分子對接原理方法與應(yīng)用

1、關(guān)于分子對接的原理方法及應(yīng)用第1頁，共32頁，2022年，5月20日，11點12分，星期四分子對接是通過研究配體小分子和受體生物大分子的相互作用，預(yù)測其親和力，實現(xiàn)基于結(jié)構(gòu)的藥物設(shè)計的一種重要方法。整體上考慮配體與受體的結(jié)合效果，較好的避免局部作用、整體結(jié)合欠佳的情況。1 分子對接的概念2第2頁，共32頁，2022年，5月20日，11點12分，星期四3第3頁，共32頁，2022年，5月20日，11點12分，星期四2 分子對接的原理配體與受體結(jié)合時，彼此存在靜電相互作用、氫鍵相互作用、范德華力相互作用和疏水作用力。配體與受體結(jié)合必須滿足互相匹配原則，即配體與受體幾何形狀互補(bǔ)匹配、靜電相互作用互補(bǔ)

2、匹配、氫鍵相互作用互補(bǔ)匹配、疏水相互作用互補(bǔ)匹配。4第4頁，共32頁，2022年，5月20日，11點12分，星期四理論基礎(chǔ)： “鎖和鑰匙模型”“誘導(dǎo)契合模型”重要原則：互補(bǔ)性： 決定識別過程的選擇性預(yù)組織性： 決定識別過程的結(jié)合能力5第5頁，共32頁，2022年，5月20日，11點12分，星期四分子對接的最初思想起源于Fisher E提出的“鎖和鑰匙模型”，即受體與配體的相互識別首要條件是空間結(jié)構(gòu)的匹配 。 配體 受體 復(fù)合物 受體配體的鎖和鑰匙模型 6第6頁，共32頁，2022年，5月20日，11點12分，星期四1）藥物分子和靶酶分子是柔性的，這樣就要求在對接過程中要相互適應(yīng)以達(dá)到最佳匹配2

3、）分子對接不僅要滿足空間形狀匹配，還要滿足能量匹配，底物分子與靶酶分子能否結(jié)合以及結(jié)合的強(qiáng)度最終取決于形成此復(fù)合物進(jìn)程的結(jié)合自由能。分子對接思想來源于“鎖和鑰匙”，但又比“鎖和鑰匙”復(fù)雜得多，表現(xiàn)在以下方面：7第7頁，共32頁，2022年，5月20日，11點12分，星期四建立大量化合物的三維結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫將庫中的分子逐一與靶分子進(jìn)行“對接”通過不斷優(yōu)化小分子化合物的位置以及分子內(nèi)部柔性鍵的二面角，尋找小分子化合物與靶標(biāo)大分子作用的最佳構(gòu)象，計算其相互作用及結(jié)合能在庫中所有分子均完成了對接計算之后，即可從中找出與靶標(biāo)分子結(jié)合的最佳分子3 分子對接的一般過程8第8頁，共32頁，2022年，5月20日，

4、11點12分，星期四9第9頁，共32頁，2022年，5月20日，11點12分，星期四1、剛性對接：對接過程中，研究體系的構(gòu)象不發(fā)生變化。適合考察比較大的體系，如蛋白質(zhì)和蛋白質(zhì)間以及蛋白質(zhì)與核酸間的對接。4 分子對接的分類10第10頁，共32頁，2022年，5月20日，11點12分，星期四2、半柔性對接：對接過程中，研究體系尤其是配體的構(gòu)象允許在一定的范圍內(nèi)變化。適合處理大分子和小分子間對接。分子對接的分類11第11頁，共32頁，2022年，5月20日，11點12分，星期四3、柔性對接：對接過程中，研究體系的構(gòu)象是基本上可以自由變化的。一般用于精確考慮分子間的識別情況，由于計算過程中體系的構(gòu)象可

5、以變化，所以計算破費最大。分子對接的分類12第12頁，共32頁，2022年，5月20日，11點12分，星期四分子對接的基本方法（一） 剛性的分子對接方法 這種方法是最初的分子對接的方法，在對接中，小分子和蛋白質(zhì)兩種都保持剛性。 （1）基于最大團(tuán)搜索的方法 （Clique-Search Based Approaches） 對接兩個剛性分子可以理解為分子在空間的匹配問題，這種匹配可以是一種形狀上的互補(bǔ)或相互作用。如氫鍵受體與氫鍵給體的互補(bǔ)。搜索在三維空間中有效的條件下的最大匹配 13第13頁，共32頁，2022年，5月20日，11點12分，星期四受體的活性位點 配體 有效匹配的距離圖集 受體配體的

