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T=题名（书名、题名），A=作者（责任者），K=主题词，P=出版物名称，PU=出版社名称，O=机构（作者单位、学位授予单位、专利申请人），L=中图分类号，C=学科分类号，U=全部字段，Y=年（出版发行年、学位年度、标准发布年）

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范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
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5 篇 学位论文
3 篇 会议

馆藏范围

8 篇 电子文献
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日期分布

学科分类号

5 篇 理学
- 4 篇 生物学
- 1 篇 物理学
- 1 篇 系统科学
5 篇 工学
- 4 篇 化学工程与技术
- 1 篇 仪器科学与技术
- 1 篇 信息与通信工程
- 1 篇 生物医学工程（可授...
- 1 篇 软件工程
1 篇 医学
- 1 篇 药学(可授医学、理...

主题

8 篇 构象采样
2 篇 打分函数
2 篇 虚拟筛选
2 篇 蛋白质结构预测
2 篇 分子对接
1 篇 蛋白质结构相似性
1 篇 结合热力学
1 篇 统计分析
1 篇 能量陷阱
1 篇 hmm模型
1 篇 预测系统
1 篇 溶液可及区域
1 篇 结构分析
1 篇 简正模结构相似性
1 篇 温度拟合
1 篇 模型质量评估
1 篇 分子动力学模拟
1 篇 真值预测
1 篇 片段组装
1 篇 分子动力学

机构

2 篇 上海交通大学
2 篇 浙江工业大学
2 篇 浙江大学
1 篇 华中科技大学
1 篇 大连理工大学
1 篇 华东理工大学

作者

2 篇 王哲
2 篇 侯廷军
1 篇 余建勇
1 篇 李洪林
1 篇 白芳
1 篇 彭城
1 篇 刘俊
1 篇 黄兆鸿
1 篇 蒋华良
1 篇 刘姣

语言

8 篇 中文

检索条件"主题词=构象采样"

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蛋白质构象转换的构象采样与结构分析研究

蛋白质构象转换的构象采样与结构分析研究

引用

作者：彭城上海交通大学

学位级别：博士

蛋白质具有在不同构象状态(非功能状态和功能状态)之间相互转换的内在能力。这种构象转换对蛋白质生物功能的产生与完成起着重要作用,如蛋白酶的催化能力、动力蛋白中动力的产生、蛋白变构效应的信息传递、离子通道的选择性过滤等,因此... 详细信息

