Docking phân tử là gì? Các công bố khoa học về Docking phân tử
Docking phân tử là quá trình tính toán và dự đoán cách mà hai phân tử (một phân tử là receptor và phân tử còn lại là ligand) tương tác với nhau để tạo thành một...
Docking phân tử là quá trình tính toán và dự đoán cách mà hai phân tử (một phân tử là receptor và phân tử còn lại là ligand) tương tác với nhau để tạo thành một complex ổn định. Quá trình này tập trung vào việc xác định vị trí và hướng tương tác tốt nhất giữa hai phân tử để đạt được một độ liên kết mạnh và ổn định. Docking phân tử được sử dụng trong nghiên cứu thuốc để dự đoán khả năng tương tác của các hợp chất với một receptor cụ thể, từ đó tìm kiếm và thiết kế các hợp chất có hoạt tính năng lượng cao đối với mục tiêu điều trị bệnh.
Trong quá trình docking phân tử, mục tiêu chính là tìm hiểu cách một ligand (phân tử hoạt động) tương tác với một receptor (phân tử mục tiêu). Sự tương tác này diễn ra thông qua các lực tĩnh điện, lực Van der Waals và các tương tác khác, nhưng phụ thuộc vào cấu trúc và tính chất của các phân tử.
Quá trình docking phân tử thường gồm các bước sau:
1. Chuẩn bị: Đầu tiên, cần xây dựng mô hình 3D của cả receptor và ligand. Cấu trúc của receptor thường được chịu tác động từ rất nhiều nguồn thông tin, bao gồm dữ liệu câu trúc tương tự, mô hình hóa phân tử hoặc phương pháp hình ảnh từ thực nghiệm. Ligand thường được mô hình hóa từ các tham số tương tự.
2. Tiền xử lý: Giải đồng thời các phân tử receptor và ligand, và xác định các vùng năng lượng cao (buried energy) để giảm tính dẫn điện. Đồng thời, ước lượng các nguyên tắc sinh học và vị trí của các nhóm chức năng quan trọng trong tiến trình ligand tương tác với receptor.
3. Căng thẳng: Sử dụng các phương pháp tối ưu hóa (như Gradient, Monte Carlo) để tìm kiếm triển khai không gian của ligand trong khoảng không gian của receptor. Quá trình này giúp xác định vị trí và hướng tương tác tối ưu giữa ligand và receptor.
4. Đánh giá: Đánh giá mức độ tương tác giữa ligand và receptor dựa trên các yếu tố như sự phù hợp hình học, năng lượng liên kết và sự phù hợp về tương quan vị trí. Thông qua bước này, các ligand có khả năng tương tác tốt với receptor sẽ được ưu tiên.
5. Tối ưu: Sử dụng các thuật toán tối ưu hóa, như thuật toán di truyền hay thuật toán dòng tiến, để tìm kiếm các ligand tương tác tốt nhất với receptor đã xác định. Các ligand được tùy chỉnh và tối ưu dựa trên kết quả docking trước đó.
Docking phân tử là một công cụ quan trọng trong quá trình thiết kế thuốc và nghiên cứu phân tử, cho phép dự đoán khả năng tương tác của một ligand với một receptor cụ thể và ứng dụng vào việc phát triển các hợp chất với hoạt tính năng lượng cao để điều trị bệnh.