6、示意圖，字母代表特征部分如氫鍵等，相應(yīng)的有效匹配的圖集如右，三個環(huán)性頂點組織的三角形為這個圖集的一個最大團(tuán)(clique) 14第14頁，共32頁，2022年，5月20日，11點12分，星期四（2）基于幾何哈希技術(shù)“geometric hashing”的方法 第一部分中，幾何哈希表從被對接的一個配體或一系列配體中構(gòu)建 。哈希矩陣含有配體名字和能調(diào)整配體在空間方向的參考框架。 第二部分即識別階段，蛋白質(zhì)的特征用來識別哈希矩陣，每一次匹配表示蛋白質(zhì)的特征與哈希矩陣中已定義好方位的配體相匹配，具有大量匹配信息的哈希矩陣代表著具有幾個吻合特征的配體和方位 15第15頁，共32頁，2022年，5月20日

7、，11點12分，星期四(3）基于pose clustering的方法 這種方法與幾何哈希的方法相類似，也是一種基于模式識別的方法。 在LUDI模型中，如圖所示，對每一個作用基團(tuán)，定義作用中心和作用表面。受體的作用表面近似地用離散的點表示，和對應(yīng)的配體的中心目標(biāo)點相匹配。 三個氫鍵受體的作用表面 Pose clustering 算法中的作用點 16第16頁，共32頁，2022年，5月20日，11點12分，星期四（二）柔性對接的方法（1）構(gòu)象的系綜方法 Flexibase用來儲存小分子庫中每個分子的一系列不同構(gòu)象，用距離幾何和能量最小化的方法產(chǎn)生構(gòu)象，每個分子根據(jù)rmsd的差異選擇25個系列構(gòu)象。

8、每個構(gòu)象采用FLOG剛性對接的方法進(jìn)行對接。 17第17頁，共32頁，2022年，5月20日，11點12分，星期四（2）片段的方法 片斷的方法是處理小分子柔性的最通用的方法，配體分割成一些小的片斷，這些片斷可以認(rèn)為是剛性構(gòu)象或一個小的構(gòu)象系綜。一般，有兩種方法來處理:第一種方法是把一個片段放入受體的作用位點，然后加上余下的片段，這種方法稱為連續(xù)構(gòu)建 “incremental construction”.第二種方法把所有或一部分片段獨立地放入受體的作用位點，再重新連接至到構(gòu)成一個完整的配體分子，這種策略稱為“放置&加” “place & join” 18第18頁，共32頁，2022年，5月20日

9、，11點12分，星期四（3） 遺傳算法和進(jìn)化規(guī)劃 遺傳算法開始應(yīng)用到分子對接技術(shù)，其特點為 ：第一步，一個稱為染色體的線性表示符能夠描述構(gòu)型的所有自由度，找到這個染色體描述符是算法中最困難的一步。第二步，確定一個一個類似如打分函數(shù)的目標(biāo)函數(shù)。 著名的GOLD軟件包括了這種算法 19第19頁，共32頁，2022年，5月20日，11點12分，星期四（4）基于分子模擬的方法 模擬退火的方法，Autodock程序就采用了這種方法 分子動力學(xué)的方法 Monte Carlo模擬，一種統(tǒng)計力學(xué)的方法，這種算法中最重要的兩部分是自由度的描述和能量的評價，合適的自由度描述可以避免較高能量的構(gòu)象，用鍵角、扭曲角等

10、內(nèi)座標(biāo)來描述配體的柔性比用笛卡兒空間的三維座標(biāo)描述要強(qiáng)，同樣，能量的評價也是最耗時，這一步時間必須足夠的長。 20第20頁，共32頁，2022年，5月20日，11點12分，星期四如何找到最佳的結(jié)合位置 遺傳算法模擬退火 牽涉到優(yōu)化的問題，底物分子和受體分子都是可以自由轉(zhuǎn)動和平動的，同時兩個分子自身的構(gòu)象也存在變化，因此它們之間可能的結(jié)合方式是非常復(fù)雜的，常用的有遺傳算法、模擬退火以及禁忌搜索等。分子對接的主要問題21第21頁，共32頁，2022年，5月20日，11點12分，星期四如何評價對接分子之間的結(jié)合強(qiáng)度非鍵作用能基于分子表面的溶劑化計算半經(jīng)驗的自由能計算 涉及到底物分子和受體分子間結(jié)合能

11、力的預(yù)測，牽涉到結(jié)合自由能的計算。分子對接的主要問題22第22頁，共32頁，2022年，5月20日，11點12分，星期四5 代表性對接軟件名稱構(gòu)象搜索方法結(jié)合評價方法速度Flex X (Sybyl)片段生長法半經(jīng)驗自由能快LigandFit(Cerius2)蒙地卡羅模擬半經(jīng)驗自由能快Glide (薛定諤軟件)系統(tǒng)搜索半經(jīng)驗自由能一般Gold遺傳算法半經(jīng)驗自由能快Affinity（InsightII)蒙地卡羅/MM/MD分子力場慢AutoDock遺傳算法半經(jīng)驗自由能一般Dock片段生長法分子力場快ICM-Dock隨機(jī)全局優(yōu)化半經(jīng)驗自由能快Fred (openeye)系統(tǒng)搜索半經(jīng)驗自由能快23第2