蛋白质具有在不同构象状态(非功能状态和功能状态)之间相互转换的内在能力。这种构象转换对蛋白质生物功能的产生与完成起着重要作用,如蛋白酶的催化能力、动力蛋白中动力的产生、蛋白变构效应的信息传递、离子通道的选择性过滤等,因此正确理解这些功能性构象转换的工作机制对于认识和调控生物功能起着至关重要的作用。实验方法虽然能够提供蛋白质构象转换过程中的主要构象状态和一些宏观参数,但是它不能够提供足够的中间构象来理解转换过程的分子机制和生物功能,因此计算成为研究蛋白质构象转换的另外一种重要手段。本文主要从三个相辅相成的方面对蛋白质构象转换进行计算研究,主要包括了构象采样、结构相似性和结构分析。构象采样是为了获得蛋白质在不同状态之间的构象转换过程,为揭示生物功能提供数据。蛋白质结构相似性度量用于观测采样轨迹,识别其中的状态变化以及判断功能性的构象转移是否发生。这种识别和标识过程不仅对于正确理解构象采样十分关键,也为下一步的结构分析提供了基础,起着承上启下的作用。合适的结构分析方法能够对标识过的采样结果进行分析,从而揭示蛋白质构象转换的分子机制及其生物功能。基于实验所揭示的生物现象,本文提出了一种研究蛋白质构象转换的计算框架,包括构象采样方法、结构相似性度量以及采样所得构象的统计分析。这个框架的一个特点是不需要先验地知道蛋白质构象转换的自由能面和亚状态等动力学信息,这里面涉及到的构象转换过程和亚状态识别过程均由构象采样和蛋白质结构相似性相互配合来完成。具体地讲,这个计算框架包括以下三个方面: 1.在构象采样上,本文提出了将单个长时间尺度的整体构象转换问题转化成独立的、多步骤的短时间尺度的构象转换问题,从而实现对于蛋白质构象转换的快速采样。最近的实验研究表明蛋白质功能性构象转换的时间尺度通常在毫秒到秒之间,远远超出了现有计算采样的能力。本文在基于蛋白质构象转换存在着空间和时间的层次化结构这个假设的基础上,将复杂的长时间尺度整体构象转换问题分解成独立的、多步骤的短时间尺度构象转换问题,然后借鉴分布式模拟和并行模拟思想,使用一组并行短时间尺度分子动力学模拟代替传统的单个长时间尺度分子动力学模拟,实现蛋白质在不同状态或亚状态之间的构象转换。这种采样策略不仅能够提高计算资源的利用率,还能够有机地配合蛋白质结构相似性度量,使得蛋白质快速逃离局部能量最小点,减少不必要的采样,从而达到加速采样的目的。需要强调的是,该问题的创新性只是在于复杂构象转换的任务分解,而非采样的整个过程。 2.在蛋白质结构相似性度量上,本文提出了简正模结构相似性,并把它有机地结合到构象采样和后续的结构分析。这种结构相似性度量在本文提出的计算体系中起着承上启下的作用,是这个框架的关键部分,也是本文重要的创新之处。对于并行模拟轨迹获得的每个蛋白质构象,本文均使用弹性网络模型独立地计算其低频率简正模,并将其投影到参考状态的对应简正模,从而定义蛋白质结构相似性,进行模拟轨迹状态的识别,决定下一步模拟所采用的起始构象状态,或者终止采样过程。同时,这种构象采样的识别和标识过程也为下一步的结构分析提供了基础。 3.在结构分析上,我们结合本文采样特点,将几种比较常用的构象统计方法有机地结合在本文计算框架,用于揭示蛋白质构象转换的分子机制和生物功能。基于简正模结构相似性,我们可以对采样所得构象进行状态分类,然后使用不同方法分析每类状态下的统计特性,如相关性分析、主成分分析、聚类分析、网络分析等。不同状态之间统计特性的相似性和差异性则能够揭示构象转换的分子机制。需要说明的是,这些结构分析方法不是本文提出的,我们只是将它们有机地结合在本文计算框架里,用于分析构象转换的分子机制和生物功能。本文将这种计算框架应用到不同类型的蛋白质。首先,我们用这种方法研究了一种模板蛋白质:腺苷酸激酶。该蛋白质系统具有丰富的实验和计算数据,为验证本文方法的有效性和优越性、说明本文方法的生物意义提供了一个良好的模板。通过计算发现,本文方法所揭示的腺苷酸激酶构象转换机制不仅符合其生物功能,具有很强的生物意义,而且能够发现其它方法不能发现的机理。此外,与实验测得的构象转换时间尺度相比,我们的计算方法极大的减少了采样所需时间尺度,提高了采样效率。其次,我们用这种方法研究了一种当前大家所关心的、功能还不清晰的蛋白质:AMP活化蛋白激酶。该蛋白质具有自抑制功能,在生物体能量平衡中起着重要作用。但是由于该蛋白质结构和功能十分复杂,使得这个蛋白质系统的结构信息不完整、功能发生机制不清晰,从而使得对于它的动力学研究具有相当的难度。通过使用本文计算方法,我们成功地揭示了这种蛋白质自抑制功能发生的动力学机制。值得说明的是,本文的研究是AMP活化蛋白激酶自抑制功能动力学方面的第一次研究,具有重要的参考意义。最后

关键词：蛋白质构象转换构象采样蛋白质结构相似性结构分析简正模结构相似性分子动力学模拟统计分析

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蛋白质和多肽链构象的高效采样方法

蛋白质和多肽链构象的高效采样方法

引用

作者：刘姣华中科技大学

学位级别：硕士

计算机模拟的方法已经广泛深入到蛋白质等生物大分子的研究当中，然而传统分子动力学模拟对蛋白质或者多肽的采样结果并不理想，通常是因为蛋白质或者多肽它们的自由能面上存在众多的局部能量最小态，在采样过程中，往往容易停留在这些... 详细信息

