2011年Discovery Studio重要案例分析
discovery-studio-libdock打分
discovery studio libdock打分-回复discovery studio libdock打分是一种常用的蛋白质分子对接方法，可以用于预测分子间的结合能力。
本文将一步一步回答与discovery studio libdock打分相关的问题，并阐述其在药物设计和分子模拟中的应用。
首先，我们来介绍一下discovery studio libdock打分的基本原理和流程。
discovery studio libdock是基于分子对接的一种计算方法，通过模拟分子之间的相互作用来预测它们的结合能力。
在使用该方法之前，我们首先需要准备两个分子：配体和受体，它们分别代表了待评估的药物分子和目标蛋白。
然后，我们将配体和受体通过一系列的计算步骤引导到合适的位置，并进行结合能力的打分。
计算过程中涉及到的参数包括分子的构象、电荷、亲和力场等。
接下来，我们来详细讨论discovery studio libdock打分的计算流程。
首先，我们需要为配体和受体进行参数化和优化。
配体的参数化包括给分子原子赋予合适的电荷和力场参数。
而对于受体，我们需要通过能量最小化或分子动力学模拟等方法获得其最稳定的构象。
之后，我们需要定义一个grid网格，用于将受体的活性位点划分为一组由空腔组成的电荷分布点。
在进行分子对接之前，我们需要将配体引导到受体附近的合适位置，一般采用随机搜索或分子动力学模拟等方法。
当配体和受体就位之后，我们就可以开始进行discovery studio libdock打分了。
该方法通过将配体和受体进行柔性对接，计算它们之间的相互作用能量。
其中，相互作用能量包括静电相互作用能、范德华相互作用能和解旋能等。
在这个过程中，我们可以使用不同的打分函数来权衡相互作用的不同贡献。
打分函数的选择可以根据实际需求进行调整和优化。
最后，我们需要对得到的分子进行评估和分析。
一般来说，我们使用某种评估指标来衡量配体与受体之间的结合能力。
“Discovery Studio 2.5中基于药效团的药物设计方法和应用 ”
36 Compounds
1150compounds
+ Training set (16) Ligandfit
化合物库筛选
可以构建自己的化合物库
database
安装其他化合物库，CNPD，ACD等 DS中自带的化合物库
构建具有活性预测能力的药效团
• 寻找与化合物活性相关的药效团特性 • 构建的药效团模型具有活性预测功能
实例分析2（先导化合物优化）
Training set:
Test set
Pharmacophore modes
IC50=1.43
IC50=0.004
实例分析3
qualitative
Search 3D database
Dock(Ligandfit)
基于特性结构产生药效团
• 对于训练集要求：
- 输入的分子结构具有多样性
catalyst
Conformer Generation • FAST • BEST
Discovery studio
Conformer Generation • FAST • BEST • CAESAR • Systematic Search • Random Search • Boltzmann Jump
Common Feature Pharmacophore Generation HipHop(quanlitative)
- 化合物数目在2-32个，6个左右比较理想 - 只选用具有活性的分子
- 需要包含Principal和MaxOmitFeat性质
• 方法总结 - 找到一组化合物的公共药效特性
- 不需要SAR的信息
单击此处编辑母版标题样式
DS2.5中基于药效团的药物 单击此处编辑母版文本样式 设计方法和应用 第二级
discovery studio libdock打分 -回复
discovery studio libdock打分-回复Discovery Studio LibDock是一种分子对接软件，广泛用于药物发现和设计的研究工作中。
该软件基于分子对接技术，能够预测和评估分子之间的亲和性，并帮助研究人员寻找最佳的药物分子结构。
第一步，我们先来了解LibDock软件的基本原理。
LibDock是基于格点法的分子对接模拟软件，它将一个小分子与一个目标蛋白进行对接，在蛋白结构中寻找最适合的位置，并预测它们之间的相互作用能。
软件首先将小分子进行柔性对接，使其能够在不同的构象中寻找最优位置。
然后，使用分子力场对小分子进行能量最小化，以优化结构。
最后，根据分子的相互作用能进行评分，以确定最佳的对接位点和分子结构。
第二步，我们可以探讨LibDock在药物发现中的应用。
LibDock可以用于寻找药物分子与蛋白靶点之间的相互作用模式，评估药物分子的亲和性和稳定性。
通过对不同小分子进行LibDock分析，研究人员可以预测它们与蛋白靶点的结合能力，并快速评估药物分子的活性。
这有助于加快药物发现的速度，并提高药物的选择性和亲和性。
第三步，我们可以讨论如何使用LibDock进行分子对接分析。
首先，我们需要准备目标蛋白的结构文件，并检查其完整性和正确性。
然后，我们需要准备小分子库，包括所有我们想要对接的分子。
接下来，我们可以使用LibDock软件加载蛋白和小分子结构，并设置相应的参数，如对接网格的尺寸和对接搜索的算法。
然后，我们可以运行LibDock计算，并分析得到的对接结果，如对接得分和相互作用模式。
最后，我们可以根据对接结果进行进一步的分析和优化，以确定最佳的药物分子结构。
在LibDock分子对接研究中，有几个关键的因素需要注意。
首先，选择合适的对接网格尺寸和搜索算法对于获取可靠的结果至关重要。
其次，准确的蛋白和小分子的结构是确保分子对接分析准确性的关键。
此外，对于大规模的小分子库，高性能计算系统的支持是必不可少的，以提高计算效率和准确性。
Discovery Studio 药物发现与生物大分子计算模拟平台
Discovery Studio 药物发现与生物大分子计算模拟平台个人电脑上的全新分子建模环境，专业的生命科学分子模拟软件[PDF资料下载]Discovery Studio™ (简称DS), 基于Windows/Linux系统和个人电脑、面向生命科学领域的新一代分子建模和模拟环境。
它服务于生命科学领域的实验生物学家、药物化学家、结构生物学家、计算生物学家和计算化学家，应用于蛋白质结构功能研究，以及药物发现。
