不同分子对接软件比较.pptx

单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,#,2015.05.11,1.,分子对接,2.,反向虚拟筛选,创新药物研发流程,靶标识别,与验证,计算机辅助技术可涉及的流程,反向虚拟筛选,反向药效团匹配,分子对接,QSAR,ADMET,预测,经济,高效,省力,虚拟筛选,药效团,相似性搜索,功能基因,研究,先导化合,物发现,先导化合,物优化,临床前,研究,临床研究,市场,背景,小分子数据库,蛋白质靶标,用户提供,(A),准备工作,:,蛋白质,-,小分子对接,虚拟筛选,蛋白质数据库,小分子化合物,反向虚拟筛选,作用于靶标的,小分子,小分子的,潜在靶标,内部提供,基于,Autodock Vina,(B),筛选工作,:,(C),结果文件,:,采样蛋白质的构象空间；,采样小分子的构象空间,靶标蛋白质结构；,小分子化合物结构,3.,排序：,1.,准备：,2.,对接：,蛋白质相互作用能量，,如范德华、,H,建、疏水,分子对接,薛定谔公司,蛋白质,活性位点参数,蛋白质活性位点,蛋白质活性位点,小分子,小分子构象采样,打分排序：,topN,小分子构象,分子对接,AutoDock,相同：,grid,；,type,不同：,sampling,；,scoring,AutoDock,和,AutoDock Vina,精度,速度,测试集：,1300 proteinligands complexes from PDBbind 2007 database,J Comput Chem 32:742755,2011,分子对接比较,不同体系不同结果；,DS,（,ligandfit,），,SYBYL,（,flexx,，,surflex,），,AUTODOCK,结果相差不大,测试集：,100 protein-ligand complexes,DS,SYBYL,AUTODOCK,分子对接比较,J.Med.Chem.2003,46,2287-2303,测试集：,10 complex,Proteins 2007;69:160176.,Glide,略好,分子对接比较,AUTODOCK,DS,SYBYL,no,single program performed well for all of,the targets.,For prediction of compound affinity,none,of the docking programs or scoring functions made a useful prediction of ligand binding affinity.,分子对接比较,J.Med.Chem.2006,49,5912-5931,1.,方法相差不大（薛定谔,Glide,略好），没有一种方法适用于所有体系；,2.,除了方法，人工视觉分析很重要（并非要取得分最高，而是经验上成药性最强）；,3.,精度之外，保证筛选速度（虚拟筛选是初步过程，分子动力学、结构改造）,蛋白质,-,小分子对接,蛋白质数据库,小分子化合物,反向虚拟筛选,小分子的,潜在靶标,基于,Autodock Vina,靶标数,PDB,数,口袋数,Whole,140,960,2119,Part,506,2767,5487,Whole,：,56,小时；,Part,：,1316,小时,反向虚拟筛选平台构建,反向虚拟筛选,方法,数据库,是否疾病相关,数据库大小,服务,idTarget,改进的,AutoDock,否,所有,PDB,免费,广州市墨灵格,AutoDock Vina,否,2900,100,元,/,次,我们,AutoDock Vina,是,646,（,140+506,）,100,元,/,次,疾病相关的、更加准确,的靶标数据库,活性位点信息更精确,（技术过滤、文献调研）,可治疗性,反向虚拟筛选比较,idTarget,：,广州市墨灵格：,我们：,反向虚拟筛选比较（,页面,）,idTarget,：,1.,给出,PDB ID,，靶标名称，,score,，可视化,pose,，,PDB,链接,2.,根据得分排序,3.,根据靶标排序,反向虚拟筛选比较（结果）,广州市墨灵格：,1.,给出,PDB ID,，靶标名称，,score,，,uniprot,编号,2.,根据得分排序,反向虚拟筛选比较（结果）,我们的结果：,反向虚拟筛选比较（结果）,1.,给出,PDB ID,，靶标名称，,score,，,uniprot,，,EC,，,Drugbank,，,CAS,编号,2.,根据得分排序,3.,根据靶标排序,数据库,PDB,编号,靶标,名称,Score,排序,靶标,_Score,排序,Uniprot_ID,Uniprot_AC,结合亲和力、相似性值等,可视化,Pubmed,分类,EC,我们,646,个,靶标,7606,个口袋,有,有,有,有,有,无,无,有,有,有,idTarget,整个,PDB,数据库,有,有,有,有,无,无,有,无,无,无,墨灵格,2000,多个靶标,9000,多个口袋,有,有,有,无,有,有,无,无,无,无,反向虚拟筛选比较（结果）,优点：,数据库疾病相关，针对性更强；,结果更丰富,缺点：,无可视化；,数据库数据量少；,筛选方法有待提高,反向虚拟筛选平台构建,