Учет взаимодействий между атомами Лиганда в задаче Докинга с помощью потенциала усредненных энергий

Автор: Лизунов А.Ю., Зайцева Н.И., Зосимов В.В.

Журнал: Труды Московского физико-технического института @trudy-mipt

Статья в выпуске: 1 (21) т.6, 2014 года.

Бесплатный доступ

Предлагается универсальный алгоритм учета нековалентных взаимодействий между атомами лиганда при решении задачи докинга. Предложенный алгоритм может быть реализован с любой эмпирической функцией оценки межатомного взаимодействия. Алгоритм реализован в программе Алгокомб на основе функции оценки межатомного взаимодействия Тарасова-Мурышева. На примере стандартного теста Рогнана показано существенное улучшение качества решения задачи докинга для гибких лигандов при учете внутренних взаимодействий лиганда с помощью предложенного алгоритма.

Докинг, внутренние взаимодействия лиганда, оценочная функция, оценочная функция на основе усредненных энергий, нековалентные взаимодействия, гибкие лиганды

Короткий адрес: https://sciup.org/142185978

IDR: 142185978

Список литературы Учет взаимодействий между атомами Лиганда в задаче Докинга с помощью потенциала усредненных энергий

Ramensky V., Sobol A., Zaitseva N., Rubinov A., Zosimov V. A novel approach to local similarity of protein binding sites substantially improves computational drug design results//Proteins. -2007. -V. 69(2). -P. 349-357
Muryshev A.E., Tarasov D.N., Butygin A.V., Butygina O.Y., Aleksandrov A.B. & Nikitin S.M. A novel scoring function for molecular docking//J. of Comp.-Aided Mol. Design. -2003. -V. 17. -P. 597-605
Хёльтье Х.Д. [и др.]. Молекулярное моделирование: теория и практика. -М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2009
Cheng T., Li X., Li Y., Liu Z., Wang R. Comparative assessment of scoring functions on a diverse test set//J. Chem. Inf. Model. -2009. Apr. -V. 49(4). -P. 1079-1093
Plewczynski D., La𝑧´niewski M., Augustyniak R., Ginalski K. Can we trust docking results? Evaluation of seven commonly used programs on PDBbind database//J. Comput. Chem. -2011. -V. 32(4). -P. 742-55
Электронная база данных трехмерных структур белковых комплексов Protein Data Bank (PDB). URL: http://www.rcsb.org/pdb/
Scott J. Weiner, Peter A. Kollman, Paul Weiner, et al. A new force field for molecular mechanical simulation of nucleic acids and proteins//J. Am. Chem. Soc. -1984. -V. 106(3). -P. 765-784
Andrew M. Petros, David G. Nettesheim, Stephen W. Fesik, et al. Rationale for Bcl-xL/Bad peptide complex formation from structure, mutagenesis, and biophysical studies//Protein Science. -2000. -V. 9. -P. 2528-2534
Kellenberger E., Rodrigo J., Muller P. and Rognan D. Comparative evaluation of eight docking tools for docking and virtual screening accuracy//Proteins: Structure, Function, and Bioinformatics. -2004. -V. 57. -P. 225-242
Huang S.Y., Zou X.Q. An Iterative Knowledge-Based Scoring Function to Predict Protein-Ligand Interactions: I. Derivation of Interaction Potentials//J. Comput. Chem. -2006. -V. 27. -P. 1866-1875
Huang S.Y., Zou X.Q. Inclusion of solvation and entropy in the knowledge-based scoring function for protein-ligand interactions//J. Chem. Inf. Model. -2010. -V. 50. -P. 262-273
Qiancheng Shen, Hualiang Jiang, et al. Knowledge-Based Scoring Functions in Drug Design: 2. Can the Knowledge Base Be Enriched?//J. Chem. Inf. Model. -2011. -V. 51. -P. 386-397
Gehlhaar D.K., Verkhivker G.M., Rejto P.A., Sherman C.J., Fogel D.B., Fogel L.J., Freer S.T. Molecular recognition of the inhibitor AG-1343 by HIV-1 protease: conformationally flexible docking by evolutionary programming//Chem. Biol. -1995. -V. 2. -P. 317-324
DeWitte R.S., Shakhnovich E.I. SMoG: de novo design method based on simple, fast and accurate free energy estimates. 1. Methodology and supporting evidence//J. Am. Chem. Soc. -1996. -V. 118. -P. 11733-11744
Ischenko A.V., Shakhnovich E.I. Small Molecule Growth 2001 (SMoG2001): An improved knowledgebased scoring function for protein-ligand interaction//J. Med. Chem. -2002. -V. 45. -P. 2770-2780
Muegge I., Martin Y.C. A general and fast scoring function for protein-ligand interactions: a simplified potential approach//J. Med. Chem. -1999. -V. 42(5). -P. 791-804
Gohlke H., Hendlich M., Klebe G. Knowledge-based scoring function to predict protein-ligand interactions//J. Mol. Biol. -2000. -V. 295(2). -P. 337-356
Mitchell J.B.O., Laskowski R.A., Alex A.,Thornton J.M. BLEEP-potential of mean force describing protein-ligand interactions: I. Generating potential//J. Comp.Chem. -1999. -V. 20(2). -P. 1165-1176
Ozrin V.D., Subbotin M.V., Nikitin S.M. PLASS: protein-ligand affinity statistical score-a knowledge-based force-field model of interaction derived from the PDB//J. Comput. Aided Mol. Des. -2004. -V. 18(4). -P. 261-270
Mooij W.T., Verdonk M.L. General and targeted statistical potentials for protein-ligand interactions//Proteins. -2005. -V. 61(2). -P. 272-287
Yang C.Y., Wang R., Wang S. M-score: a knowledge-based potential scoring function accounting for protein atom mobility//J. Med. Chem. -2006. -V. 49(20). -P. 5903-5911
Eldridge M.D., Mee R.P. et al. Empirical scoring functions: I. The development of a fast empirical scoring function to estimate the binding affinity of ligands in receptor complexes//J. of Comp.-Aided Mol. Design. -1997. -V. 11. -P. 425-445
Seiji Tanaka and Harold A. Scheraga. Medium-and Long-Range Interaction Parameters between Amino Acids for Predicting Three-Dimensional Structures of Proteins//Macromolecules. -1976. -V. 9(6). -P. 945-950
Manfred J. Sippl. Calculation of conformational ensembles from potentials of mena force: An approach to the knowledge-based prediction of local structures in globular proteins//J. Mol. Biol. -1990. -V. 213(4). -P. 859-883
Manfred J. Sippl. Boltzmann’s principle, knowledge-based mean fields and protein folding. An approach to the computational determination of protein structures//J. Comput. Aided Mol. Des. -1993. -V. 7. -P. 473-501

Еще

Статья научная