Danh sách công bố khoa học về chủ đề "docking phân tử":
AutoDock Vina: Nâng cao tốc độ và độ chính xác của quá trình docking với hàm chấm điểm mới, tối ưu hóa hiệu quả và đa luồng Dịch bởi AI Tóm tắt AutoDock Vina, một chương trình mới dành cho việc docking phân tử và sàng lọc ảo, được giới thiệu trong bài viết này. AutoDock Vina có tốc độ xử lý nhanh hơn khoảng hai bậc so với phần mềm docking phân tử phát triển trước đây trong phòng thí nghiệm của chúng tôi (AutoDock 4), đồng thời cải thiện đáng kể độ chính xác trong dự đoán cách thức gắn kết, theo các thử nghiệm của chúng tôi trên tập hợp đào tạo đã sử dụng để phát triển AutoDock 4. Tốc độ xử lý còn được gia tăng nhờ sự song song hóa, sử dụng đa luồng trên các máy đa lõi. AutoDock Vina tự động tính toán các bản vẽ lưới và nhóm kết quả một cách rõ ràng cho người sử dụng. © 2009 Wiley Periodicals, Inc. Tạp chí Comput Chem 2010
Journal of Computational Chemistry - Tập 31 Số 2 - Trang 455-461 - 2010
#AutoDock Vina #docking phân tử #sàng lọc ảo #tối ưu hóa #đa luồng #song song hóa #dự đoán cách thức gắn kết #bản đồ lưới.
Chiến lược Thiết kế Thuốc Dựa trên Cấu trúc và Đ docking Phân tử Dịch bởi AI Nghiên cứu dược phẩm đã tích hợp thành công một lượng lớn các phương pháp mô hình hóa phân tử vào nhiều chương trình phát hiện thuốc, nhằm nghiên cứu các hệ thống sinh học và hóa học phức tạp. Sự kết hợp giữa các chiến lược tính toán và thực nghiệm đã đóng một vai trò quan trọng trong việc xác định và phát triển các hợp chất tiềm năng mới. Phương pháp docking phân tử, được sử dụng rộng rãi trong thiết kế thuốc hiện đại, khám phá các hình dạng của ligand được nhận thấy trong các vị trí liên kết của các mục tiêu macromolecule. Cách tiếp cận này cũng ước lượng năng lượng tự do liên kết ligand-thụ thể bằng cách đánh giá các hiện tượng quan trọng liên quan đến quá trình nhận diện giữa các phân tử. Ngày nay, với sự đa dạng của các thuật toán docking có sẵn, việc hiểu rõ những ưu điểm và hạn chế của từng phương pháp là rất quan trọng trong việc phát triển các chiến lược hiệu quả và tạo ra các kết quả có liên quan. Mục đích của bài đánh giá này là để xem xét các chiến lược docking phân tử hiện tại được sử dụng trong phát hiện thuốc và hóa học dược phẩm, khám phá những tiến bộ trong lĩnh vực này và vai trò của sự tích hợp giữa các phương pháp dựa trên cấu trúc và ligand.
Springer Science and Business Media LLC - Tập 20 Số 7 - Trang 13384-13421
Xác định các chất hoạt động và cơ chế của gừng trong điều trị ung thư đại tràng dựa trên dược lý mạng và mô phỏng docking phân tử Dịch bởi AI Tóm tắt
Đặt vấn đề và mục tiêu
Ung thư đại tràng đang gia tăng với tỷ lệ cao và gừng (Zingiber officinale ), như một loại thuốc thảo dược thông dụng, được gợi ý là một tác nhân tiềm năng cho ung thư đại tràng. Nghiên cứu này nhằm xác định các thành phần sinh học hoạt tính và các cơ chế tiềm năng của gừng trong việc phòng ngừa ung thư đại tràng bằng phương pháp tiếp cận dược lý mạng tích hợp.
Phương pháp
Các thành phần khả thi của gừng và các mục tiêu liên quan đã được phát hiện từ cơ sở dữ liệu TCMSP và Swiss target prediction. Sau đó, các mục tiêu tương tác với ung thư đại tràng được thu thập từ các cơ sở dữ liệu Genecards, OMIM và Drugbank. Phân tích con đường KEGG và phân tích làm giàu GO đã được thực hiện để khám phá các con đường tín hiệu liên quan đến gừng trong các liệu pháp điều trị ung thư đại tràng. Mạng lưới PPI và mạng lưới hợp chất-mục tiêu-bệnh được xây dựng bằng Cytoscape 3.8.1. Cuối cùng, phần mềm Discovery studio được sử dụng để xác nhận các gen chính và các thành phần hoạt tính từ gừng.