为科学家提供易用的蛋白质模拟、优化和药物设计工具。
通过高质量的图形、多年验证的技术以及集成的环境，DS将实验数据的保存、管理与专业水准的建模、模拟工具集成在一起，为研究队伍的合作与信息共享提供平台。
建立在最新的流程管理平台Pipeline Pilot基础上的DS让数据的共享和交流变得更为方便和简洁。
DS 中的部分功能流程(protocols)可以在Pipeline Pilot中进行编辑和组合，编辑组合而得的新流程可以导入Discovery Studio中使用，这样使得科研流程的方便共享成为可能。
同时，Pipeline Pilot这个开放平台技术还为使用者整合自己的或第三方的软件工具提供了接口。
科研人员可以在一个统一的平台上完成从基因到先导化合物设计的一系列工作，并且可以通过web形式共享研究成果。
DS的服务器-客户端模式使得科研人员能够最方便且最大限度地实现计算资源共享。
DS目前的主要功能包括：蛋白质的表征（包括蛋白-蛋白相互作用）、同源建模、分子力学计算和分子动力学模拟、基于结构药物设计工具（包括配体-蛋白质相互作用、全新药物设计和分子对接）、基于小分子的药物设计工具（包括定量构效关系、药效团、数据库筛选、AD MET）和组合库的设计与分析等。
DS 可以应用于生命科学以下研究领域：新药发现，生物信息学，结构生物学，酶学，免疫学，病毒学，遗传与发育生物学，肿瘤研究。
一、Discovery Studio功能模块简介二、Discovery Studio可以运行的硬件平台三、Accelrys软件应用于生命科学Accelrys软件应用于生命科学Discovery Studio功能模块简介- 基本界面和显示模块Discovery Studio StandaloneDiscovery Studio Visualizer Client- 蛋白质模拟模块DS MODELERDS Protein RefineDS Protein HealthDS Protein FamiliesDS Sequence Analysis- 基于结构的药物发现和设计模块DS Flexible DockingDS LigandFitDS LigandScoreDS LibDockDS CDOCKE RDS Protein DockingDS LudiDS De Novo EvolutionDS LigandFit CAP/ DS Ludi CAPDS GOLD interface- 基于药效团的药物发现和设计模块DS Catalyst ConformationDS Catalyst HypothesisDS Catalyst SBPDS Catalyst ScoreDS Catalyst ShapeDS Catalyst DB BuildDS Catalyst DB SearchDS De Novo Ligand BuilderHypoDBPCDB (PharmaCoreDB)- 基于小分子的药物发现和设计模块DS QSA RGFA ComponentVAMP Descriptors Component/ DMol3 Descriptors ComponentDS Library DesignDS ADMETDS TOPKAT- 分子力学和分子动力学计算模块DS CHARMmDS CHARMm LiteDS CFF (高级II类力场)DS MMFF (Merck Molecular Force Field)- 分析模块DS BiopolymerDS Analysis基本界面和显示模块·Discovery Studio Standalone可视化界面，是利用Discovery Studio软件进行分子设计和模拟的基础，支持服务器-客户端安装在同一台机器上的运行模式。
discovery studio libdock打分 -回复
discovery studio libdock打分-回复Discovery Studio LibDock是一种用于药物分子对接和打分的软件工具。
在药物发现和设计过程中，对药物分子与靶点蛋白之间的相互作用进行定量评估和打分是关键的一步。
而LibDock作为Discovery Studio套件中的一个模块，提供了一种快速高效的分子对接和打分方法，可用于筛选和评估大量的化合物库。
首先，让我们来了解一下分子对接和打分的基本概念。
分子对接是指将一个小分子（如潜在药物分子）与一个蛋白质靶点结合在一起，以预测它们之间的相互作用模式和结合能力。
而打分则是对这种相互作用和结合能力进行定量评估，以确定分子结合亲和力的强弱。
通过分子对接和打分，可以帮助研究人员预测和优化化合物的生物活性和药理性质，从而加快新药的开发过程。
在使用Discovery Studio LibDock进行分子对接和打分时，首先需要准备和准确描述待评估的药物分子和靶点蛋白的结构信息。
通常情况下，这些结构信息可以通过实验测定或计算模拟获得。
一旦得到了正确的结构信息，就可以开始进行分子对接和打分的工作了。
LibDock的工作流程通常分为四个步骤：准备、对接、聚类和打分。
第一步是准备。
在这一步中，需要对待评估的药物分子和靶点蛋白进行预处理和准备。
这包括移除水分子、修复结构缺失、添加氢原子、计算分子表面的电荷和其他属性等。
这些预处理操作有助于减少计算误差并提高对接和打分的准确性。
第二步是对接。
在这一步中，LibDock将药物分子灵活地与靶点蛋白进行对接，并搜索可能的结合模式。
对接过程中，LibDock使用一种基于蒙特卡洛模拟的搜索算法，在位势能面上进行搜索，以找到能量最低的结合构型。
这个过程是计算密集型的，但LibDock通过并行计算和多线程技术，显著加速了对接过程的计算时间。
第三步是聚类。
在对接过程中，可能会生成大量的结合模式。
为了进一步筛选和分析这些结合模式，LibDock使用聚类算法对它们进行分组和分类。
discoverystudio 蛋白功能域
discoverystudio 蛋白功能域什么是蛋白功能域，蛋白功能域的发现过程是怎样的，它有哪些重要的应用领域。
一、蛋白功能域是什么蛋白功能域是指蛋白质分子中具有特定生物学功能的结构模块。
蛋白质通常由一个或多个功能域组成，这些功能域负责不同的生物学活动，如结合特定分子、催化化学反应、信号传导等。
蛋白功能域通常具有保守的序列和结构特征，多个蛋白质可能共享相似或相同的功能域。
