λ动力学可自动、准确和扩展的计算蛋白与配体的相对结合自由能.docx
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1、摘要:在先导化合物优化的过程中,准确预测配体和受体的结合能对先导化合物的优化是非常重要的。相对自由能微扰(FEP)的方法是为此目的使用最广泛的方法之一,但是涉及大量的计算,因此将它们的应用限于少量化合物。LambdaDynamics也严格地基于统计力学的原理,提供了一个更有效的替代方法。在本研究中,我们借用BIOVIA Discovery Studio Pipeline Pilot描述和分析了基于CHARMM力场可GPU加速的Multi-site Lambda Dynamics(MSLD)工作流的开发。该工作流可用于探索性筛选先导化合物的修饰,使组合库的相对结合能计算成为可能。并使用了 7种蛋
2、白质的不同的同源配体数据集和实验结合能数据对该工作流的准确性和可靠性做出了验证。另外,在150ns或更短的采样时间下,该方法在大多数情况下,无论对于小型还是大型组合库,平均误差均低于Ikcal/mol。对于多位点系统,该方法的效率估计比FEP应用程序高一个数量级。因此,结果表明,所提出的MSLD工作流可有效筛选组合库,可用于快速探索化学空间以优化结合能,从而在先导化合物优化方面具有实用价值。入动力学可自动、准确和扩展的计算蛋白与配体的相对结合自由能Ref: J. Chern. Theory Comput. Published onlinel7 November 2020, IF=5.011链接
3、:https:/dx.doi.org/l0.1021/acs.jctc.0c00830一、研究背景在药物发现过程中化合物与靶蛋白的结合能是先导化合物优化阶段的关键性质,而先导化合物优化是一个耗时且成本高昂的阶段。通过结合能的准确预测可以优先考虑改造或优化后活性可能提高的化合物来减少实验。另外,可以探索更大的化学空间,从而实现同时满足多种性能约束的更高质量的化合物设计。基于显示溶剂的自由能方法提供了一个完整的原子描述的受体-配体系统,因此具有准确预测结合亲和力的潜力。在这类方法中,相对自由能法特别适合于先导化合物的优化,因为它们需要根据先导化合物的化学变化来估计相对结合能。尽管相对自由能方法比绝
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