Kết quả
Sáu hợp chất hoạt động tiềm năng, 285 mục tiêu tương tác cùng với 1356 mục tiêu liên quan đến bệnh đã được thu thập, trong đó thu được 118 mục tiêu giao nhau. Tổng cộng có 34 mục tiêu chính bao gồm PIK3CA, SRC và TP53 đã được xác định thông qua phân tích mạng PPI. Các mục tiêu này chủ yếu tập trung vào các quá trình sinh học liên quan đến tín hiệu phosphatidylinositol 3-kinase, phản ứng tế bào với stress oxy hóa và phản ứng tế bào với kích thích hormone peptide. Sự làm giàu KEGG cho thấy rằng ba con đường tín hiệu có liên quan chặt chẽ đến việc phòng ngừa ung thư đại tràng bằng gừng, bao gồm các con đường ung thư, kháng hormone nội tiết và viêm gan B. TP53, HSP90AA1 và JAK2 được coi là các gen quan trọng nhất, được xác thực thông qua mô phỏng docking phân tử.
Kết luận
Nghiên cứu này chứng minh rằng gừng có tác dụng phòng ngừa ung thư đại tràng bằng cách điều chỉnh nhiều mục tiêu và nhiều con đường với nhiều thành phần khác nhau. Dữ liệu kết hợp này cung cấp cái nhìn mới cho các hợp chất từ gừng phát triển thành thuốc mới cho việc chống ung thư đại tràng.
BioData Mining - Tập 14 Số 1 - 2021
Mô hình QSAR và mô phỏng docking phân tử in silico của một số dẫn xuất aryl sulfonamide mới như là chất ức chế virus cúm A H5N1 Dịch bởi AI Tóm tắt
Thông tin nền
Nghiên cứu này cung cấp một phân tích toàn diện về mô hình QSAR được thực hiện trên 25 dẫn xuất aryl sulfonamide nhằm dự đoán nồng độ có hiệu quả (EC50 ) chống lại virus cúm A H5N1 bằng cách sử dụng một số thông tin số học được từ các đặc điểm cấu trúc và hóa học (đặc trưng) của các hợp chất để tạo ra một mô hình có ý nghĩa thống kê. Tiếp theo, các mô phỏng docking phân tử đã được thực hiện nhằm xác định các chế độ gắn kết của một số ligand mạnh mẽ trong tập dữ liệu với protein kênh proton M2 của virus cúm A H5N1 như là mục tiêu.
Kết quả
Trong việc xây dựng mô hình QSAR, nhiệm vụ thuật toán di truyền đã được sử dụng trong việc chọn lựa biến của các đặc trưng được dùng để hình thành phương trình hồi quy đa tuyến tính. Mô hình với các đặc trưng, RDF100m, nO và RDF45p, thể hiện các tham số xác thực nội tại và ngoại tại thỏa đáng (R 2 train = 0.72963, R 2 điều chỉnh = 0.67169, Q 2 cv = 0.598, $$ {R}_{\mathrm{pred}}^2= $$ R pred 2 = R 2 test = 0.6860) đã vượt qua các tiêu chí chấp nhận mô hình. Kết quả mô phỏng docking của các hợp chất mạnh hơn (ligand 2, 3 và 8) tiết lộ sự hình thành liên kết hydrphobic và liên kết hydro với các vị trí gắn kết của protein M2 của virus cúm A.
Kết luận
Các kết quả trong nghiên cứu này có thể giúp nâng cao việc nghiên cứu thiết kế (thiết kế in silico) và tổng hợp các dẫn xuất aryl sulfonamide giống như chất ức chế mạnh mẽ hơn đối với virus cúm H5N1.