通过研究蛋白质的功能域可以深入了解蛋白质的结构、功能和进化。
二、蛋白功能域的发现过程1. 蛋白质序列分析首先，研究人员使用生物信息学方法对蛋白质序列进行分析。
他们可以使用数据库中已知功能域的序列模板进行比对，从而识别出目标蛋白质中的功能域。
2. 结构域预测基于蛋白质序列的结构域预测方法能够预测蛋白质中存在的结构域。
其中一种常用的方法是利用多序列比对的结果，寻找序列中的保守区域，并将其作为存在结构域的证据。
3. 结构域数据库挖掘研究人员还可以通过结构域数据库的挖掘来发现新的功能域。
他们可以将已知的结构域序列比对到这些数据库中，从而鉴定相似结构域。
4. 结构域组合预测鉴定出蛋白质中存在的单个结构域后，研究人员可以进一步预测不同结构域的组合方式，以探究蛋白质的功能。
三、蛋白功能域的重要应用1. 药物研发蛋白功能域在药物研发中具有重要作用。
研究人员通过研究蛋白质的功能域，可以了解药物与目标蛋白质之间的相互作用机制，进而设计和开发针对特定功能域的药物。
2. 生物技术领域蛋白功能域的研究对于生物技术领域的开发具有重要意义。
例如，利用功能域的特异性结合能力，可以开发出高效的抗体、酶、激素等蛋白质工具。
此外，将功能域与其他生物分子结合，还可以构建具有特定功能的蛋白质纳米结构。
3. 基因组学和蛋白质组学研究人员利用蛋白功能域的信息对基因组和蛋白质组进行分析和注释，以了解不同蛋白质的功能和相互作用网络。
这有助于揭示生物系统中蛋白质的组成和功能，进一步理解生物学过程。
基于计算机虚拟筛选技术寻找NDM-1抑制剂
基于计算机虚拟筛选技术寻找NDM-1抑制剂冯迪;刘湲;孙影;郑珩【摘要】β-内酰胺类抗生素的广泛使用,使得越来越多的细菌产生由β-内酰胺酶介导的耐药性,针对丝氨酸β-内酰胺酶,目前已有克拉维酸、舒巴坦等抑制剂与临床常用抗生素配伍使用,但尚无金属β-内酰胺酶的有效抑制剂,因此,寻找金属β-内酰胺酶尤其是目前最受瞩目的新德里金属β-内酰胺酶-1[NDM-1(B1类)]的抑制剂是遏制“超级细菌”引起的感染最迫切的要求.虚拟筛选作为发现新的先导化合物、寻找新药物的有力手段,大大缩小了人工进行配体活性筛选研究范围.我们通过计算机虚拟筛选技术,利用Discovery Studio 2.5和GOLD 3.0平台,基于NDM-1晶体结构(PDB:3Q6X),从一个含有2059个天然产物分子的化合物库里筛选得到6个可能具有金属β-内酰胺酶NDM-1(B1类)抑制活性的化合物结构.【期刊名称】《国外医药（抗生素分册）》【年(卷),期】2018(039)002【总页数】5页(P111-115)【关键词】NDM-1酶;抑制剂;计算机虚拟筛选【作者】冯迪;刘湲;孙影;郑珩【作者单位】中国药科大学生命科学与技术学院,南京210009;中国药科大学生命科学与技术学院,南京210009;中国药科大学生命科学与技术学院,南京210009;中国药科大学生命科学与技术学院,南京210009【正文语种】中文【中图分类】R978.11 引言β-内酰胺类抗生素的广泛使用，使得越来越多的细菌产生由β-内酰胺酶介导的耐药性。
Ambler等[1]将β-内酰胺酶分为A、B、C、D四类，其中A、C、D类依托活性中心的丝氨酸基团发挥水解抗生素作用，被称为丝氨酸β-内酰胺酶。
而B类β-内酰胺酶，发挥活性时需要一到两个金属离子协助，被称为金属β-内酰胺酶(简称金属酶，MBLs)。
目前研究表明B1类金属β-内酰胺酶(NDM-1)可以稳定而高效地水解除单环类之外几乎所有的β-内酰胺类抗生素，且临床使用的丝氨酸β-内酰胺酶抑制剂均无法对其产生抑制作用。
discoverystudio 蛋白功能域
discoverystudio 蛋白功能域蛋白功能域是指在一条蛋白质的氨基酸序列中具有特定功能的部分。
每个蛋白质通常由一个或多个功能域组成，这些功能域可以分别或共同承担特定的生化功能。
研究蛋白功能域的作用和结构可以帮助我们更好地理解蛋白质的功能和进化过程。
本文将重点介绍蛋白功能域的定义、特征和各种类型。
蛋白功能域的定义和特征蛋白功能域是指在蛋白质中能够独立地折叠成稳定结构并执行特定功能的连续氨基酸序列。
这些功能域通常具有相对独立的结构和功能，它们能够通过与其他蛋白质分子或其他分子的相互作用来完成特定的生化过程。
相比于整个蛋白质，蛋白功能域更为小巧，因此在蛋白质的进化和结构中具有重要的功能和作用。
蛋白功能域的特征有以下几个方面：首先，功能域在蛋白质的序列中通常具有较高的保守性，这是因为它们在进化过程中承担着重要的功能。
其次，功能域通常具有较好的折叠性，能够在蛋白质的结构中形成相对稳定的空间结构。
最后，功能域通常具有特定的功能基团或结构域，使其具有特定的生化功能。
蛋白功能域的分类和例子根据功能域的结构和功能的差异，蛋白功能域可以分为多种类型。
下面将介绍几种常见的功能域及其例子。
结构域：结构域是最常见的蛋白功能域类型，它通常由一段具有稳定结构的氨基酸序列组成。
结构域可以承担蛋白质的折叠和稳定结构的功能。
其中，alpha螺旋和beta折叠是最常见的结构域形式。
例子包括胰岛素和G蛋白。
酶活性域：酶活性域是能够催化化学反应的功能域。
它通常包含特定的氨基酸残基，这些残基可与底物结合并催化底物的转化。
酶活性域的例子包括蛋白激酶、蛋白酶和脂肪酶。
配体结合域：配体结合域是能够与其他分子结合的功能域。
它通常通过与配体的非共价作用（如氢键、离子键和范德华力）来实现与配体的结合。
配体结合域的例子包括抗体的抗原结合位点和核酸酶的核酸结合位点。
信号转导域：信号转导域是能够参与细胞信号转导的功能域。
它可以通过与其他蛋白质的相互作用来传递信号，并进一步调节细胞的生理过程。
Discovery Studio官方教程--药物设计之片段生长
Discovery Studio Grow Scoffold教程Grow Scoffold –活性位点先导化合物优化介绍先导化合物优化是一个复杂过程，为了得到一个临床前候选药物，通常需要对有前景化合物及骨架不断地进行化学结构优化，以提高化合物的活性、选择性、生物利用度、药效及药代动力学性质，并降低毒性。
该过程通常是药物开发过程中的瓶颈。
通过使用实用且有效的先导化合物优化软件，根据可获取的化合物试剂的快速推荐出容易合成的候选化合物的结构。
基于结构的先导化合物优化主要集中于蛋白靶点的活性位点的化合物结构的设计。
