Method Article

Strukturanalysen einer epidermalen Wachstumsfaktor-Rezeptor-spezifischen einzelkettigen Fragment-Variablen mittels eines In-silico-Ansatzes

DOI:

10.3791/65894

⸱

November 10th, 2023

 , 
1College of Arts and Sciences, Qatar University, 2Amity University

In This Article

Summary

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Auf dieses Vorhersageprotokoll zur Modellierung der Antikörperhomologie folgen das Antikörper-Rezeptor-Pyrx-Docking und die molekulardynamische Simulation. Diese drei primären Methoden werden verwendet, um die genauen Antikörper-Rezeptor-Bindungsbereiche und die Bindungsstabilität der endgültigen Struktur sichtbar zu machen.

Abstract

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Einzelkettige Fragment variable (scFv) Antikörper wurden zuvor aus variablen leichten und schweren Ketten aufgebaut, die durch einen (Gly4-Ser) 3-Linker verbunden waren. Der Linker wurde mit Hilfe einer molekularen Modellierungssoftware als Schleifenstruktur erstellt. Hier stellen wir ein Protokoll für dieIn-silico-Analyse eines vollständigen scFv-Antikörpers vor, der mit dem epidermalen Wachstumsfaktor-Rezeptor (EGFR) interagiert. Die Homologiemodellierung mit Pyrx des Protein-Protein-Dockings und der molekulardynamischen Simulation des interagierenden scFv-Antikörpers und EGFR Zunächst verwendeten die Autoren ein Modellierungsprogramm für die Proteinstruktur und Python für die Homologiemodellierung, und die Antikörper-scFv-Struktur wurde für die Homologie modelliert. Die Forscher luden die Pyrx-Software als Plattform in der Docking-Studie herunter. Die molekulardynamische Simulation wurde mit Hilfe einer Modellierungssoftware durchgeführt. Die Ergebnisse zeigen, dass das Proteinmodell die niedrigste Bindungsenergie aufwies, wenn die MD-Simulation einer Energieminimierung unterzogen wurde (-5,4 kcal/M). Darüber hinaus zeigte die MD-Simulation in dieser Studie, dass der angedockte EGFR-scFv-Antikörper für 20-75 ns stabil war, wenn die Bewegung der Struktur stark auf 7,2 Å anstieg. Zusammenfassend wurde eine In-silico-Analysedurchgeführt, und die molekularen Docking- und Molekulardynamik-Simulationen des scFv-Antikörpers bewiesen die Wirksamkeit des entwickelten immuntherapeutischen Medikaments scFv als spezifische medikamentöse Therapie für EGFR.

Introduction

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Konformationsänderungen des Proteins (Ligand und Rezeptor) erfolgen immer auf der Grundlage strukturbasierter Funktionen. Die Untersuchung der möglichen Bindungsrillen des Proteins und die Vorhersage der stabilen Bindungsinteraktion ist eine fortschrittliche Methode, um Arzneimittel für eine bessere Verwendung im menschlichen Körper vorzubereiten. Die Homologiemodellierung, gefolgt von Docking und molekulardynamischer Simulation, ist eine einfache Methode zur genauen Vorhersage stabiler Bindungsinteraktionen zwischen den Resten von Rezeptoren und konstruierten Antikörpern, die als spezifische personalisierte Medizin verwendet werden 1,2. Die vorhergesagte Modellstruktur kann Konformationsänderungen und Umlagerungen in Liganden-Rezeptor-Bindungsstellen, insbesondere an der Antikörper-Rezeptor-Grenzfläche, zeigen. Die Gründe für diese Veränderungen sind vielfältig, wie z.B. die Rotation von Sidechains, der globale Strukturwandel oder komplexere Modifikationen. Der Hauptgrund für die Homologiemodellierung besteht darin, die Tertiärstruktur eines Proteins von seiner Primärstruktur zu unterscheiden 2,3.

Ein Tyrosinkinase-Rezeptor namens epidermaler Wachstumsfaktor-Rezeptor (EGFR) spielt viele biologische Rollen in Krebszellen, darunter Apoptose 4,5, Differenzierung 6,7, Zellzyklusprogression 8,9, Entwicklung 9,10 und Transkription11. EGFR ist eines der bekanntesten therapeutischen Ziele für Brustkrebs12. Die Überexpression regulärer Kinaseaktivität wie EGFR führt in der Regel zu einer Progression von Krebszellen, die durch viele Arten von Krebsinhibitoren unterdrückt werden kann13. Der epidermale Wachstumsfaktor-Rezeptor (EGFR) wurde als Rezeptor für die Variable des einkettigen Fragments verwendet, die speziell konstruiert wurde, um gegen diesen Rezeptor zu wirken. Die vorhergesagte Struktur wurde verwendet, um die Bindungsaktivität des Antikörpers zu testen.

