlops/W）三项关键指标均位居世界第一。 “神威?太湖之光”计算系统共包含了40 960个“申威26010”众核处理器。“申威26010”是由国家“核高基”重大专项支持的我国第一款自主研发的众核处理器，由国家高性能集成电路设计中心研制，性能国际领先，并成功量产，打破了美国对我国的技术封锁。处理器基于申威（SW-64）指令集，采用片上融合异构众核架构和FCBGA3832封装，单个处理器包含了260个运算核心。“神威?太湖之光”具有世界领先水平的超大规模系统低功耗控制技术和高密度组装，比目前世界排名第二的系统节能60%以上，单机仓组装密度居世界第一。 同时，基于“神威?太湖之光”系统自主研发软件，建立了基于申威CPU的高性能计算软件生态链。目前“神威?太湖之
光”计算系统开始应用于四个关键领域：先进制造业应用（CFD、CAE）、地球系统建模和天气预报、生物医药领域的计算、大数据分析。 2 分子对接软件AutoDockVina AutoDock是一款开源的分子模拟软件，最主要应用于执行配体―蛋白分子对接[2～3]。它由Scripps研究所的Olson实验室开发与维护，目前最新版本为AutoDock 4.2。AutoDockVina 也是一款由MGL实验室开发的分子对接软件。与AutoDock 4.0相比，AutoDockVina提高了结合模式预测的平均准确度，通过使用更简单的打分函数加快了搜索速度，并且在处理约20个可旋转键的体系时仍然能提供重现性较好的对接结果。 3 AutoDockVina在太湖之光上的编译 “神威?太湖之光”计算系统采用基于Linux的神威Raise OS 2.0.5作为操作系统，多核心处理器的基本软件堆栈包括基本的编译器组件，包括C、C++和Fortran编译器。C语言，支持C99标准。C++语言，支持C++03标准，并提供支持C++11标准的SWGCC编译环境（从核不支持C++）。Fortran语言，支持Fortran2003标准中主要的功能，满足实际课题需求。 第一步，下载AutoDockVina源码[4]。从Scripps研究所的官网下载AutoDockVina源码，最新的版本是1_1_2。 第二步，安装Boost库[5]。Boost库是一个可移植、提供源代码的C++库，作为标准库的后备，是C++标准化进程的开发
网址：https://www.doczj.com/doc/3b10645924.html,/s/blog_602a741d0100lw4g.html 分子对接 分类：AUTODOCK 标签： 杂谈 一：概述 分子对接是指两个或多个分子通过几何匹配和能量匹配相互识别的过程，在药物设计中有十分重要的意义。药物分子在产生药效的过程中，需要与靶酶相互结合，这就要求两个分子要充分接近并采取合适的取向以使二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的变化是确定药物作用机制，设计新药的基础。 分子对接计算把配体分子放在受体活性位点的位置，然后按照几何互补、能量互补以及化学环境互补的原则来评价药物和受体相互作用的好坏，并找出两个分子之间最佳的结合模式。由于分子对接考虑了受体结构的信息以及受体和药物分子之间的相互作用信息，因此从原理上讲，它比仅仅从配体结构出发的药物设计方法更加合理。同时，分子对接筛选的化合物库往往采用的是商用数据库，比如可用化合物数据库（ACD）、剑桥晶体结构数据库（CSD）、世界药物索引（WDL）、药用化合物数据库（CMC）以及可用化合物搜索数据库（ACDSC）等等，因此筛选出来的化合物都为已知化合物，而且相当大一部份可以通过购买得到，这为科研提供了很大的方便，近年来，随着计算机技术的发展、靶酶晶体结构的快速增长以及商用小分子数据库的不断更新，分子对接在药物设计中取得了巨大成功，已经成为基于结构药物分子设计中最为重要的方法。 分子对接的最初思想源自于“锁和钥匙”的模型，即“一把钥匙开一把锁”。不过分子对接， 也就是药物分子和靶酶分子间的识别要比“钥匙和锁”的模型要复杂的多，首先表现在药物分子和靶酶分子是柔性的，这样就要求在对接过程中要相互适应以达到最佳匹配；再者，分 子对接不仅要满足空间形状的匹配，还要满足能量的匹配，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的变化值决定。互补性和预组织是