Beni-Suef University Journal of Basic and Applied Sciences - Tập 9 Số 1 - 2020
Nghiên cứu QSAR về hoạt tính hấp phụ gốc DPPH· của các dẫn xuất coumarin và ức chế xanthine oxidase bằng phương pháp docking phân tử Dịch bởi AI Tóm tắt
Đã tiến hành một nghiên cứu Mối quan hệ cấu trúc-hoạt tính định lượng (QSAR) của các hợp chất coumarin bằng các thuật toán di truyền sử dụng các đặc tính vật lý hóa học, hình thái học, tính ưa nước và đặc điểm điện tử. Chúng tôi đã sử dụng hoạt tính chống oxy hóa thu được từ thí nghiệm của các dẫn xuất coumarin cụ thể chống lại phân tử gốc DPPH·. Các đặc tính phân tử như Đường đi/Randic Path, yếu tố ưa nước và độ cứng hóa học đã được chọn để đề xuất một mô hình toán học. Chúng tôi đã thu được hệ số tương quan tuyến tính với giá trị R2 = 96.65 và QLOO2 = 93.14. Việc đánh giá khả năng dự đoán của mô hình được thực hiện bằng cách áp dụng các phương pháp QASYM2, $\hat r^2 $ và Δrm2. Các hàm Fukui đã được tính toán cho các dẫn xuất coumarin nhằm tìm hiểu cơ chế hoạt động của chúng như là các chất chống oxy hóa chính. Chúng tôi cũng đã điều tra khả năng ức chế xanthine oxidase bằng các hợp chất coumarin này thông qua docking phân tử. Kết quả của chúng tôi cho thấy rằng các tương tác kỵ nước, tĩnh điện và liên kết hydro là rất quan trọng trong việc ức chế xanthine oxidase bởi các hợp chất coumarin.
Walter de Gruyter GmbH - Tập 12 Số 10 - Trang 1067-1080 - 2014
Hoạt động kháng khuẩn, độc tế bào và ức chế α-glucosidase của chiết xuất ethanol và các hợp chất hóa học được tách ra từ Propolis của Homotrigona apicalis—Nghiên cứu in vitro và mô phỏng phân tử Dịch bởi AI
Life - Tập 13 Số 8 - Trang 1682 - 2023
Nghiên cứu hóa học về propolis của Homotrigona apicalis được thu thập ở tỉnh Bình Định, Việt Nam, đã dẫn đến việc tách khỏi chín hợp chất, bao gồm bốn sesquiterpen: spathulenol (1), 1αH,5βH-aromandendrane-4β,10α-diol (2), 1β,6α-dihydroxy-4(15)-eudesmene (3) và 1βH,5βH-aromandendrane-4α,10β-diol (4); ba triterpen: axit oleanolic acetyl (5), axit 3α-hydroxytirucalla-8,24-dien-21-oic (6) và axit ursolic (7); và hai xanthone: cochinchinone A (8) và α-mangostin (9). Các sesquiterpen 1–4 và triterpen 6 được tách ra lần đầu tiên từ propolis của ong không đốt. Các loài thực vật trong chi Cratoxylum và Aglaia được gợi ý là nguồn nhựa của mẫu propolis. Trong đánh giá hoạt động kháng khuẩn, chiết xuất EtOH chỉ cho thấy hoạt động trung bình trên S. aureus, trong khi các hợp chất được tách ra 7–9 cho thấy hoạt tính kháng khuẩn tốt, với giá trị IC50 từ 0,56 đến 17,33 µg/mL. Chiết xuất EtOH thể hiện tính chọn lọc độc tế bào đối với dòng tế bào ung thư A-549, với giá trị IC50 là 22,82 ± 0,86 µg/mL, và các xanthone 8 và 9 cho thấy hoạt động tốt đối với các dòng tế bào ung thư KB, HepG-2 và A-549, với giá trị IC50 dao động từ 7,55 ± 0,25 µg/mL đến 29,27 ± 2,07 µg/mL. Các tác động độc tế bào của xanthone 8 và 9 được xác định bằng việc ức chế các con đường EGFR và HER2 thông qua nghiên cứu mô phỏng phân tử. Các hợp chất 8 và 9 thể hiện độ bám dính mạnh với EFGR và HER2, với các giá trị từ −9,3 đến −9,9 kcal/mol. Các hợp chất 5, 8 và 9 cho thấy hoạt động ức chế α-glucosidase tiềm năng, điều này còn được xác nhận thêm bằng các nghiên cứu tính toán. Năng lượng liên kết của các hợp chất 5, 8 và 9 thấp hơn so với arcabose.
