使用模拟交换分子动力学与蒙特卡洛姿势水库的模拟交换分子动力学,快速恢复和完善连接体-受体复合体
Juan Alcantara1,2, Kelley Chiu3, John D Bickel1
1Department of Chemistry, Stony Brook University, Stony Brook 11794, United States.
Journal of chemical theory and computation
|October 13, 2023
概括
我们开发了一种新的分子动力学方法,以提高虚拟查 (VS) 的准确性. 这种方法完善了连接体姿势,成功地挽救了失败的预测,并增强了药物发现潜力.
科学领域:
- 计算化学是一种计算化学.
- 结构生物学是结构生物学.
- 药物发现 药物发现
背景情况:
- 虚拟查 (VS) 对于识别潜在药物候选人至关重要,但往往难以准确地预测姿势.
- 简化的能量函数和VS中的有限灵活性可能导致不准确的连接物排名.
研究的目的:
- 为了适应水库复制品交换分子动力学 (res-REMD) 来重新排名由VS产生的姿势.
- 通过整合完整的灵活性来提高蛋白质 - 配体复杂模型的准确性.
主要方法:
- 进行了储水复制品交换分子动力学 (res-REMD) 模拟.
- 蒙特卡洛跳跃被纳入,以探索由VS产生的替代姿势.
- 大都会标准被用于模拟期间的姿势选择.
主要成果:
- 在所有测试系统中,res-REMD协议在10秒内趋同.
- 所有四个模型蛋白质-连接体复合体都显示出与结晶学姿势的高度相似性 (RMSD < 2.0 Å) 在最终组合中.
- 两个以前失败的VS预测成功地得到了挽救,一个成功的预测得到了改进.
结论:
- res-REMD方法有效地重新排列了VS姿势,提高了蛋白质 - 连接体复合体建模的准确性.
- 这种方法提高了 VS 在药物发现中的可靠性,因为它充分考虑了连接体和蛋白质的灵活性.
- 该协议显示了拯救失败的VS预测和改进成功的预测的潜力.