计算机模拟的方法已经广泛深入到蛋白质等生物大分子的研究当中，然而传统分子动力学模拟对蛋白质或者多肽的采样结果并不理想，通常是因为蛋白质或者多肽它们的自由能面上存在众多的局部能量最小态，在采样过程中，往往容易停留在这些最小态中，而不能很快的跳跃到周围其它的状态上。本文的工作首先从组成蛋白质最基本的氨基酸出发，介绍构成蛋白质的20种常见的氨基酸的基本特性；然后回归到物理层面上来研究蛋白质的物理特性，包括能量分布和自由能等；其次，用分子动力学模拟的方法来研究蛋白质分子，分析比较各种不同的分子动力学模拟方法；进一步，提出双耦合的分子动力学采样的方法；最后，将这种方法应用到特定的多肽上来验证新提出的方法的可行性与优点。与此同时，本文会指出，动能在某些自由度上呈现的衰减形式的分布，是传统采样方法效率低下的主要原因，为了解决这些问题对自由能采样造成的影响，我们在某些感兴趣的自由度序参量（如二面角）的方向上再次拟合一个热浴，来让动能在这些自由度上的分布呈高斯分布的形式。本文是以丙氨酸二肽作为我们的研究模型，从模拟结果中我们发现，用双耦合采样的方法极大地提高了整个构象空间的采样效率，构造了一个完整的自由能面，这是传统的分子动力学所不能达到的。

关键词：分子动力学广义坐标构象采样温度拟合自由能面

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蛋白质结构预测及其模型质量评估方法研究

蛋白质结构预测及其模型质量评估方法研究

引用

作者：刘俊浙江工业大学

学位级别：博士

蛋白质是生命活动的主要承担者，几乎支撑着生命的所有功能。蛋白质的功能取决于其独特的三维结构，获取蛋白质的三维结构是了解其生物功能的关键，具有重要的生物学和医学意义。通过X射线衍射、核磁共振和冷冻电镜等实验方法测定蛋白... 详细信息

