分子模拟研究AChE与酮类曼尼希碱衍生物抑制剂相互作用的结合机理

主要通过分子对接(autodock)、分子动力学(MD)模拟和结合自由能(MM/PBSA)计算等方法研究了3种酮类曼尼希碱衍生物抑制剂(下文它们被标记为M1、M2和M3)与AChE的结合模式和相互作用机理.分析表明,结合自由能的计算结果与实验测得的IC_(50)值结果相对应,而范德华相互作用是这3种抑制剂与AChE结合的主要驱动力.其中,M2和M3与AChE的结合模式相似,但与M1相比有些不同,这点在抑制剂与周围残基之间的能量分析上也有所体现.残基W84和E82则是区分抑制剂M1、M2和M3生物活性高低的关键性残基.     

三氢-咪唑并[4,5-c]喹啉-4(5H)-酮衍生物与二肽基肽酶-4结合机理的理论研究

通过分子对接、分子动力学(MD)模拟和结合自由能分析的方法研究了三氢-咪唑并[4,5-c]喹啉-4(5H)-酮衍生物药物与二肽基肽酶之间的成键机制,分析和讨论了抑制剂和相邻残基之间的氢键和疏水相互作用.用MM-PBSA方法计算得到的4个抑制剂的结合自由能与实验上测得的结果是一致的.抑制剂与DPP-4的关键残基间的范德华相互作用对于体系的结合能有较大的贡献,并且是区分不同抑制剂生物活性的标志之一.     

FKBP12与其抑制剂作用的结合自由能计算

FKBP12(FK506-binding proteins-12)是一种具有神经保护和促神经再生作用的蛋白.文中采用分子动力学模拟取样,运用MM-PBSA方法计算了FKBP12-TST复合物的绝对结合自由能.通过能量分解的方法考察了FKBP12分子主要残基与配体TST之间的相互作用.     

乙酰胆碱酯酶AChE与其抑制剂1,3,4-噻二唑类衍生物的结合机理研究

阿尔茨海默病(Alzheimer’s disease,AD)是老年痴呆的一种,在老年人中有较高的发病率,乙酰胆碱酯酶抑制剂(AChEI)是目前广泛应用于临床治疗这类病症的主要药物.我们选择3种1,3,4-噻二唑抑制剂,分别与AChE进行分子对接和分子动力学(MD)模拟研究其结合模式以及相互作用机理.通过MM-PBSA方法分别计算了3种抑制剂与酶之间的自由结合能,计算结果与实验中测得的抑制剂的IC50值相一致.抑制剂与周围残基之间的氢键作用以及能量分析合理解释了AChE与抑制剂之间的结合模式以及相互作用机理.     

两种雌激素受体与抑制剂作用的机制

对雌激素受体ERα和ERβ与抑制剂244结合的体系进行了12 ns的分子动力学模拟,用MM PBSA方法计算了体系的结合自由能,抑制剂与ERα的结合自由能是-30.11 kJ/mol,与ERβ的是-33.32 kJ/mol。ERα中Met421侧链原子与抑制剂间的静电排斥作用使活性口袋周围的残基构象发生变化,导致活性区域中结合空穴变大,从而使ERα与抑制剂的亲和性降低。自由能分解计算进一步说明了各个残基对自由能的贡献。     

HIV-1 Tat与P-TEFb复合物的分子动力学模拟及结合自由能计算

P-TEFb结构中与Tat蛋白的结合位点是新型抗HIV-1药物设计和虚拟筛选的重要靶标.对含有两个锌指结构的Tat.P-TEFb复合物体系进行了14ns的分子动力学模拟,应用MM-PBSA/GBSA方法计算体系的结合自由能,以及通过基于氨基酸残基的能量分解来探究体系中蛋白质之间的相互作用.结果表明范德华作用能是复合物形成的主要驱动力,Cys261与ZN88之间的配位作用是结合自由能的最大贡献者.根据Tat.P-TEFb体系的动力学结构信息和残基能量分解结果预测了P-TEFb结构中可能的活性位点.位点Ⅰ和位点Ⅱ应可作为基于受体三维结构的抗HIV-1药物分子设计的起始位点.模拟计算的结果可以为进一步指导药物设计奠定基础.     

自分泌运动因子(ATX)抑制剂结合位点的预测及其与rPAI-1的分子对接

利用复合物指纹的虚拟筛选预测自分泌运动因子(ATX)抑制剂的结合位点,并通过与24个抑制剂(10个脂质和脂基抑制剂,14个小分子抑制剂)分子对接和动力学模拟表明,Thr209,Asp172,Tyr306,Phe210,Leu243,Leu213和Phe274是抑制剂结合位点的重要残基,且这些残基均通过侧链与抑制剂作用.利用3D-partner预测出与ATX结合的蛋白为纤溶酶原激活物抑制剂1(rPAI-1),并通过同源模拟,得到rPAI-1的分子结构.利用软件GRAMM将ATX与rPAI-1分子结构相结合,并通过分子动力学模拟确定与大分子抑制剂rPAI-1作用的ATX重要残基Glu155和Ala158.     

CDK5与喹啉酮类抑制剂相互作用的分子模拟研究

本文采用分子对接、分子动力学模拟(MD)和结合自由能计算等方法研究了3种喹啉酮类抑制剂与CDK5的相互作用,并且分析和讨论了药物与其周围残基之间的氢键和疏水作用.模拟结果还表明M1和M2与CDK5的结合模式很相似,但残基分解分析表明残基Ile10对于区分M1和M2之间不同的生物活性起到关键的作用.然而,M3的结合模式与M1或M2相比却有一些不同,其中它与残基Asn144之间的静电作用在结合过程中起到了关键的作用.本文的工作对于以后设计新型的有较高选择性的CDK5抑制剂具有一定的指导意义.     

基于蛋白质专一性力场和分子动力学模拟研究细胞周期依赖性蛋白激酶5与Roscovitine衍生物的作用机制

本文通过分子对接,将极化的蛋白质专一性电荷(PPC)替换AMBERFF03电荷,利用分子动力学模拟(MD)和结合自由能计算等方法研究3种Roscovitine衍生物抑制剂与细胞周期依赖性蛋白激酶5(CDK5)的相互作用,分析药物与其周围残基之间的氢键作用以及蛋白质极化对静电作用和范德华作用等的影响。模拟结果表明:3种抑制剂与CDK5的结合模式很相似,范德华力对亲和能有较大贡献。但残基分解分析表明Glu81、Cys83和Lys89与抑制剂形成静电相互作用能显著区分3种不同Roscovitine衍生物类抑制剂的生物活性。     

基于序列剖面和可及表面积的蛋白质相互作用位点的预测

蛋白质相互作用位点的预测对于突变设计和蛋白质相互作用网络的重构都是至关重要的.由于实验确定的蛋白质复合物和蛋白质配体复合物的结构依然相当少,预测蛋白质相互作用位点的计算方法就显得十分重要.该文提出了一种以支持向量机为分类器,以邻近残基的序列剖面和可及表面积为输入数据来预测蛋白质相互作用位点的方法.计算结果显示,界面残基和非界面残基被识别的准确率为75.12%,假阳性率为28.04%.与输入数据仅有序列剖面的方法相比,界面残基和非界面残基被识别的准确率提高了4.34%,假阳性率降低了4.63%.