Grow Scaffold工具可以根据蛋白靶点活性位点的特点，通过基于化学反应的原位生长（reaction-based in situ enumeration）方法来找出那些能够产生潜在化合物的试剂，并对它们进行打分排序。
p38α是一个典型的丝氨酸/苏氨酸蛋白激酶，属于丝分裂原活化蛋白激酶（mitogen activated protein kinase）家族。
它在内皮、免疫和炎性细胞中广泛表达，在肿瘤坏死因子和白细胞介素- 1等促炎症细胞因子产生的调控中扮演着重要作用。
实验已经证明，选择性地抑制其中任何一个细胞因子都能够有效治疗各种炎症和免疫疾病，如风湿性关节炎、炎症性肠病,败血性休克,和骨质疏松症。
二芳基脲是p38α的一个先导化合物，BoehringerIngelheim首先对它开展了先导化合物优化，随后Pfizer也开展了相关研究（图1）。
图1 p38α的先导化合物及优化过的先导化合物在本教程中你将使用Grow Scaffold流程来重现BoehringerIngelheim及Pfizer通过结构优化所发现的化合物。
本教程分为两部分：（一）使用基于反应的原位生长方法产生优化过的先导化合物（二）使用自定义反应来产生先导化合物（一）使用基于反应的原位生长方法产生优化过的先导化合物1.执行优化计算图2蛋白质三维结构示意图复合物结构采用PDB号为1KV2的晶体结构，本教程中所采用的该结构文件已经从PDB 库中下载并经过Prepare Protein模块处理。
Discovery Studio3.0中基于药效团的药物设计方法和应用讲义-2011年3月21日zi
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DS3.0保留经典功能
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实例分析一
验证方法三： 随机验证（Fischer）
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3D QSAR Pharmacophore Generation
Fischer Validation
discovery studio libdock打分 -回复
discovery studio libdock打分-回复Discobery Studio Libdock 打分是一种计算化学方法，在药物设计和发现中起着重要的作用。
这种方法利用分子对接和打分来评估化合物与蛋白质的相互作用，并预测它们之间的亲和力和抑制效果。
这篇文章将逐步回答关于Discovery Studio Libdock 打分的问题，介绍其原理、应用、优势和局限性。
文章的长度在1500-2000字之间。
第一步：介绍Discobery Studio Libdock 打分的原理（300-400字）Discovery Studio Libdock 打分基于计算机模拟和分子对接技术。
其原理是通过对目标蛋白质和化合物进行对接分析，从而评估它们之间的亲和力和作用力。
在这个过程中，化合物被灵活地旋转和转换，以找到最佳的结合位点和方向。
每个化合物都被分配一个得分，表示其与蛋白质的相互作用能力。
这些分数可以用来预测药物分子对特定疾病靶点的作用和选择。
第二步：讨论Discovery Studio Libdock 打分的应用领域和案例研究（500-700字）Discovery Studio Libdock 打分在药物设计和发现中有广泛的应用。
它可以用于筛选化合物库，以发现具有潜在药用价值的化合物。
此外，该方法可用于优化药物的活性和选择性，通过对领域和配体的分析，改进药物对目标蛋白质的结合和抑制效果。
一个典型的案例研究是IDS（Infectious Disease Society）的研究小组评估靶向耐药菌的新药物分子的活性。
他们使用Discovery Studio Libdock 打分对候选化合物库进行了筛选，以确定与目标靶点之间的相互作用。
通过对接和打分，他们鉴定出一系列具有潜在活性的化合物，并用于后续的实验研究。
此外，Discovery Studio Libdock 打分还可用于预测物理性质，例如药物溶解度、血脑屏障透过性和药物内在毒性。
应用DiscoveryStudio软件预测烟酸姜黄素酯抗动脉粥样硬化的作用靶点
应用DiscoveryStudio软件预测烟酸姜黄素酯抗动脉粥样硬化的作用靶点目的运用计算机虚拟筛选技术预测烟酸姜黄素酯抗动脉粥样硬化作用的靶标蛋白。
方法查阅与动脉粥样硬化相关靶标的文献，筛选出60余种与动脉粥样硬化相关的蛋白（分子对接的受体），再对蛋白质晶体结构数据库PDB中的目标蛋白的三维结构活性部位进行分析，采用北京创腾科技有限公司的Discovery Studio分子模拟软件包（版本3.0）中的LibDock模块将烟酸姜黄素酯（配体）与受体蛋白进行分子对接。
结果以对接得出的配体在受体结合位点处的结合形式（poses≥80）和对接吻合度参数（LibDockscore≥100）作为阈值，筛选出CRP、MMP13、ACAT、CETP等11种受体蛋白与烟酸姜黄素酯存在较强的相互作用。
结论该研究结果可预测烟酸姜黄素酯抗动脉粥样硬化的可能作用靶点，对该药的抗动脉粥样硬化药效学研究有一定的指导意义。
标签：烟酸姜黄素酯；标靶蛋白；分子对接烟酸姜黄素酯是一种新型调脂抗炎的化合物，将具有强大升高高密度脂蛋白（HDL）功能的烟酸基团引入具有降脂兼抗炎抗免疫作用的姜黃素化合物中，使其发挥抗动脉粥样硬化（atherosclerosis，AS）的作用。
既发挥姜黄素的抗炎、抗氧化、降血脂[1-7]的作用且避免其在体内的活性偏低、体内吸收少、代谢过快和生物利用度低等缺点[8-9]；又发挥烟酸增加HDL，改善相关内皮功能，降低总胆固醇和游离脂肪酸，减少血小板聚集，减轻促凝状态以及增加同型半胱氨酸的水平等[10-13]，且避免其单用存在促前列腺素合成、引起皮肤潮红、瘙痒、胃肠道刺激症状等副作用[14-15]。
Discovery Studio（简称DS），是新一代分子建模和模拟环境的专业生命科学分子模的软件，主要应用于蛋白质结构功能研究以及药物发现。
DS的主要功能包括：蛋白质的表征（包括蛋白-蛋白相互作用）、同源建模、分子力学计算和分子动力学模拟、基于结构药物设计工具（包括配体-蛋白质相互作用、全新药物设计和分子对接）、基于小分子的药物设计工具（包括定量构效关系、药效团、数据库筛选、ADMET）和组合库的设计与分析等。