#propolis #Homotrigona apicalis #sesquiterpen #triterpen #xanthones #hoạt động kháng khuẩn #độc tế bào #ức chế α-glucosidase #nghiên cứu mô phỏng phân tử
Đánh giá một số dẫn xuất N-Hydroxycinnamamide và N-Hydroxybenzamide mang đơn vị liên kết amide như là chất ức chế các Enzyme Histone Deacetylase nhóm I và II thông qua mô hình Docking phân tử
Các hợp chất ức chế enzyme histone deacetylase (HDAC) đang được quan tâm như các hợp chất dẫn đường mới mang hoạt tính chống ung thư mạnh mẽ trong các thử nghiệm tiền lâm sàng và thử nghiệm lâm sàng. Hydroxamic acid được biết đến là các chất ức chế HDAC, chúng đã được chứng minh là có đặc tính chống ung thư mạnh mẽ đối với các bệnh ung thư ở người. Trong số 18 loại enzyme HDAC, enzyme HDAC nhóm I và II được coi là mục tiêu điều trị trong các loại bệnh khác nhau bao gồm ung thư và nhiễm ký sinh trùng. Trong nghiên cứu này, các tương tác của các dẫn xuất cinnamoylhydroxamic acid và benzohydroxamic acid với enzyme HDAC nhóm I và II được mô tả bằng việc gắn kết từng hợp chất vào vùng hoạt động thông qua phần mềm Autodock4Zn. Hiện tại vẫn chưa có tài liệu công bố về mô hình docking phân tử hoặc các mô hình đồng kết tinh giữa các dẫn xuất này với enzyme HDAC. Do đó, nghiên cứu này là tiền đề xác định các khung hóa học tiềm năng để ức chế chọn lọc HDAC nhóm I và II, làm cơ sở phát triển các dẫn xuất tương tự góp phần vào việc tìm kiếm các chất chống ung thư tiềm năng.
#docking phân tử #HDAC #in silico #ung thư
Phân tích QSAR của các chất ức chế VEGFR-2 dựa trên học máy, Topomer CoMFA và mô hình docking phân tử Dịch bởi AI
Springer Science and Business Media LLC - - 2024
Các chất ức chế kinase VEGFR-2 là những loại thuốc được phê duyệt lâm sàng có khả năng nhắm mục tiêu hiệu quả vào quá trình hình thành mạch máu trong ung thư. Tuy nhiên, những chất ức chế này có tác dụng phụ như độc tính trên da, phản ứng đường tiêu hóa và tổn thương gan. Trong nghiên cứu này, công nghệ học máy và phương pháp Topomer CoMFA, một phương pháp dựa trên đặc trưng và phụ thuộc vào sự căn chỉnh, đã được sử dụng để xây dựng các mô hình mối quan hệ cấu trúc-hoạt tính của các chất ức chế VEGFR-2 tiềm năng mới. Độ chính xác dự đoán của các bộ dữ liệu huấn luyện và thử nghiệm của mô hình 2D-SAR lần lượt đạt 82,4% và 80,1%, với phương pháp KNN. Phương pháp Topomer CoMFA sau đó được sử dụng để mô hình hóa 3D-QSAR cho các chất ức chế VEGFR-2. Hệ số q2 cho việc kiểm tra chéo của mô hình 1 lớn hơn 0,5, cho thấy rằng một mô hình dự đoán hoạt tính thuốc ổn định đã được thiết lập. Thêm vào đó, mô phỏng docking phân tử đã được thực hiện để mô phỏng các tương tác giữa năm hợp chất hứa hẹn nhất và protein mục tiêu VEGFR-2, và tất cả các điểm số tổng hợp đều lớn hơn 6, chỉ ra rằng có sự tương tác liên kết hydro mạnh mẽ. Nghiên cứu này đã thành công trong việc áp dụng học máy để tìm ra năm chất ức chế VEGFR-2 tiềm năng mới nhằm tăng cường bộ vũ khí thuốc chống lại ung thư.
