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研图汇 | 分子模拟计算案例展示

与你同行的 研图汇 2022-11-30

分子模拟计算概况

1.适用的领域

计算机辅助药物设计、机器学习辅助药物设计、蛋白改造、网络药理学、生物信息学、化学信息学等。

2.可计算的体系

包括但不限于:生物体系、蛋白质、核酸、多肽、药物分子、聚合物、小分子等

3.软件介绍:

分子对接软件:AutoDock Vina、AutoDock、Ledock、Glide、HADDOCK、ZDOCK等;

分子动力学模拟软件Amber、Gromacs、Desmond等;

计算机语言用于机器学习建模:Python、R等;

作图软件:Origin、Python、R、PS等;

其余软件:PyMOL、MOE、Schrodinger、Discovery Studio、PLIP等。


4.可计算的内容

包括但不限于:

1. 蛋白三维模型搭建,如同源建模、从头建模等;

2. 分子对接,如蛋白质-小分子,核酸-小分子,小分子-小分子,蛋白-蛋白,蛋白-多肽,蛋白-核酸等;

3. 反应过渡态计算,小分子静电势计算;

4. 蛋白表面性质分析,口袋环境分析;

5. 生物三维结构分析,如蛋白在不同pH、温度、电场下的三维结构变化等;

6. 动力学研究,如生物体系的弱相互作用分析、受体-配体组装过程、结合自由能分析,材料体系的高分子构象预测、材料与溶液界面性质,粗粒化模拟等

7. 动力学后数据分析,如回旋半径(RMSF)、径向分布函数(RDF)、扩散系数、RMSD、各种能量分析、氢键数量分析、亲疏水性分析等;

8. 药物相关内容,如药物衍生物库设计、虚拟筛选、成药性预测、毒性分析、QSAR预测模型构建等。


相关内容展示:

一、分子对接

1. 蛋白-小分子对接确定活性位点

图:3D相互作用图

图注:2D相互作用图

2.蛋白-蛋白对接

3. 蛋白-核酸对接

4. 网络药理学交叉对接

图:多靶点多成分对接结合能热图

5.蛋白表面疏水性分析

图:静电表面图

6.蛋白静电势表面分析

图:静电势表面。

7. 反应过渡态计算

图:过渡态计算。

8. 虚拟饱和突变-探究重要氨基酸

氨基酸突变研究既可以对结合作用起关键的残基,又可以进行进一步蛋白设计。

9.药效团模型构建

药效团是基于药效特征元素为基础建立的模型。药效特征元素主要分为七种,包括:氢键供体、氢键受体、正负电荷中心、芳环中心、疏水基团、亲水基团以及几何构象体积冲撞。

图注:基于配体的药效团模型


二、 定量构效关系(Quantitative Structure Activity Relationship, QSAR )

定量构效关系(Quantitative Structure Activity Relationship, QSAR )是指选择一定的数学模式,对药物分子的化学结构与其生物活性间的关系进行定量分析,找出结构与活性间的量变规律。

图注:QSAR模型预测的实验值和测试值相关性图

三、分子动力学模拟

分子动力学(Molecular Dynamics,MD)模拟是一套分子模拟方法,是研究凝聚态系统的有力工具。通过分子动力学模拟,研究者得到体系原子的运动轨迹,可观察到原子运动过程的各种微观细节。通过对研究体系的动态模拟,我们能够在分子水平上理解生物大分子的运动与生物功能、蛋白-小分子之间相互作用机理、纳米材料分子的自组装过程。分子动力学模拟是理论计算和实验方法的有力补充,广泛应用于物理、化学和生物医药等领域。

  1. 分子动力学模拟-蛋白构象变

图:蛋白构象转变模拟。

2.分子动力学模拟-体系稳定性研究RMSD

图:野生型或者突变型蛋白的均方根偏差(RMSD)图。

3.分子动力学模拟-蛋白柔性探究RMSF

图:分子动力学模拟过程中蛋白各个序列均方根波动(RMSF)

4.分子动力学模拟-充分采样获取小分子结合模式

5.分子动力学模拟-优化对接后的小分子结合模式

图:小分子在模拟过程中的RMSD变化以及构象的偏转。

6.分子动力学模拟-结合自由能

图:结合能能量分解图。

7.分子动力学模拟-关键性氨基酸的结合能贡献

图:关键性氨基酸的结合能贡献

8.分子动力学模拟-探究氢键强度探究

图:动态过程中小分子和蛋白的氢键距离频率变化,氢键距离短表示强度高。

9.分子动力学模拟-探究氢键作用频率

图:模拟期间配体和受体期间数目的变化

10.分子动力学模拟-自定义模拟需求

此外本平台还可以做SMD、REMD、FEP(自由能微扰)等计算。

由于模拟可以探究的内容较多,在此不一一例举;您可以自定义所需要的数据类型,发生例图给我们的工作人员并简单说明,我们计算工程师评估后告知您可不可计算。


四、虚拟筛选

基于药物设计理论,借助计算机的技术和专业应用软件,模拟目标靶点与候选药物之间的相互作用,快速地从上百万分子中挑选出具有潜力的先导化合物。目前作为一种经典且高效的方法,广泛应用于药物研发中,大大缩短研究周期和研发成本。

图:虚拟筛选流程


五、ADMET预测

据候选药物结构特征预测其成药性,是一种高效率和低成本发现具有明确药用价值候选小分子新药的重要应用。

图:ADMET预测数据。


联系方式

刘老师

研图汇技术经理

182 6975 5918



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