重叠延伸PCR法构建小菜蛾化学感受蛋白1基因突变体研究
重叠延伸PCR法构建小菜蛾化学感受蛋白1基因突变体研究任珍珍;刘晶晶;柳晓磊;陈永;李珣;胡美英【摘要】[目的]探索重叠延伸PCR法在昆虫化学感受蛋白基因点突变上的应用,研究半胱氨酸(Cys32)对小菜蛾(Plutella xylostella)化学感受蛋白1(PlxyCSP1)结合特性的影响.[方法]用计算机软件模拟PlxyCSP1上Cys32突变前后的蛋白三级结构以及与配体化合物的结合情况,确定点突变位点.根据扩增得到的PlxyCSP1序列设计并合成重叠引物,利用重叠延伸PCR法,将PlxyCSP1上的Cys32突变成色氨酸(Trp32),获得突变体PlxyCSP1-M.将突变后的基因与载体pET-32a(+)连接,转化大肠杆菌BL21(DE3).[结果]分子对接图显示,配体可以顺利进入PlxyCSP1的结合口袋,而无法进入PlxyCSP1-M的结合口袋.结合能预测显示,配体化合物与PlxyCSP1的结合能均为正值,与PlxyCSP1-M的结合能均为0.突变后的重组质粒测序结果表明,Cys32(TGC)已突变为Trp32(TGG),经IPTG诱导,该菌表达了分子质量约为36 ku的融合蛋白.[结论]Cys32是影响PlxyCSP1结构和功能的重要氨基酸残基.Cys32突变为Trp32后,PlxyCSP1-M结合特性发生了变化,不能与配体化合物正常结合.【期刊名称】《西北农林科技大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2011(039)001【总页数】7页(P119-125)【关键词】小菜蛾;化学感受蛋白1;重叠延伸PCR;原核表达;同源建模;分子对接【作者】任珍珍;刘晶晶;柳晓磊;陈永;李珣;胡美英【作者单位】华南农业大学,昆虫毒理研究室,广东,广州,510642;华南农业大学,昆虫毒理研究室,广东,广州,510642;华南农业大学,昆虫毒理研究室,广东,广州,510642;华南农业大学,昆虫毒理研究室,广东,广州,510642;华南农业大学,昆虫毒理研究室,广东,广州,510642;华南农业大学,昆虫毒理研究室,广东,广州,510642【正文语种】中文【中图分类】Q965昆虫生长、发育、捕食、繁殖、进化的过程,也是与寄主植物和外界环境进行信息交换的过程。
分子对接 相互作用力 discovery studio
分子对接相互作用力discovery studio分子对接是一种主要用于计算机辅助药物设计的方法，可用于模拟和预测药物与靶标分子之间的相互作用。
在分子对接中，一方是药物分子（ligand），另一方是靶标分子（receptor）。
这两个分子通过非共价相互作用力进行结合，形成稳定复合物。
因此，对于药物发现研究而言，了解药物和靶标分子之间相互作用力的特性至关重要。
Discovery Studio是一种用于计算机辅助药物设计和药物发现的软件平台。
它内置了多种用于分子对接的工具和算法，可以帮助研究人员进行药物分子的筛选和优化，提高研发效率。
本文将以Discovery Studio的分子对接工具为主题，介绍其在药物发现中的应用和相互作用力的计算方法。
一、Discovery Studio分子对接的原理及流程在Discovery Studio中，分子对接的过程可以大致分为以下几个步骤：准备受体结构、准备配体结构、建立格点和计算能量。
1. 准备受体结构受体结构一般是指药物的靶标蛋白，可以从真实蛋白结构数据库中获取。
在进行分子对接之前，需要对受体结构进行优化和准备工作。
这包括去除水分子、修复缺失的原子、填充缺失的氢原子，并对蛋白进行能量最小化的处理。
2. 准备配体结构配体结构是指药物分子或其他小分子化合物。
首先，需要将配体结构进行优化和准备工作。
这包括去除水分子、修复缺失的原子、填充缺失的氢原子，并对配体进行能量最小化的处理。
此外，需要确定配体的荷电状态和形式，如药物分子的离子化状态。
3. 建立格点在分子对接过程中，通常会建立一个三维网格（grid）作为搜索空间，用于计算配体与受体之间的相互作用力。
这个网格的构建需要选择合适的参数和方法。
一般而言，可以使用栅格框（grid box）来定义搜索空间的大小和位置。
4. 计算能量在分子对接过程中，需要计算配体与受体之间的相互作用能量。
这些能量包括范德华力、库仑力、极化等效力等。
discovery studio libdock打分 -回复
discovery studio libdock打分-回复Discovery Studio（DS）是一个功能强大的分子建模和模拟软件套件，它包括许多工具和应用程序，用于计算、可视化和分析化学和生物分子的性质。
其中一个重要的应用程序是LibDock，它被广泛用于虚拟筛选和药物分子的结构活性关系（SAR）研究。
本文将介绍LibDock的原理、使用流程、优缺点以及在药物发现中的应用。
首先，让我们了解LibDock的工作原理。
LibDock是一种基于概率密度函数和分子对接的方法。
它通过计算分子与目标蛋白之间的亲和力以及其他相互作用的能量来评估分子的结合能。
LibDock使用几何体方法将蛋白配体结合口袋建模为一系列框架，然后搜索最优的分子构象以最大化与目标蛋白之间的亲和力。
LibDock的使用流程可以分为以下几个步骤。
首先，需要准备目标蛋白的结构文件和分子数据库文件。
然后，使用DS的图形用户界面打开LibDock 应用程序，并加载目标蛋白和分子数据库文件。
接下来，选择分子数据库中的分子作为配体，并设置搜索参数。
对于每个配体，LibDock将生成多个分子构象，并计算其与目标蛋白之间的结合能。
最后，根据得分对配体进行排序，并选择具有最高得分的分子作为候选化合物。
LibDock有许多优点和特点，使其成为药物发现中的重要工具。
首先，LibDock具有高度自动化和可扩展性，可以处理大规模的分子数据库。
其次，LibDock使用的几何体方法可以有效地探索分子构象空间，并预测与目标蛋白的相互作用。
此外，LibDock可以灵活地调整搜索参数，以适应不同的研究需求。
另外，LibDock还提供了丰富的可视化和分析工具，帮助研究人员理解分子与蛋白的相互作用机制。
然而，LibDock也存在一些限制和挑战。
首先，LibDock仅考虑了分子与目标蛋白之间的静态相互作用，没有考虑溶剂和热力学效应。
其次，LibDock在生成分子构象时使用的搜索算法可能无法充分探索构象空间，并可能受限于起始构象的选择。