蛋白质是生命活动的主要承担者，几乎支撑着生命的所有功能。蛋白质的功能取决于其独特的三维结构，获取蛋白质的三维结构是了解其生物功能的关键，具有重要的生物学和医学意义。通过X射线衍射、核磁共振和冷冻电镜等实验方法测定蛋白质的三维结构耗时、费力、成本高，无法满足高通量获取蛋白质三维结构的需求。因此，如何利用计算技术结合生物学知识，直接从蛋白质序列预测其三维结构是生物信息学的重要研究内容之一。　　能量函数的不精确性和蛋白质构象空间的高维特性，使得蛋白质构象采样成为蛋白质结构预测的主要挑战之一。特别是对于蛋白质结构中不规则的柔性Loop区域，其微小的变化可能对整体拓扑结构产生巨大的影响，因此Loop区的采样往往是不充分的;此外，离散的片段组装很难在连续的构象空间中采样到满足精细距离约束的最优解;因此，设计高效的构象采样算法是提高蛋白质结构预测精度的关键。模型质量评估是蛋白质结构预测的重要组成部分，对于挑选最佳模型和进一步的结构精修具有重要意义，设计高效可靠的模型质量评估方法是改善预测模型精度和提高预测模型可用性的重要手段。本文针对结构预测问题，提出了一种Loop区特定的扰动模型和构象采样算法;针对离散的片段组装提出了闭环连续二面角优化方法;针对模型质量评估问题，提出了基于深度学习的模型质量评估方法和基于模型质量评估反馈的从头蛋白质结构预测方法;针对蛋白质复合物结构，提出了复合物模型质量评估方法。　　本文的主要工作可以归纳为以下几点：　　(1)针对蛋白质构象采样过程中Loop区采样不足的问题，提出了基于种群的全局探索和Loop扰动的蛋白质构象采样方法。在全局探索阶段，通过片段组装广泛采样构象空间，并采用片段重组实现种群中构象的信息交互;在Loop扰动阶段，根据刚体旋转变换建立Loop区特定的扰动模型，并采用差分进化算法生成多组扰动角，从而在不引起拓扑结构大变化的情况下调整Loop区的结构。实验结果表明，Loop扰动能够有效提高结构的多样性和采样的成功率，并且Loop扰动产生的微小调整可以不断累积并最终产生可观的效益;使用Loop扰动后，Loop区域采样成功率提升至88.7%，预测模型的TM-score提升约19.0%。　　(2)针对离散的片段组装可能无法在连续的蛋白质构象空间中采样到最优构象的问题，提出了距离引导的闭环连续二面角优化方法。首先，为了增加构象的多样性，设计了局部二面角变异和交叉策略，以产生有潜力的新的二面角;其次，通过重新定义目标函数对Loop区扰动模型进行了拓展，使其能够快速调整Loop区两端二级结构的位置关系;最后，设计了基于距离比对的残基优化程度衡量指标，并对优化不足的残基进行有针对性的二面角优化。实验结果表明，所提方法能够显著改善距离辅助的片段组装方法的预测精度，二级结构调整和残基二面角优化分别使得预测模型的TM-score提升了约12.7%和15.0%。　　(3)蛋白质结构特征表达和深度学习网络训练是影响模型质量评估的两个主要因素。为了更全面的表征蛋白质结构模型，提出了残基级快速形状识别(UltrafastShape,Recognition,USR)，刻画局部残基与整体拓扑结构的关系，与刻画残基局部结构信息的体素化特征形成互补;进一步采用来自多序列比对的序列特征来刻画蛋白质共进化信息，采用来自模板的结构特征来反映蛋白质家族信息。在网络模型设计方面，在残差神经网络的基础上，设计了三角形乘法更新和轴向注意力机制用来增强残基间的信息交互。在CASP和CAMEO数据集上的测试结果验证了所提方法的先进性和优越性。　　(4)为了研究蛋白质模型质量评估是否有助于提高结构预测的精度，在上述算法研究的基础上，提出了基于模型质量评估动态反馈的从头蛋白质结构预测方法。设计了两个残差神经网络，第一个网络用来预测残基间几何约束，并根据几何约束预测蛋白质结构;第二个网络用来评估预测模型的精度，并将评估结果反馈到几何约束预测网络，重新预测几何约束并纠正蛋白质结构模型。实验结果表明，模型质量评估反馈机制能够显著改善结构预测精度，所提方法优于主流的从头结构预测方法。　　(5)针对蛋白质复合物结构模型，提出了基于深度学习的复合物模型质量评估方法。从整体复合物特征、单体内特征和单体间特征三个层面刻画复合物结构模型。设计了单体USR，刻画局部残基与整体复合物拓扑结构的关系;设计了复合物USR，刻画单体内的局部残基与其他单体拓扑结构的关系;此外，基于蛋白质语言模型描述蛋白质序列信息和单体间序列的关系。通过训练基于三角形更新和轴向注意力机制的残差神经网络来预测蛋白质复合物每个残基的精度以及界面残基精度。实验结果表明，所提方法在界面残基精度评估上处于领先水平。　　提出的蛋白质单体模型质量评估方法DeepUMQA2在国际蛋白质结构预测领域权威赛事CAMEO的三个

关键词：蛋白质结构预测模型质量评估蛋白质复合物二级结构构象采样

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基于HMM方法的蛋白质局部片段结构属性的预测研究

基于HMM方法的蛋白质局部片段结构属性的预测研究

引用

作者：余建勇上海交通大学

学位级别：博士

随着人类基因组计划的胜利完成，蛋白质的结构和功能预测已经成为当今计算生物学研究面临的最重要的挑战之一。如何由蛋白质的氨基酸序列预测蛋白质的三维结构，这个问题不仅具有重大的科学意义，而且在医学和生物工程领域都具有极大的... 详细信息