文献报道过的或者没报道过的分子对接软件有很多，很多最初都是由实验室开发，免费发布。当软件很完善，没有什么缺陷时，可能会被专门的商业软件公司购买，就变成了某个大型软件包中的模块。 其实不止分子对接软件，其他还有药效团软件、定量构效关系软件、数据库筛选软件等，都是这样的发展历程。不过，其中还是有一些实验室，在商品化大潮的影响下屹立不倒，依旧免费给我们提供免费的强大的软件，甚至是源代码（source code）。 很多软件我手中都有，如果那位朋友想要，可以给我发邮件。当然，要在版权要求的范围内使用。 1、这里首先提到的是AutoDock，据官方数据显示，autodock是引用文献最多的软件（Sousa, Fernandes & Ramos (2006) Protein-Ligand Docking: Current Status and Future Challenges Proteins, 65:15-26）。 AutoDock向外提供源代码，只要下载协议单（license agreement），签名后传真发回，就可以获得下载链接和帐号信息。目前最新版本是4.0 beta，不过正在测试中，主要测试群体是商业制药公司。对于这个新版本，大家都拭目以待。 这里有一些精美的小电影可以下载： https://www.doczj.com/doc/3b10645924.html,/movies 官方主页： https://www.doczj.com/doc/3b10645924.html,/ 2、接着说DOCK。DOCK也是以源代码发布，对学术用户免费。可以向官方发邮件申请，他们会返回一个下载链接和帐号，可以使用5次。我的运气很好，用https://www.doczj.com/doc/3b10645924.html,信箱申请，居然申请到了下载机会。当5次用完后，又出了新的版本，我再次用https://www.doczj.com/doc/3b10645924.html,信箱发邮件，声明想再多要一些登陆机会申请新版本，又获得5次机会。所以，大家如果对DOCK感兴趣，不妨发邮件，应该差不多，当然，如果用https://www.doczj.com/doc/3b10645924.html,的信箱，成功的几率会更大。 官方主页： https://www.doczj.com/doc/3b10645924.html,/ 3、3D-DOCK。免费以源代码发布，分为三个部分：FTDock, RPScore，MultiDock。 官方主页： https://www.doczj.com/doc/3b10645924.html,/docking/ 4、FRED，是Openeye软件包中的一个模块。Openeye软件包对学术用户免费1年，普通用户可以申请2个月的试用期。只要在线申请就可以，不需要下载申请表打印签字发传真。不过，我申请了好几次，才给了我一年的免费期。其他时间想用的时候，就只能每2个月申请一次。呵呵。不过FRED速度超快，在各种平台都可运行。 可以从这里申请试用版：https://www.doczj.com/doc/3b10645924.html,/forms/eval_request.php Openeye软件包中除了分子对接软件，还有数据库筛选软件，分子格式转化软件（Babel），图形可视化软件（Vida），溶剂化工具等。 官方主页： https://www.doczj.com/doc/3b10645924.html,/ 5、Surflex，Surflex对学术用户免费，最初国内的同行都说这个软件最难申请，没有申请成功的。我也和官方申请了一下，没有得到回应。后来一次，看到一篇用AutoDock做分子对接的文献，很感兴趣，就和作者发邮件探讨了一下。最后，作者告诉我除了AutoDock，还可以尝试Surflex。我告诉他我申请了，不过尚未达到官方回应。他说可以再申请一次，他会帮我说。于是我再申请一次，等了若干天后，收到官方邮件，被告知中国用户在计算机相关技术和知识产权方面受到限制，不能授权。 原信如下： I'm sorry that I cannot accommodate your request for Surflex. There are some complex issues with a number of countries