Discovery Studio官方教程--药物毒理学性质预测及结果分析
使用Discovery Studio进行化合物毒理性质预测（TOPKAT）教程介绍毒理学性质预测流程TOPKAT基于分子的2D结构对化合物的毒性及环境效应进行快速且准确地计算预测并加以验证。
该流程采用了一系列强大且经交叉验证过的定量结构毒性关系（QSTR）模型来评估各种毒性预测结果。
基于该流程，我们可以完成以下工作：•快速评估有机化合物一系列毒理学性质•检查子结构以及结构改造的结构毒性关系以及相关的作用机制•分子排名以用于实验测试或者进一步的开发•设计新的化合物因此采用TOPKAT流程进行毒性预测在节省药物上市时间，减少动物实验，评估人体健康风险以及药物研发流程的战略性部署等方面都起了非常重要的作用。
本教程主要介绍了在Discovery Studio中如何进行小分子化合物毒理学性质的预测，以及预测结果的分析。
本教程包括：•运行TOPKAT流程•分析预测结果Discovery Studio中计算的毒理学性质包括：•潜在发育毒性（Developmental Toxicity Potential ，DTP)•致突变性（Mutagenicity (Ames test)）•啮齿动物致癌性（Rodent Carcinogenicity）——包括NTP及FDA数据集•大鼠长期口服最低毒副反应水平（Rat Chronic Oral Lowest Observed Adverse EffectLevel，LOAEL）•皮肤致敏性（Skin Sensitization (GPMT) ）•皮肤刺激性（Skin Irritancy）•大鼠口服LD50（Rat Oral LD50）•最大耐受剂量（Maximum Tolerated Dosage）•黑头呆鱼LC50（Fathead Minnow LC50）•大型蚤EC50（Daphnia magna EC50）•VlogP•眼刺激性（Ocular Irritation）•吸入LC50（Inhalational LC50）•好氧生物降解性能（Aerobic Biodegradability）运行TOPKAT毒性预测流程1. 导入小分子化合物文件在文件浏览器（File Explors）中，展开Samples | Receptor-Ligand Interaction，双击打开1fvv_ligand.dsv文件，可以看到1个化合物显示在Molecule Window中。
discovery studio libdock打分 -回复
discovery studio libdock打分-回复Discovery Studio LibDock是一种基于分子对接的工具，用于评估小分子化合物与靶标蛋白的亲和力。
它通过计算分子间的相互作用能和结合自由能来预测化合物的结合位点和结合强度，为药物设计和优化提供重要的信息。
本文将逐步详细介绍Discovery Studio LibDock的原理、方法和应用。
首先，让我们来了解一下LibDock的原理。
LibDock基于分子对接技术，使用蛋白和化合物的结构信息来模拟它们之间的相互作用。
在分子对接中，蛋白结构被固定，而化合物结构则可以自由旋转和移动，以找到最佳结合位点和最有利的结合构型。
LibDock通过计算化合物和蛋白结构之间的相互作用能来评估它们的亲和力。
这种相互作用能包括静电相互作用、范德华力、氢键和疏水作用等。
LibDock使用一种称为锁定-解锁技术的筛选方法，以快速筛选大量化合物并预测它们与蛋白的结合能。
该方法首先锁定一个小的搜索空间，然后在此搜索空间内生成众多的分子姿态，以覆盖可能的结合构型。
接下来，LibDock采用高度优化的分子力学和能量最小化算法来计算这些分子姿态的相互作用能。
最后，LibDock根据这些相互作用能的得分对化合物进行排序，并选取高分子的姿态作为最优结合构型。
LibDock的应用非常广泛。
首先，它可以用于药物发现和设计。
研究人员可以使用LibDock评估化合物与靶标蛋白的结合能，并优化化合物的结构以改善结合亲和力。
其次，LibDock可以用于虚拟筛选和高通量筛选。
研究人员可以使用LibDock对大规模化合物库进行筛选，以快速筛选出具有高结合亲和力的候选化合物。
此外，LibDock还可以用于研究蛋白分子的结构和功能。
研究人员可以使用LibDock来预测蛋白的结合位点和结合能，以了解其在生物过程中的功能。
在实际操作中，使用Discovery Studio软件中的LibDock模块是非常方便的。
案例解答：斯特德生活中的两天2011
案例：杰尔·L·斯特德生活中的两天杰尔·L·斯特德是斯奈尔第公司(Square D Co．)的董事长兼首席执行官，公司设在伊利诺伊州，制造电力产品，年销售额16亿美元。
斯特德担任此职务已有2年。
下面是他经理工作中2天的大事记。
第1天上午6：56斯特德离开家驱车去当地的小型机场，在那里将登上公司的专机开始一天的前往开关事业部设在田纳西州士麦拿工厂的旅行。
与斯特德同车前往的还有副总裁约迪·格洛，他分管年收入5亿美元的开关事业部。
路上，他们讨论着采取什么方式鼓励公司员工相互之间，以及与上司之间开展不同观点的争论，斯特德感到以前的管理光是鼓励人们服从命令，从而使员工习惯于对权威逆来顺受。
[斯特德与格洛进行讨论。
一方面，斯特德从格洛那里了解到组织内部的有关情况，扮演了“监听者”角色；另一方面，斯特德向格洛表达了自己的观点，实质上是在传播有关价值的信息，扮演“传播者”角色。
尽管他们谈论的内容是“激励”、“沟通”等，但他们正在进行的活动是“讨论”，所以应不属于“领导者”角色。
]上午7：43 两人坐在座椅上系好了安全带，飞机起飞开始了80分钟的飞行。
斯特德回忆起他在霍尼韦尔公司(Honeywell)25年的经历以及最终决定离开霍尼韦尔公司加入斯奈尔第公司的往事。
他谈到他接手的斯奈尔第公司的懒散和无精打采的状况，眼下他主要关心的是他手下有一大批管理者，这些人不愿承担风险或责任，该拿他们怎么办。
斯特德的办法是至少每隔一年半就视察一遍公司设在世界各地的5个经营机构。
[前一部分同上。
斯特德视察各地的经营机构是扮演“监听者”]上午9：38 飞机降落在士麦拿机场，迎接他们的是开关事业部经理吉姆·克拉克，在克拉克的车中，话题立刻转到电力工人国际工会试图在工厂中建立组织的问题上来。
如果工会有可能获胜，那一定是因为士麦拿工厂的糟糕的退休金福利计划。