In dieser Arbeit wurde die Struktur des scFv-Antikörpers unter Verwendung einer Modellierungssoftware mit Python-Skript und der Homologie-Modellierungsmethode14,15 modelliert. Aus den Protein- und Aminosäuresequenzen von Rezeptoren und Liganden kann ein Homologiemodell aufgebaut werden16,17. Darüber hinaus wurden fortschrittliche bioinformatische Technologien wie molekulares Andocken eingesetzt, um vorherzusagen, wie niedermolekulare Liganden an die richtige Zielbindungsstelle binden. Das Andocken würde die Entwicklung neuartiger Medikamente ausgleichen, die auf mehrere Krankheiten abzielen. Dabei wird das Bindungsverhalten berücksichtigt 5,18.

Darüber hinaus ist das molekulare Andocken eine wichtige Technik, um die Entwicklung der Liganden-Rezeptor-Bindung zu erleichtern und zu beschleunigen. Molekulares Docking ermöglicht es den Wissenschaftlern, eine Bibliothek von Liganden virtuell gegen ein Zielprotein zu screenen und die Bindungskonformationen und Affinitäten der Liganden zum Zielrezeptorprotein vorherzusagen. Die molekulardynamische Simulation (MNS) zeigt, wie sich die Reste im Raum bewegen, simuliert die Bewegungen der Antikörper zu ihren Rezeptoren und informiert schließlich über die Bemühungen um das Antikörperdesign. Diese Studie ist eine neuartige Vorhersage der Grid-Box-Dimensionen, die darüber entscheidet, wie der scFv-Antikörper an EGFR bindet und die Energie und Zeit dieser Bindung in der MD-Simulation nachweist.

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Protocol

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

1. Vorhersagen der Sekundärstruktur eines Proteins mit einer Single Chain Fragment Variable (scFv)

  1. Erstellen Sie die 3D-Struktur des scFv-Proteins (Single-Chain Fragment Variable) mit der BLAST-Proteindatenbank (PDB), der KABAT-Nummerierung und der Modellierungssoftware. Das scFv besteht aus einem Linker (Gly4-Ser), der eine variable schwere Kette (VH) und eine variable leichte Kette (VL) verbindet.
  2. Verwenden Sie die molekulare Modellierungssoftware, um den Linker als Schleifenstruktur zu erstellen, und führen Sie alle diese Methoden durch, wie in früheren Studienbeschrieben 2,19,20.