随着人类基因组计划的胜利完成，蛋白质的结构和功能预测已经成为当今计算生物学研究面临的最重要的挑战之一。如何由蛋白质的氨基酸序列预测蛋白质的三维结构，这个问题不仅具有重大的科学意义，而且在医学和生物工程领域都具有极大的应用价值，对揭示人类生命的奥秘将产生深远的影响。目前，已发展的预测技术大多是基于知识的数据挖掘和机器学习等方法，使用结构片段作为构建模块，再进行蛋白质片段的组装。但事实上，有限数量的构建模块具有一定的离散属性，是不能覆盖蛋白质整个结构构象空间的。在搜索蛋白质构象空间时也存在着采样瓶颈，特别是在连续的蛋白质骨架角度空间，从而导致预测精度的丢失。因此，如何对待和处理蛋白质局部结构片段，正确识别和采样这些局部片段的骨架构象，将是进一步提高蛋白质结构预测精度的关键问题。本文聚焦在蛋白质局部结构基序片段的预测，通过对其两个重要结构属性：骨架扭转角BTA和溶液可及区域RSA的建模与真值预测，成功地构造出基序片段的结构构象。再以基序片段的构象采样作为组装蛋白质三级结构的基础，形成了一个较为完整的片段识别定位与预测系统，和对结构属性预测的集成整合系统。本文通过研究蛋白质骨架扭转角对(Φ,ψ)的分布特性，提出了BTA的二变量余弦分布混合模型，和用于蛋白质结构属性预测的改进的HMM模型。在模型的应用中，设计了一个回溯动态规划采样算法，用以采样得到蛋白质基序片段的结构构象。并在此基础上，建议了一个蛋白质局部片段的识别与预测系统，用于蛋白质基序模式的识别与定位，以及识别出来的基序建模与预测。提出了一种可变长度滑动窗口扫描算法用于结构基序片段的辨识。最后，对使用的HMM模型做了进一步的改进，开发了一个集成的蛋白质局部结构属性真值预测系统，同时得到基序片段的两种结构属性RSA和BTA的真值。本文主要的研究贡献包括： 1)针对蛋白质基序片段的结构特性，提出了一个用于蛋白质结构属性预测的改进的隐马尔可夫HMM模型，更好地抓住局部结构的偏好性。该模型为蛋白质的每种结构属性建立了一种状态。模型的每个隐节点代表了基序片段链中一个残基的特定位置，密切联系着四类发散节点各自一定的概率分布。解决了该改进模型的评估、解码、学习等几个主要问题，并给出了相应的算法。根据骨架扭转角BTA和溶液可及区域RSA相应的概率分布，改进的HMM模型能很好地抓住基序片段中相邻残基之间这两个结构属性的关联性和依赖性。 2)针对蛋白质基序片段骨架扭转角(Φ,ψ)的偏好信息及分布特性，提出了一个二变量余弦分布混合模型，对每个残基(Φ,ψ)的角度关联性进行建模，并使用一个期望值最大化（EM）算法，得到其混合模型的参数估计。用连续的方向统计分布来描述骨架扭转角对(Φ,ψ)的概率密度函数，而不是将角度划分成多个区间状态，这种类似自然结构的表达避免了其他传统方法所采用的角度离散化。在一个连续的(Φ,ψ)空间中，用一个双面角对(Φ,ψ)的序列来描述蛋白质基序片段的骨架构象，并使用改进的HMM模型和回溯动态规划采样算法，确保了一个无偏的蛋白质空间构象采样。 3)针对构建模块BBs的离散属性与蛋白质骨架构象的连续特性不一致的问题，提出了一个基于HMM模型的概率构象采样方法，将局部蛋白质氨基酸序列和其相应的二级结构信息作为模型的混合输入，在一个连续的(Φ,ψ)空间中采样片段的骨架结构构象。同时，设计了一种新的回溯动态规划采样算法应用到这个HMM模型，用以抓住蛋白质基序片段链中相邻两个残基之间结构属性的所有依赖关系。建议的方法能重复采样骨架片段的一些类似自然的结构构象，较好地解决了在连续的(Φ,ψ)空间中搜索蛋白质构象时存在的瓶颈。在模型的最优路径上，一些知名的蛋白质结构基序片段能被很好地重现。 4)针对蛋白质结构预测中局部结构片段组装的流程，提出了一个蛋白质局部片段识别定位与预测系统，以遵循蛋白质结构拓扑的等级层次组织。该系统沿着蛋白质氨基酸序列搜索和定位其中的结构基序片段，并在连续的构象空间采样其相应的骨架扭转角(Φ,ψ)，从而构造基序片段的结构构象，用以蛋白质三级结构的组装。框架大体上分两个部分：蛋白质基序片段的识别与定位，辨识出来的基序建模与预测。在识别过程中，设计了一种可变长度滑动窗口扫描算法用于结构基序片段的辨识。滑动窗口的长度变化从最小值7到最大值19不等，待测序列片段与82种标准模式中的每一个且长度相同的基序模式进行比对、匹配。这个系统可以作为获得更好蛋白质三级结构预测服务的基础。 5)针对蛋白质多数结构属性是连续变量的特性，开发了一个集成的蛋白质局部结构属性的真值预测系统，同时预测基序片段的两种结构属性溶液可及区域RSA真值和骨架扭转角BTA的真值，以代替将结构属性分类成几个定义状态的预测。并对之前的HMM模型做了进一步的改进，使得改