实验七、基于AutoDock的分子对接实验 一、实验目的： 通过本实验了解分子对接的基本原理及分子对接技术在药物分子设计中的应用，学会用AutoDock软件计算大分子受体与小分子配体的结合模式。 二、实验原理： 分子对接是通过研究小分子配体与生物大分子受体的相互作用，预测其结合模式和亲和力进而实现基于结构的药物分子设计(SBDD)的一种重要方法。根据配体与受体作用的“锁匙原理”，分子对接可以有效地确定与靶受体活性部位空间和电性特征互补匹配地小分子化合物。目前，分子对接技术已广泛应用于SBDD中数据库搜寻及虚拟组合库地设计和筛选研究中。此外，分子对接方法还进一步为探讨蛋白质与药物分子间地相互作用提供有效地研究手段。 根据对接过程中是否考虑研究体系的构象变化，可将分子对接方法分为以下三类： ①刚性对接：指在对接过程中，研究体系的构象不发生变化。 ②半柔性对接：指在对接过程中，研究体系尤其是配体的构象允许在一定的范围内变化。适合处理大分子和小分子间的对接，对接过程中，小分子的构象一般是可以变化的，但大分子是刚性的。 ③柔性对接：指在对接过程中，研究体系的构象基本上可以自由变化的。一般用于精确考虑分子间的识别情况。由于计算过程中体系的构象可以变化，所以计算耗费最大。 目前应用较为广泛的分子对软件包括：Dock, AutoDock, FlexX, Gold, Glide, ICM, Surflex, LigandFit等。其中，AutoDock因其预测精度高，对学术用户免费而被广泛应用。本实验将采用AutoDock进行分子对接实验。 AutoDock 是由Scripps Research Institute 开发的一款用于预测生物大分子与其配体之间相互作用的分子对接软件，主要用于小分子与其受体的对接，但也可用于小肽和其受体的对接。Autodock 采用模拟退火和遗传算法来寻找受体和配体最佳的结合位置，用半经验的自由能计算方法来评价受体和配体之间的匹配情况。最新的版本为4.2。
HU J. 1 *此手册中底色为绿的为需提交的文件，其中截图放到word 文档中与其他文件一起打包提交至ftp 的相应文件夹。 I.对接计算软件: Discovery Studio Client v2.5.0.9164 (Copyright 2005-09, Accelrys Software Inc.) II.进入方法 开始菜单>Accelrys Discovery Studio 2.5>Discovery Studio Client III.设置路径（方便查找文件）Edit-Preferences- 以下操作涉及的文件均在Molecules 文件夹内 IV.文件准备 i.蛋白文件 将文件1AVD.pdb 拖入软件窗口，按ctrl+H 组合键，删除左边窗口的两个B 和Water 。第二个A 中删掉NAG600,只保留BTN400. (保留蛋白质A 链和配体A 中的BTN400.)
HU J. 2 Protocol ：General Purpose | Prepare Protein 点图标栏绿色箭头运行，结束打开1AVD_prep.dsv ，保存为1AVD_prep.pdb 此窗口不用关 ii.对接小分子文件 把小分子文件BTN1_7.sdf 拖拽到新窗口。 优化分子结构作为对接初始构象：protocol ：General Purpose | Prepare Ligand Input Ligands: BTN1_7: All Generate Tautomers: False Generate Isomers: False Lipinski Filter: False 其它参数默认 另存为BTN1_7.sd ，不要关闭子窗口。 V.