#VEGFR-2 #chất ức chế #học máy #Topomer CoMFA #mô hình QSAR #docking phân tử
Hoạt động kháng khuẩn của sulfamethoxazolyl-azo-phenol và các phức chất Cu(II) của chúng cùng với đặc tính docking phân tử Dịch bởi AI
JBIC Journal of Biological Inorganic Chemistry - Tập 22 - Trang 833-850 - 2017
Các hợp chất sulfamethoxazolyl-azo-phenol [SMX–N=N–C6H2(R)(R/)–OH] (1a, 2a) và các phức chất Cu(II) của chúng, [Cu(SMX–N=N–C6H2(R)(R/)–O)2] (1b, 2b) (R = p-OMe, R/ = H, 1a/1b; R = p-Cl, R/ = m-CH3, 2a/2b) cho thấy nhạy cảm kháng khuẩn lẫn nhau đối với vi khuẩn Gram dương, B. subtilis; IC50: 281,47 ± 1,84 μM (1a), 126,39 ± 1,66 μM (1b), và 279,94 ± 3,15 μM (2a), 123,62 ± 1,27 μM(2b), cũng như vi khuẩn Gram âm, E. coli; IC50: 204,66 ± 3,31 μM (1a) và 89,05 ± 1,48 μM (1b), 223,13 ± 2,71 μM (2a), và 98,26 ± 1,59 μM (2b). Tương tác với DNA của ligand tự do (1a và 2a) là không đáng kể, trong khi các phức chất (1b và 2b) tương tác mạnh và các hằng số liên kết là Kb, 8,413 × 104 M−1 (1b) và 6,56 × 105 M−1 (2b). Cấu trúc được tối ưu hóa của các hợp chất được dock với cấu trúc protein của DHPS (E. coli) để đề xuất chế độ liên kết ưa thích nhất của các loại thuốc tại vị trí hoạt động. Các thử nghiệm in silico của hợp chất giúp hiểu rõ hơn về chuyển hóa thuốc, tương tác thuốc-protein và độc tính (ADMET).
4-[2-Allylsulfanyl-1-(carboxymethyl-carbamoyl)-ethylcarbamoyl]-2-amino-butyric acid: đánh giá tác dụng ức chế topoisomerase bằng phương pháp in vitro và nghiên cứu docking phân tử Dịch bởi AI
Springer Science and Business Media LLC - Tập 24 - Trang 1893-1900 - 2014
Một hợp chất mới 4-[2-allylsulfanyl-1-(carboxymethyl-carbamoyl)-ethylcarbamoyl]-2-amino-butyric acid (ASAB) mang nhóm allyl đã được tổng hợp và đặc trưng hóa bằng các phương pháp quang phổ (FTIR, NMR, & LC–MS). ASAB cho thấy hoạt tính kháng khuẩn đáng kể đối với vi khuẩn gram dương (S. aureus) và gram âm (E. coli). ASAB đã được kiểm tra khả năng tương tác với hoạt động DNA topoisomerase loại I và II thông qua thử nghiệm làm giãn siêu cuộn in vitro. ASAB được phát hiện là một chất ức chế mạnh mẽ đối với topoisomerase; với mức độ ức chế đáng kể hơn cho topoisomerase II so với topoisomerase I. Hơn nữa, tính chất gắn kết DNA của ASAB với DNA pBR322 đã được điều tra bằng phổ phát quang, cho thấy khả năng gắn kết DNA của nó. Nghiên cứu docking phân tử cũng đã được thực hiện để làm sáng tỏ vị trí gắn kết cụ thể trong vị trí hoạt động của topoisomerase I & II.
#topoisomerase #ức chế #ASAB #hoạt tính kháng khuẩn #phương pháp in vitro #docking phân tử
Tổng số: 57
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
- 6