12、3頁，共32頁，2022年，5月20日，11點12分，星期四免費軟件/只能進(jìn)行一個分子與蛋白質(zhì)的對接計算，不能進(jìn)行數(shù)據(jù)庫對接，沒有平行化功能。不需要預(yù)先知道活性位點。6 AutoDock對接軟件24第24頁，共32頁，2022年，5月20日，11點12分，星期四準(zhǔn)備蛋白質(zhì)和配體蛋白質(zhì)：加電荷和溶劑化，存為pdbqs格式配體：加電荷，定義搜索的二面角和根片段格點對接：保留探針原子和受體之間的相互作用能對接計算：遺傳算法評價函數(shù)：半經(jīng)驗的自由能計算范德華相互作用氫鍵相互作用靜電相互作用溶劑化作用AutoDock對接軟件25第25頁，共32頁，2022年，5月20日，11點12分，星期四小分子問題起

13、始構(gòu)象對對接結(jié)果有一定影響對接時應(yīng)以代謝物的結(jié)構(gòu)進(jìn)行對分子進(jìn)行加電荷和加氫處理蛋白質(zhì)問題如何選擇合理的蛋白質(zhì)活性位點對接問題搜索結(jié)合模式的正確性、對接的效率、評分的正確性采用多個軟件進(jìn)行評價，減少結(jié)合模式搜索誤差定量指標(biāo)，需要結(jié)合分子動力學(xué)進(jìn)一步評價分子對接計算的注意點26第26頁，共32頁，2022年，5月20日，11點12分，星期四評價：打分函數(shù) 每一個對接的算術(shù)都會采用平衡了時效和精確度的簡單自由能預(yù)測方法，現(xiàn)在的打分函數(shù)主要包括三種：基于經(jīng)驗的回歸參數(shù)的方法；基于分子力場的方法和基于知識的方法、基于知識的打分函數(shù) 。 27第27頁，共32頁，2022年，5月20日，11點12分，星期四

14、對接方法尚需解決的問題：分子的柔性溶劑化效應(yīng)打分函數(shù)28第28頁，共32頁，2022年，5月20日，11點12分，星期四直接揭示藥物分子和靶點之間的相互作用方式。預(yù)測小分子與靶點蛋白結(jié)合時的構(gòu)象?；诜肿訉臃椒▽衔飻?shù)據(jù)庫進(jìn)行虛擬篩選，用于先導(dǎo)化合物的發(fā)現(xiàn)。預(yù)測化合物的親和力及活性，用于先導(dǎo)化合物的優(yōu)化。分子對接的應(yīng)用29第29頁，共32頁，2022年，5月20日，11點12分，星期四分子對接的應(yīng)用靶 標(biāo)靶標(biāo)分類靶標(biāo)結(jié)構(gòu)小分子庫大小所用方法抑制劑活性M實驗數(shù)據(jù)AmpC -lactamseHydrolaseX-ray200kNWU DOCK26X-ray復(fù)合物BCRABLKinaseX-ra

15、y200kDOCK25細(xì)胞的抑制活性實驗Anthrax EFAdenylyl cyclaseX-ray200kNWU DOCK20酶動力學(xué)實驗IMPDHDehydrogrnaseX-ray3500kFlexX30酶動力學(xué)實驗Casein kinase IIKinaseHomology400kDOCK0.08抑制活性、構(gòu)效關(guān)系K 通道Ion channelHomology50kDOCK10細(xì)胞的抑制活性實驗Thyroid homone receptorNuclear receptorHomology250kICM075抑制活性實驗CDK2KinaseX-ray50kLIDAEUS2X-ray復(fù)合

16、物TGFRKKinaseX-ray200kCatalyst0005X-ray復(fù)合物cyclophilinImmunophilinX-rayUnity/FlexX6細(xì)胞的抑制活性實驗tRNA guanine transglycoslaseX-ray800kUnity/FlexX0.25酶動力學(xué)實驗PfDHFRReductaseHomology230kCatalyst/DOCK0.9酶動力學(xué)實驗-AmylaseHydrolaseX-ray200kUnity/FlexXNMR,SPR,層析30第30頁，共32頁，2022年，5月20日，11點12分，星期四1.鄭宗平，蘭山，秦川，等天然酪氨酸酶抑制劑研究進(jìn)展：種類及其構(gòu)效關(guān)系食品工業(yè)科技，2014，35(8)：3743782.畢云楓，宋風(fēng)瑞，劉志強(qiáng)天然酪氨酸酶抑制劑的種類及其對酪氨酸酶抑制作用的研究進(jìn)展J吉林大學(xué)學(xué)報(醫(yī)學(xué)版)，2014，4O(2)：454-459DOI：1013481i1671-587x201402473.Morris，GM，RHueyandAJOlson，Using AutoDock for ligandreceptor dockingJCurr Protoc Bioinformatics，2008Chapter8：PUnit8144.KANADE S R，