“这计划必须修改”斯特德说，他今天整天都会重复这句话。
discovery studio libdock打分 -回复
discovery studio libdock打分-回复Discovery Studio LibDock是一种分子对接软件，用于评估蛋白质和小分子之间的相互作用。
本文将详细介绍如何使用Discovery Studio LibDock 进行分子对接，并解释其在药物设计和筛选中的应用。
一、介绍Discovery Studio是一款常用的分子模拟和药物设计软件套件，其中包括许多强大的模块，如LibDock、CDOCKER、Glide等。
LibDock模块是其中一个用于分子对接的工具，主要用于预测蛋白质与小分子之间的结合能力。
二、准备工作在使用Discovery Studio LibDock之前，需要准备以下文件：1. 蛋白质文件（PDB或MOL2格式），包含蛋白质的三维结构信息。
2. 小分子文件（SDF或MOL2格式），包含待筛选的小分子信息。
三、创建LibDock项目1. 打开Discovery Studio软件，点击菜单栏中的“LibDock”。
2. 在弹出的LibDock窗口中，点击“New Project”按钮。
3. 在新建项目的对话框中，选择蛋白质文件和小分子文件，点击“Next”按钮。
4. 在下一个页面中，设置项目名称和保存路径，点击“Next”按钮。
5. 在后续页面中，可以选择是否输入额外的参数和限制条件，根据需要进行设置。
四、定义活性位点为了进行蛋白质与小分子之间的相互作用预测，需要明确活性位点的位置。
1. 在LibDock窗口中，点击“Define Sites”按钮。
2. 在蛋白质结构中选择活性位点的残基，并点击鼠标右键，选择“Add to Site”。
3. 重复以上步骤，直到所有活性位点都添加完毕。
4. 点击“Done”按钮以保存活性位点设置。
五、设置搜索参数在进行分子对接之前，需要设置搜索参数来指导LibDock算法进行搜索。
1. 在LibDock窗口中点击“Define Search Parameters”按钮。
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2011年Discovery Studio重要案例分析(1-12期)发布时间：2011/03/11∙2011年第一期∙2011年第二期∙2011年第三期∙2011年第四期∙2011年第五期∙2011年第六期∙2011年第七期∙2011年第八期∙2011年第九期∙2011年第十期∙2011年第十一期∙2011年第十二期[2011年第一期]新技术:基于受体-配体二元晶体复合物产生药效团模型随着X-射线晶体衍射和核磁共振技术的进步，大量的蛋白结构被解析，尤其是如果受体和抑制剂复合物结构已知，则从复合物结构中可以得到抑制剂中对活性贡献较大的基团及其空间分布。
因此，在基于活性配体构建药效团模型，即HipHop和HypoGen方法以及基于受体的药效团模型SBP方法的基础上，Discovery Studio3.0又增加了基于受体-配体晶体复合物构建药效团模型的功能(Receptor-Ligand Pharmacophore Generation).图1:由配体（五肽）-受体的晶体结构复合物（PDB code:1awq）出发构建具有选择性的药效团。
图2:将基于受体-配体晶体结构复合物所产生的药效团与原始的晶体复合物叠合结果。
图3:Receptor-Ligand Pharmacophore Generation的参数设置界面研究分子间相互作用对于基于结构的药物设计非常重要。
分子对接是常用的方法之一，在传统的对接方法中，对接的准确性往往要打折扣，因为这些程序可以把化合物放在结合位点的任何位置。
而相应的打分方程往往不能找到最有可能的结合位点。
但是大部分情况下，对一个给定的结合位点来说，哪个相互作用对配体-受体相互作用起关键影响经常是已知的。
对于这种情况，就可以把以经验为主发现的结合位点和已知的结合模式考虑到对接过程中，创建一个用于对接的药效团模型。
这样就可以引导潜在的抑制剂结合到已知的、能量有利的相互作用上。
图4:2-羟基吲哚抑制剂与细胞周期蛋白依赖性激酶2的相互作用(PDB ID1fvv)二维图，虚线代表氢键相互作用，实线为Pi-Pi相互作用图5:基于1fvv晶体复合物构建的药效团模型，绿色小球为氢键受体，淡蓝色小球为疏水基团，黑色小球为排除体积，红色部分为位于蛋白活性部位的氨基酸残基为了提高所构建药效模型的选择性，将此模块内置了GFA模型，该模型以3285个药效团模型的特征数和各特征之间的距离作为描述符，用于筛选具9607个多样性化合物的CapDiverse databas，将其命中的“hits”作为因变量，构建QSAR模型，方程中r2为0.917，具有很好的线性关系，用此模型评价构建的所有药效团选择性，并按选择性得分排序。
图6:GFA模型验证的QSAR回归方程图7:“Receptor-Ligand Pharmacophore Generation”protocol的算法流程[2011年第二期]新技术:虚拟氨基酸扫描(virtual residue scanning)预测突变蛋白的热稳定性、与底物结合能力的改变蛋白质的结构决定其功能，二者之间的关系也是蛋白质组研究的重点之一。
对某个已知基因的特定碱基进行定点改变、缺失或者插入，可以改变对应的氨基酸序列和蛋白质结构，对突变基因的表达产物进行研究有助于人类了解蛋白质结构和功能的关系，探讨蛋白质的结构/结构域。
新版本的Discovery Studio（version3.0）为研究工作者，提供了科学而准确的虚拟氨基酸扫描技术。
使用该方法，研究者可以：1.预测突变蛋白的热稳定性(thermostability)2.使用甘氨酸扫描方法预测蛋白-蛋白相互作用的热区（Hot Spot）；3.使用甘氨酸扫描方法提高酶与底物的结合亲和能力4.使用饱和突变方法预测酶与底物、蛋白-蛋白复合物的亲和力变化上述新技术可以方便研究工作者在进行点突变实验前，提前对所需要的突变位点进行预筛选，提高实验效率。
算法部分图1Discovery Studio3.0中的算法原理图2Discovery Studio3.0中自由能计算的函数表达验证与应用部分算法验证：使用Computational Alanine Scanning预测突变蛋白热稳（thermostability）定性，并与现有的算法FoldEF(Guerois et al.J.MOL.Biol,2002,369-387)的结果进行比较。