2. Vorlagenauswahl und scFv- und EGFR-3D-Strukturvorhersage und Homologiemodellierung

  1. Wählen Sie die Vorlage 1ivo für EGFR-Strukturen (aufgrund ihrer hohen Auflösung). Laden Sie die Datei 1ivo.pdb von der pdb-Website herunter, wie in Abbildung 1B dargestellt.
  2. Bereiten Sie die Eingabedatei 1ivo.pdb wie unten beschrieben vor.
    1. Entfernen Sie in der Datei 1ivo.pdb alle externen Liganden, indem Sie die pdb.org-Website öffnen und 1ivo auswählen. Struktur und suchen Sie nach dem Namen der Liganden unter dem Titel "small molecule" auf der 1ivo-Strukturseite der pdb-Website.
    2. Suchen Sie den Ligandennamen NAG. Öffnen Sie die von der pdb-Website heruntergeladene Datei 1ivo.pdb und suchen Sie den Terminierungsrest (TER.).
    3. Die Reste der externen Liganden in der 1ivo-Struktur werden gelöscht, beginnend mit dem Rest nach TER und bevor der Rest endet. Speichern Sie die Datei 1ivo.pdb auf dem System.
  3. Bereiten Sie die gespeicherte Datei 1ivo.pdb wie unten beschrieben vor.
    1. Laden Sie die Autodock-Docking-Software (autodock.scripps.edu) aus dem Fensterauswahlbereich herunter. Klicken Sie auf die Datei 1ivo.pdb öffnen.
    2. Verwenden Sie den Befehl Bearbeiten, um Wasserstoff hinzufügen > Hinzufügen auszuwählen, wählen Sie dann Nur Polar aus, und drücken Sie dann OK.
    3. Verwenden Sie den Befehl Bearbeiten, um Kollman-Ladungen hinzuzufügen (Ergänzende Abbildung 1). Verwenden Sie den Befehl Bearbeiten, um Wasser zu löschen. Speichern Sie die Datei 1ivo.pdb auf dem PC.
  4. Minimieren Sie die Energie der Struktur 1ivo.pdb wie unten beschrieben.
    1. Laden Sie SPDBV herunter. Software von http://spdbv.vital-it.ch/disclaim.html. Öffnen Sie die Datei 1ivo.pdb.
    2. Alles auswählen. Wählen Sie den Befehl Leistungs- > Energieminimierung > Ok (Ergänzende Abbildung 2). Speichern Sie die 1ivo-Datei auf dem PC.
  5. Bereiten Sie das vollständige scFv-Modell mithilfe der Homologiemodellierung vor, wie unten beschrieben.
    1. Laden Sie die Modellierungssoftware17 und das Python-Skript 3.7.9 Shell von Window- 64 herunter. Bewahren Sie die heruntergeladenen Softwaredateien auf Laufwerk D auf.
  6. Bereiten Sie die Eingabedateien wie unten beschrieben vor.
    1. Laden Sie die scFv Pdb-Datei im fasta-Format von der NCBI-Website und benennen Sie die Datei in TARGET.ali um. wie in der ergänzenden Codierungsdatei 1 beschrieben. Wählen Sie die Vorlage mit dem Abschnitt Blast in NCBI aus, fügen Sie die sequenzierte Datei ein, wählen Sie im pdb-Format 7det.pdb aus, wie in Ergänzende Codierungsdatei 2 beschrieben, und senden Sie sie dann. Verwenden Sie dann die pdb.org-Website, um die Vorlagendatei abzurufen.
    2. Bereiten Sie die dritte Eingabedatei als align2d.py (Python) vor, wie in der ergänzenden Codierungsdatei 3 beschrieben, die wie in der ergänzenden Abbildung 3A gezeigt geöffnet wird. Drücken Sie die Option Mehr anzeigen und gehen Sie dann zu Mit IDLE bearbeiten > Mit EDLE bearbeiten (64-Bit). Führen Sie den Vorgang mit dem Befehl run module 5 im align2d.py aus, um zwei Ausgabedateien zu erhalten: Tar- 7det.ali und Tar- 7det.pap.
  7. Führen Sie die vorherigen drei Schritte aus, um den Befehl in der letzten Eingabedatei zu verwenden.
  8. Fügen Sie eine neue Eingabedatei model-single.py (Befehl python file) hinzu, wie in der ergänzenden Codierungsdatei 4 gezeigt und wie unten beschrieben.
    1. Klicken Sie auf die Option Mehr anzeigen und gehen Sie dann zu Mit IDLE bearbeiten > Mit EDLE3.7 (64-Bit) bearbeiten. Führen Sie den Vorgang mit dem Befehl (Modul 5 ausführen) aus, wie in der ergänzenden Abbildung 3B gezeigt.
      HINWEIS: Bei den resultierenden Ausgabedateien handelt es sich um die sechs Dateien der Homologiemodelle, die in der ergänzenden Abbildung 3C gezeigt sind.

3. Vorhersage und Bewertung der Rezeptor-Sekundärstruktur

  1. Ermitteln Sie die Korrektur und Genauigkeit der Homologiemodelle, wie unten beschrieben.
    1. Erstellen Sie den Ramachandran-Plot für die scFv-Modelle und EGFR-Modelle, indem Sie das Visualisierungswerkzeug von https://discover.3ds.com/discovery-studio-visualizer-download herunterladen.
    2. Öffnen Sie die Datei, klicken Sie mit der rechten Maustaste und wählen Sie die Anzeigesequenz aus (Ergänzende Abbildung 4). Kopieren Sie die Sequenz und fügen Sie sie www.ebi.ac.uk/thornton-srv/databases/pdbsum/ in die Bilddatenbank der 3D-Strukturen (pdbsum) ein.
    3. Wählen Sie Nach Sequenz suchen aus, fügen Sie die Kopie der Sequenz ein, und senden Sie sie dann. Erstellen Sie das Diagramm wie in Abbildung 1B,D gezeigt.

