当前的分子对接方法可以准确预测RNA抑制剂吗?
Kavinda Kashi Juliyan Gunasinghe1, Irine Runnie Henry Ginjom1, Hwang Siaw San1
1Faculty of Engineering, Computing and Science, Swinburne University of Technology Sarawak, Kuching, Sarawak 93350, Malaysia.
计算型RNA-连接体对接方法对于识别癌症药物标至关重要. 像AutoDock Vina这样的当前工具显示出局限性,这表明需要改进RNA-连接体相互作用评估方法.
科学领域:
- 计算生物学是一种计算生物学.
- 药物发现 药物发现
- 分子建模分子建模
背景情况:
- 非编码RNA在癌症中具有重要意义,并且代表着有前途的药物标.
- 传统的药物查是资源密集型的,使得像RNA-连接体对接这样的计算方法成为可行的替代方案.
- 现有的对接工具主要是针对蛋白质-连接体和蛋白质-蛋白质相互作用进行优化,而不是RNA-连接体系统.
研究的目的:
- 评估常用的对接软件 (AutoDock Vina,HADDOCK,HDOCK) 和一个专门的RNA - 连接体工具 (RLDOCK) 的性能.
- 根据相关对接,盲目对接,得分和对RNA - 连接体相互作用的排名潜力来评估这些方法.
- 为了确定当前对接方法在准确预测RNA-连接体结合方面的局限性.
主要方法:
- 对AutoDock Vina,HADDOCK,HDOCK和RLDOCK进行比较评估.
- 评估标准包括相关的对接成功率,盲目对接性能,得分准确性和排名能力.
- 用分子动力学模拟来完善最高得分的对接姿势.
主要成果:
- 在相似的对接中,RLDOCK在最高得分的姿势中取得了70%的成功率.
- 所有四种方法都未能在分子动态的姿势改进后超过50%的整体成功率.
- 所有测试的对接方法在评分潜在评估方面表现不佳,AutoDock Vina显示混合结果 (AUC 0.70),但在其他指标方面表现不佳.
结论:
- 目前的对接方法需要显著的优化,以准确地预测RNA-连接体相互作用.
- 显然需要开发和完善专门设计用于RNA-ligand对接的计算工具.
- 改进的RNA-连接器对接工具对于推进新型RNA向癌症疗法的发现至关重要.
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