图3DS30与FoldEF预测突变蛋白热稳定的结果比较实例分析：Accelrys的研究人员使用Discovery Studio，对突变实验数据较为丰富的T4溶菌酶(图3)进行了虚拟氨基酸扫描工作，预测了突变蛋白与野生蛋白的自由能变化值，并进行了相关统计分析，发现理论预测值与实验测定值之间存在较大的线性相关性，证明DS中算法的合理性。
图4T4溶菌酶的3D结构(PDB code:2LZM)图5.对T4溶菌酶，理论预测ΔΔG值与实验测定ΔΔG值间的线性关系算法验证：使用Computational Alanine Scanning预测蛋白-蛋白复合物的结合能力，并与现有的Robetta算法（Kortemme T,Baker,D.2002,PNAS,99,14116-14121）的结果比较。
图6.使用Computational Alanine Scanning预测蛋白-蛋白复合物时，理论预测ΔΔG值与实验测定ΔΔG值间的线性关系[2011年第三期]抗体工程——设计稳定性更高的单链Fv抗体（scFv）单链Fv抗体（scFv）在还原性细胞质环境下，由于二硫键发生还原反应而不能正确折叠，最终造成其稳定性下降。
来自釜山国立大学的Lee教授以anti-c-Met scFv为模式系统，将目标scFv的CDR序列与稳定较高的human consensus framework序列“嫁接”，获得了在还原性细胞质环境中依然能够稳定存在的scFv。
使用DS_MODELER，作者同时预测了原始anti-c-Met scFv和工程改造后的scFv的3D结构。
通过比较两个结构，Lee教授找到了改造scFv稳定的原因在于：（1）抗体表面氨基酸疏水性的降低；（2）在结构上新增两个盐桥键。
Figure1.anti-c-Met scFvs与hu-MscFv3D结构中可能影响抗体结构稳定性且疏水性不同的氨基酸对应图。
A：Wt-MscFv的3D结构；B：hu-MscFv的3D结构。
Figure2.anti-c-Met scFvs与hu-MscFv3D结构的重链framework区中，盐桥键、保守带电氨基酸的对应图。
A:Wt-MscFv VH domain.B:hu-MscFv VH domain。
Ref：Selvakumar Edwardraja,Rameshkumar Neelamegam,Vijayaraj Ramadoss,Subramanian Venkatesan,Sun-Gu Lee.Biotechnology and Bioengineering,Volume106,Issue3,367–375, 2010.[2011年第四期]蛋白质结构功能研究——木聚糖酶（Xylanase）功能特异性的机理研究木聚糖酶（Xylanase）能降解植物的纤维组织，将木聚糖分解为木糖，广泛应用于植物纤维的降解过程。
一般，有些木聚糖酶具有两种(biofunctional)或多种(multifunctional)酶的功能，其原因在于蛋白结构中含有两个或多个催化结构域（catalytic domain）。
来自中国农业科学院的姚斌教授，从Paenibacillus sp.Strain E18菌株中筛选一个同时具有木聚糖酶活性和葡聚糖酶活性的木聚糖酶XynBE18.使用DS_MODELER，作者同时构建了XynBE18与XynE2（只具有木聚糖酶活性）的3D结构。
经过结构比较，发现XynBE18的底物结合位点要大于XynE2，这使得前者的底物谱更加广阔，继而使该酶同时具有木聚糖酶和葡聚糖酶活性。
使用DS_CDOCKER将酶与底物进行分子对接研究，作者还发现XynBE18既能与木聚糖（Xylan）结合，也能与β-1,3-1,4-葡聚糖（glucan）结合，而单一活性的XynE2酶则只能与葡聚糖（glucan）结合。
Table1.XynBE18底物专一性a ND,not detectable。
Figure1.(A)XynBE18(红色)、XynE2(黄色)以及模板IXT6(绿色)蛋白同源模型的叠合图。
(B)分子对接后的XynBE18与glucan的结合模式。
Ref：Pengjun Shi,Jian Tian,Tiezheng Yuan,Xin Liu,Huoqing Huang,Yingguo Bai,Peilong Yang,Xiaoyan Chen,Ningfeng Wu,Bin Yao*.Applied and Environmental Microbiology,2010, p.3620-3624,Volume76。
[2011年第五期]基质金属蛋白酶（Matrix metalloproteinases,MMPs）抑制剂的设计——考虑受体柔性和诱导契合效应基质金属蛋白酶MMPs的过表达同许多病理生理过程相关联，包括血管性疾病、多发性硬化症、阿尔兹海默症及癌症等。
其中，研发MMP抑制剂用以阻止癌症转移已经成为当前研究的热点。
典型的MMP抑制剂都包含有锌离子结合基团（ZBG）。
然而，由于MMP-2结合口袋的高度柔性，给MMP抑制剂的合理药物设计带来了极大的挑战。
本文联合采用了对接技术和分子动力学技术从而在药物设计的过程中考虑蛋白柔性和诱导契合效应。
其中考虑到典型MMP抑制剂都还有ZBG基团，本文采用的是LUDI——基于片段的全新（De Novo）药物设计方法。
通过该方法将默认的DS LUDI link片段库中的片段对接至活性位点，并同事先定义好的ZBG骨架相连接从而得到新的配体分子。
Figure1.全文的实验步骤（从左至右）。
其中下方放大的两个图示意了采用LUDI之前和之后的复合物结构。
Figure2.基于LUDI对接得到的片段同ZBG相联接得到新的配体小分子。
Ref:Jacob D.Durrant,César Augusto F.de Oliveira*and J.Andrew McCammon.Including receptor flexibility and induced fit effects into the design of MMP-2inhibitors.J.Mol. Recognit.2010,23:173–182.[2011年第六期]利用分子模拟技术辅助鼠源抗体的人源化改造多年的研究表明，鼠源性抗体在人体可诱发人抗鼠抗体反应，在临床应用一般效果不佳。