关键词：蛋白质结构预测结构基序片段蛋白质骨架扭转角溶液可及区域构象采样片段组装 HMM模型真值预测

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蛋白质折叠路径预测算法设计与系统开发

蛋白质折叠路径预测算法设计与系统开发

引用

作者：黄兆鸿浙江工业大学

学位级别：硕士

蛋白质折叠机制研究是分子生物的一个重要挑战，对于揭示生物大分子的运动规律、理解蛋白质错误折叠病的致病机理和设计蛋白质工程材料等方面都有重要意义。研究蛋白质折叠机制需要探索蛋白质折叠中间状态及其顺序。然而，传统生物实验... 详细信息

蛋白质折叠机制研究是分子生物的一个重要挑战，对于揭示生物大分子的运动规律、理解蛋白质错误折叠病的致病机理和设计蛋白质工程材料等方面都有重要意义。研究蛋白质折叠机制需要探索蛋白质折叠中间状态及其顺序。然而，传统生物实验方法探索蛋白质折叠中间状态进展缓慢;主流的分子动力学模拟方法也难以探索分子量较大的蛋白质折叠路径。因此，现有方法解析蛋白质折叠路径仍然存在挑战。针对上述问题，本文设计了基于动量的构象优化算法，实现了蛋白质折叠中间状态的充分探索，进一步设计了基于构象采样的蛋白质折叠路径预测算法，并开发了相应系统 (Protein folding pathway prediction based on conformational sampling, Pathfinder)。本文主要工作如下：　　(1) 在查阅国内外蛋白质折叠相关文献的基础上，介绍了折叠机制研究的主流方法和研究现状，详细介绍了蛋白质结构模型、折叠理论、折叠数据库、构象采样算法、蛋白质结构相似度指标以及系统开发相关基础知识。　　(2) 针对构象采样容易陷入局部能量陷阱的问题，设计了一种基于动量的构象优化算法 (Momentum-based conformational optimization, MO)。在 MO 中考虑采样构象和能量差值因素，设计原始目标能量函数改善的能量景观，提升采样效率。331个蛋白质的测试结果表明，相比于基准的构象采样算法，MO在不降低采样精度的情况下提高了14.3%的采样效率，这也表明了MO采样算法更容易跳出能量陷阱，实现了能量陷阱之间的有效转移。　　(3) 进一步设计了一种基于构象采样的蛋白质折叠路径预测算法。在算法中，首先通过多轨迹采样对构象空间进行采样获得诱饵数据，对诱饵数据进行聚类，并提取聚类种子状态，在这些种子状态包含了具有构象异质性的蛋白质中间状态的能量陷阱;然后，受隐马尔可夫模型的启发，基于动量构象优化算法，设计了重采样算法检测种子状态转移频率，进而构建状态转移概率模型。最后通过求解最大概率转移路径预测蛋白质折叠路径。在上述算法的基础上，设计并开发了蛋白质折叠路径预测系统Pathfinder。　　(4) 通过查阅现有文献资料，收集了 30 个具有生物实验数据的蛋白质折叠测试集，对其中5个蛋白质，Pathfinder预测了与生物实验数据完全一致的折叠路径，对其余25个蛋白质，给出了它们的折叠路径以待生物实验方法进一步验证。通过案例分析，发现了结构相似的蛋白质可能具有不同的折叠机制以发挥不同的特异生物学功能、同源蛋白具有相似的折叠顺序，以及 α-螺旋比 β-折叠更容易在蛋白质折叠早期等折叠机制。此外，Pathfinder还预测了4个未有折叠机制研究蛋白质的折叠路径，为研究提供新的见解。

