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                                                              English | 中文版 | 手機版 企業(yè)登錄 | 個人登錄 | 郵件訂閱
                                                              當前位置 > 首頁 > 技術文章 > 分子對接技術研究化合物1與受體PARP1的結合模式(蛋白-小分子對接)

                                                              分子對接技術研究化合物1與受體PARP1的結合模式(蛋白-小分子對接)

                                                              瀏覽次數(shù):7314 發(fā)布日期:2019-5-7  來源:www.yinfotek.com
                                                              1. 項目說明
                                                                 
                                                              采用分子對接技術研究化合物1與受體PARP1的結合模式(圖1)。
                                                               

                                                              圖1.化合物1的化學結構
                                                               
                                                              2.計算方法

                                                              從RCSB Protein Data Bank(http://www.rcsb.org)下載PARP1的X-ray晶體結構(PDB 編號:4RV6,分辨率:3.19 Å),以第一個構象作為受體結構。
                                                               
                                                              [1].采用UCSF Chimera軟件建立化合物1的三維結構,并進行能量優(yōu)化。
                                                               
                                                              [2,3].采用Dock Prep模塊添加氫原子,并分別添加AMBER ff14SB力場和AM1-BCC電荷。采用Chimera中的DMS工具以半徑為1.4 Å的探針生成受體的分子表面。
                                                               
                                                              [4,5].X-ray晶體結構顯示有1個合理的結合位點,對于該結合位點,使用sphgen模塊生成圍繞活性位點的球狀集合(Spheres),使用Grid模塊生成Grid文件,該文件用于基于Grid的能量打分評價。采用DOCK6.7程序進行半柔性對接(semi-flexible docking),生成10000個不同的構象取向(orientation)以及獲得配體分子與結合位點的靜電和范德華相互作用,并由此計算得到Grid打分。通過聚類分析(RMSD 閾值為2.0Å),得到打分最佳的構象。
                                                               
                                                              [6].最后,采用PyMOL生成圖片。
                                                               
                                                              3.計算結果

                                                              A.結合構象打分
                                                               
                                                              采用DOCK6.7程序預測化合物1在PARP1中的結合模式,保留最多20個結合構象。計算結果表明,結合位點均有多個對接構象,其打分情況如下(表1)。根據(jù)打分和結合模式選取第二個對接構象進行結合模式分析。

                                                              表1.化合物1與受體PARP1的對接打分(單位:kcal/mol) 
                                                              Compound Pose Grid Score Grid_vdw Grid_es Int_energy
                                                              AG14361 1 -58.413887 -57.743397 -0.670492 6.865056
                                                              2 -55.357056 -53.782494 -1.574563 5.41468
                                                              3 -55.327587 -55.685509 0.35792 5.660656


                                                              B.結合模式分析
                                                               
                                                              化合物1七元環(huán)上的酰胺羰基氧原子與氨基酸殘基Ser904和His862形成氫鍵相互作用;同時,酰胺氮原子與Gly863形成了3.33 Å的氫鍵相互作用。這為化合物的結合錨定了方向并提供了一定的靜電力貢獻(Grid_es = -1.574563 kcal/mol)。
                                                               
                                                              苯并咪唑的兩個環(huán)與Tyr90之間形成P型π-π堆積作用,芳環(huán)中心距離分別為4.21 Å和4.93 Å;側鏈苯環(huán)與Tyr896之間形成T型π-π堆積作用,芳環(huán)中心距離為5.47 Å。同時,化合物還與殘基Tyr889、Tyr896、Tyr907和Glu998之間形成疏水作用,疏水作用和π-π堆積作用為化合物提供了強大的范德華力(Grid_vdw = -53.78 kcal/mol)。
                                                               
                                                              綜上,化合物1與蛋白PARP1的相互作用以π-π堆積和疏水作用為主,并通過氫鍵作用鎖定結合取向。
                                                               
                                                              圖2.化合物1與蛋白的結合模式圖
                                                              (詳細描述見《圖例說明》)
                                                               
                                                               
                                                              參考文獻:
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                                                              [3].Araz Jakalian, David B.Jack, and Christopher I. Bayly. Fast, efficient generation of high-quality atomic charges. am1-bcc model: I.parameterization and validation Journal of Computational
                                                              Chemistry,23(16):1623–1641, December 2002.
                                                               
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                                                              [5].Sudipto Mukherjee, Trent E. Balius, and Robert C. Rizzo. Docking validation resources: Protein family and ligand flexibility experiments. Journal of Chemical Information and Modeling, 50(11):1986–2000, October 2010.
                                                               
                                                              [6].Schrödinger,LLC.The PyMOL molecular graphics system, version 1.8,2015.
                                                               
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