活性部位的确定 切换到1AVD_prep 窗口； 定义受体：选中蛋白质A 链，变成黄色 Tools | Define and Edit Binding Site | Define Selected Molecule as Receptor ；系统视图中出现SBD_Receptor 。 定义活性部位：选中配体A 链，变成黄色 Tools | Define and Edit Binding Site | Define Sphere from Selection ；系统视图中出现SBD_Site_Sphere 。 调整活性球参数：在左侧选中球球（会变成黄金球球），在分子的3d 窗口右键attributes of SBD_Site_Sphere ，会显示有坐标和半径等参数(注意记录，需写入实验报告) 定义完口袋后，将原始配体 A 链删除。然后截图保存为
史上最全药物研发过程全解 我们身边常用的药物多少岁了？ 青霉素：1941年，76岁；病毒灵：1960年，57岁，而最常备的感冒药阿司匹林于1898年上市，至今已有119年的历史了。这些老牌药物在科技发展如此迅速的今天，为何依然活跃于每个人的生活中？ 药物研发之路有多难，看一看就知道了。（此处，小编回想到无数个泡在实验室的日日夜夜，已经哭晕在厕所） 一、结构筛选 结构筛选是新药研发过程中至关重要的一项，决定着项目的生死存亡。 1.药物靶点的确认 这个是所有工作的开始。只有确定了靶点，后续所有的工作才有展开的依据。确定靶标和靶标分析需要基于治疗的疾病，做大量的文献调研和生物信息分析，从基因序列到晶体结构，从基因组学到蛋白质组学。这一阶段整理的信息特别重要，将直接影响和指导新药研发的全流程。陶素生化可提供涵盖大部分已知通路和靶点的筛选工具库，助力药物靶点的确认，最受客户欢迎的工具筛选库包括激酶库，GPCR库等，通过这些工具小分子的对靶点活性和功能筛选，鉴定，可以大大加快靶点确认工作的进程。 当科学家发现某个家族或某类蛋白中的一个/几个蛋白对其感兴趣的生物现象的发生起了非常重要的作用，他们会用各类相关的小分子抑制剂，逐个打断其中的蛋白，观察是哪个蛋白的打断对该生物现象的 发生有明显的影响，从而确认其所感兴趣的哪个/些蛋白。 例如：科学家发现Rheb通过X蛋白调控自噬的发生。同时，通过研究发现蛋白是一个激酶。此时，科学家便可以用激酶的库进行筛选。通过筛选便可以简单确定X蛋白是哪个/类激酶。后续，通过RNA 干扰等基因水平的技术进一步确认X蛋白的作用等。
2.Hit的发现与获得 发现苗头化合物（hit)，hit是指对待特定靶标或作用环节具有初步活性的化合物。发现hit的主要途径包括随机筛选的方法和理性设计的方法，理性设计的方法主要基于受体或配体结构和机制的分子设计。人工进行分子设计是一项复杂艰难，费时又烧钱的庞大工程。药物研发工作者很多时候采用虚拟筛选的方式获得hit。
计算机辅助药物设计 (请复习的同学参见各章节的总结视频) 名词解释 1.计算机辅助药物设计：用计算机处理并在屏幕上显示生物大分子和药物分子模型，特别是计算机辅助设计技术与合理药物设计过程的结合则称为计算机辅助药物设计。 2.手性药物是指药物分子结构中引入手性中心后，得到的一对互为实物与镜像的对映界构体。这些对映界构体的理化性质基本相似，仅仅是旋光性有所差别。 3.受体：可以识别和特异性地与具有生物活性的化学信号物质结合，从而激活或启动一系列牛物化学反应，产牛特定牛物效应的牛物大分子。 4.配体：能与受体产牛特异性结合的牛物活性分子，一般为小分子。 5?激动剂：能与受体结合并激动受体而产生其生物活性效应的物质或药物。既有亲和力又有内在活性的药物。 6.拮抗剂：能使受体结合，阻碍内源性物质与受体结合而导致其生物作用的抑制, 也称抑制剂。只有较强的亲和力，无内在活性的药物。 7.锁和钥匙学说：酶与底物结构上的互补性，用锁与钥匙的关系来描述酶与底物的关系。但此学说不能解释酶的逆反应。 8.速率学说：药物与受体相接触即产牛牛物效应，药物作用与其占有受体的速率成正比，而与其占有的多少无关。 9.占领学说：受体只有与药物结合才能被激活并产生效应，而效应的强度与被占领的受体数量成正比。 10?内在活性学说：药物与受体结合不仅需要亲和力，而且还需要有内在活性才能激动受体而产生效应。 11.二态模型学说：受体的构象分活化状态(R*)和失活状态(R)。