关键词：蛋白质折叠路径预测系统构象采样能量陷阱软件开发

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10种分子对接程序采样和打分性能的综合测评

10种分子对接程序采样和打分性能的综合测评

引用

中国化学会第30届学术年会

作者：王哲侯廷军浙江大学药学院杭州310058

分子对接方法作为当今最为常用的基于结构的药物设计手段之一，其不仅能给出配体在靶标结合口袋内的正确结合模式，还可以预测两者的结合强度。随着分子对接程序的不断更新和开发，可选的程序越来越多，而对现有对接程序优缺点的全面了... 详细信息

分子对接方法作为当今最为常用的基于结构的药物设计手段之一，其不仅能给出配体在靶标结合口袋内的正确结合模式，还可以预测两者的结合强度。随着分子对接程序的不断更新和开发，可选的程序越来越多，而对现有对接程序优缺点的全面了解则是能否将其合理应用于分子对接或基于分子对接的虚拟筛选研究中的前提条件。

关键词：分子对接构象采样打分函数虚拟筛选

来源：评论

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结合动力学药物设计方法

结合动力学药物设计方法

引用

第十二届全国计算(机)化学学术会议

作者：白芳蒋华良李洪林大连理工大学化工与环境生命学部大连116023 华东理工大学药学院上海市新药设计重点实验室上海200237

现有药物发现理念是"分子与靶标(受体)的结合亲和力(binding affinity)越强，药效越好"。然而，近年来对已经上市药物的统计结果表明，药物与靶标的结合亲和性与药效没有直接的相关性，大多数药物的药效与药物-受体结合的保... 详细信息

现有药物发现理念是"分子与靶标(受体)的结合亲和力(binding affinity)越强，药效越好"。然而，近年来对已经上市药物的统计结果表明，药物与靶标的结合亲和性与药效没有直接的相关性，大多数药物的药效与药物-受体结合的保留时间(residence time)成正比。药物-受体结合是一个动态过程，结合亲和性是药物-靶标相互作用达到平衡时的热力学性质;另一方面，药物与受体结合和解离的动力学(kinetics)性质主要由结合速率常数(kon)解离速率常数(koff)决定。药物-受体结合的保留时间是解离速率常数的倒数，解离速率常数越小，药物在受体活性部位呆的时间越长，药效越好。因此，目前药物发现方法、技术和策略应从"强调药物-受体结合的亲和性"向"全面考虑药物-受体结合的动力学行为"转变。

关键词：结合热力学结合动力学性质结合自由能构象采样

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10种分子对接程序采样和打分性能的综合测评

10种分子对接程序采样和打分性能的综合测评

引用

中国化学会第30届学术年会-第二十五分会：化学信息学与化学计量学

作者：王哲侯廷军浙江大学药学院

分子对接方法作为当今最为常用的基于结构的药物设计手段之一,其不仅能给出配体在靶标结合口袋内的正确结合模式,还可以预测两者的结合强度。随着分子对接程序的不断更新和开发,可选的程序越来越多,而对现有对接程序优缺点的全面了解则... 详细信息

分子对接方法作为当今最为常用的基于结构的药物设计手段之一,其不仅能给出配体在靶标结合口袋内的正确结合模式,还可以预测两者的结合强度。随着分子对接程序的不断更新和开发,可选的程序越来越多,而对现有对接程序优缺点的全面了解则是能否将其合理应用于分子对接或基于分子对接的虚拟筛选研究中的前提条件。本课题基于PDBbind数据库中的2002个配体-蛋白晶体复合物,对包括五种商业化对接程序(LigandFit、Glide、GOLD、MOE Dock、Surflex-Dock)和五种学术免费的对接程序(AutoDock、AutoDock Vina、LeDock、rDock、UCSF DOCK)的采样性能和打分性能进行了系统的测评。

关键词：分子对接构象采样打分函数虚拟筛选

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