两态处于动态平衡，可相互转变。 12.反义核酸：指人工构建的寡聚核昔酸，它能与特定mRNA精确互补、特异阻断其翻译的RM或DM分子，从而特异地封闭某些基因表达。 13?先导化合物：通过各种途径、方法或手段获得的，具有一定生物活性的新的结构类型化学物。活性不高、特异性差、副作用大、药代药动性质差。 14?先导化合物结构优化：对先导化合物做进一步的结构修饰和改造，提高活性和特异性，改善药代动力学特性，衍生出选择性高、安全性好。 15?药效基团：指一系列生物活性分子所共有的、对药物活性起决定作用的结构特征。 16.药动基团：指药物中参与体内药物的吸收、分布、代谢和排泄过程的基团。药动基团本身不具有显著的生物活性，只决定药物的药动学性质。 17.毒性基团在一些药物中，如果药效基团所产生的生物效应为毒性反应(毒性、致癌性、致突变性)，这些基团称为毒性基团。 1&构效关系是指从定性的角度讨论药物的化学结构和生物活性的关系，即分子结构和构彖的变化与生物活性的有无及强弱之间的关系来推测药物的作用方式和机理。 19.生物电子等排：电子等排体指电子数目及排布情况相同的化合物或基团构成的电子等排体，它们具有相似的物理性质。在牛物领域里电子等排体表现为牛物电子等排。 20.药物潜伏化：利用药物代谢动力学知识，改变化合物的结构，从而改变其理化
同源模建的方法与结果分析 Version 1、0、2------------------------------------------------------- 序言:作为一个以实验为主的生化工作者来说,很多时候可以通过分子生物学手段获取自己需要的目的基因,并在各种表达载体与宿主中进行对应蛋白的表达,随后对于这些蛋白的特性进行研究,这也就是一般酶学研究的特定套路。而近十几年来,人们开始思考就是否能够将特性与蛋白质的三级结构进行关联,从分子水平理解蛋白质与底物之间的相互作用呢？于就是类似于蛋白结构模建、分子对接、分子动力学模拟、量化计算等多种手段相继被创造以及应用。在这些方法中,同源模建无疑就是最基础也就是最重要的一个步骤,因为其质量的好坏直接决定了后续工作就是否可信。因此,本文打算就同源模建的基本原理、常用软件及服务器以及结果分析与改进提供一些个人的经验,并希望各位朋友能够给予批评指正。 1.同源模建的原理及应用限制 两点基本原理: 1、一个蛋白质的结构由其氨基酸序列唯一的决定。知道其一级序列,至少在理论上足以 获取其结构 2、结构在进化中更稳定,变化比序列层面的变化要缓慢许多。 应用限制:模板蛋白与目标蛋白的序列一致性需要大于30%,且越大建模准确性越有保障。 了解了基本的原理,我们需要知道在实际操作中,同源模建都需要怎么样进行。 同源模建的过程从实践中可分为以下7个步骤: 1．模板识别与初始比对 在序列一致性比较高的时候,可以通过简单的序列比对程序如BLAST获取目标蛋白 的结构(将比对的数据库选择为PDB数据库)。 2．比对结果的校正 用以上的方法确定一个或多个建模模板后,应该采用更为精确的方法已取得更优的 比对结果。有时在序列一致性较低的区域比对两条序列可能会具有困难,这个时候, 我们可以采取其她同源蛋白序列一起参与比对来找到解决的办法。 3．主链生成 比对完成后,就可以开始实际的建模过程了,相对与后面几步来说,主链建模时最没有 难度的一步了,因为大部分软件都就是通过简单的拷贝模板蛋白的主链坐标来实现 这一目的的。 4．环区建模 这一部分主要就是目标蛋白与模板蛋白的比对结果中存在缺口的部分如何处理的 问题。第一种解决的方式就是略去模板蛋白存在的残基,留下一个必须补上的缺口。 另一种情况就是将主链截断,插入缺少的残基。 5．侧链建模 当我们比较结构相似的蛋白质中保守残基的侧链构象时,我们会发现她们的侧链构 象通常会比较相似。这就告诉我们如果加保守残基的侧链构象完整的拷贝到模建蛋 白上时,在某些时候比先拷贝主链构象之后,再预测侧链构象来的可靠。但就是这一 经验规则在实际运用中仅在两者序列一致性较高,并且保守残基之间形成接触的情 况下才能实现。因此,在现有的测序中,都就是构造各种可能的构象体,并利用基于能 量的函数打分来实现侧链构象的选择的。 6．模型优化