4. Protein-Protein-Docking

  1. Laden Sie die Software für das virtuelle Screening-Tool herunter.
  2. Gehen Sie zu Datei> lesen Sie Moleküle > laden Sie 1ivo.pdb. Klicken Sie mit der rechten Maustaste auf das Protein im Autodock-Panel, um ein Makromolekül zu erstellen. Klicken Sie erneut mit der rechten Maustaste, um einen Liganden zu erstellen (Ergänzende Abbildung 5).
  3. Klicken Sie in das Autodock-Fenster, um Protein und dann Ligand auszuwählen.
  4. Öffnen Sie die Proteinliste. Wählen Sie dann aus der Liste scFv-Protein aus.
  5. Gehen Sie zu Auswahlkugeln umschalten. Stellen Sie die Gitterbox auf die Mitte des Rezeptors ein. Klicken Sie auf Vorwärts , wenn die runde rosa Schaltfläche angezeigt wird.
  6. Führen Sie die folgenden Schritte aus, um die pdbqt-Dateien sowohl für scFv-Antikörper- als auch für EGFR (1ivo)-Strukturen vorzubereiten.
    1. Wechseln Sie zu C Drive > Programme (86) > Benutzer, und wählen Sie dann die Pyrx-Datei aus, die Makromoleküle und Proteinausgabedateien enthält, die als pdbqt-Datei gespeichert wurden.
    2. Speichern Sie dann die pdbqt-Datei mit dem Antikörper single-chain fragment variable (scFv).
  7. Laden Sie die PyMOL-Software bei PyMOL herunter | pymol.org. Verwenden Sie die PyMOL-Software, um die scFv-Antikörper-Rezeptor-EGFR-Konfigurationen anzuzeigen.
    1. Gehen Sie zur Datei und öffnen Sie C:\Users\ilham\.mgltools\PyRx\Macromolecules\protein. Bereiten Sie die Andockkonfigurationen des scFvantikörpers vor, der mit dem Rezeptor in Abbildung 2A interagiert, wie unten beschrieben.
      1. Verwenden Sie die Anzeigeoption, um die (1ivo)-Rezeptordatei als Sequenzreste mit weißem Hintergrund anzuzeigen, wie in der ergänzenden Abbildung 6 gezeigt.
      2. Zeigen Sie die Docking-Konfigurationsdatei mit höherer Auflösung an, um die Ligandenfarbe in grünen und roten Restfarben anzuzeigen. Zeigen Sie die starre Oberfläche des (1ivo)-Rezeptors in gelb an.
  8. Bereiten Sie die Andockkonfigurationen des scFvantikörpers vor, der mit dem Rezeptor in Abbildung 2B interagiert, wie unten beschrieben.
    1. Laden Sie die Docking-Software aus dem Fensterauswahlbereich herunter. Verwenden Sie das Autodock, um die EGFR-Konfigurationen und -Konformationen des scFv-Antikörperrezeptors anzuzeigen.
      1. Wählen Sie im Autodock die Option "Analysieren" aus, und öffnen Sie dann das Ergebnis "Autodock Vina". Gehen Sie zu Datei und öffnen Sie C:\Users\ilham\.mgltools\PyRx\Macromolecules\protein.
      2. Wählen Sie die Proteinrezeptor-PDB-Datei und dann den Bereich der Ligandenkonfiguration (scFv-Antikörperstruktur) aus. Verbinden Sie die starre Oberfläche des Rezeptors mit der Konfiguration der angedockten Struktur und verbergen Sie den Rest des Rezeptors. Verbergen Sie die entfernten Reste des Rezeptors vor den mit dem Liganden verbundenen Resten, wie in Abbildung 2B gezeigt.
    2. Der Protein-Protein-Komplex galt dann als bereit für die Durchführung der MD-Simulation.

5. Molekulardynamische Simulation (MD-Simulation) des EGFR-scFv-Antikörper-Docking-Komplexes

  1. Laden Sie die MD-Simulationssoftware herunter und verwenden Sie sie wie folgt.
    1. Bereiten Sie die PDB-Datei EGFR (1ivo) mit dem Reparaturassistenten vor, wie in der ergänzenden Abbildung 7A dargestellt. Führen Sie den Abschnitt preprocess aus, um die Datei zu verfeinern. Senden Sie die verfeinerte Datei, um sie im Systemgenerator festzulegen.
    2. Laden Sie die Molekulardynamik-Simulationssoftware aus dem Arbeitsverzeichnis. Addieren Sie die Ionen und aktualisieren Sie die verfeinerte Datei auf 20 Å, um den Auftrag zu übermitteln (Tabelle 1), die auch in der ergänzenden Abbildung 7B dargestellt ist.
    3. Laden Sie die EGFR (1ivo) PDB aus der importierten Datei und wählen Sie dann 100 ns Zeitschritte, um sie auszuführen (Ergänzende Abbildung 7C).
  2. Starten Sie die Analyse der Simulation nach Abschluss der MD-Simulation, wie unten beschrieben.
    1. Erstellen Sie einen Job-Ordner und speichern Sie diesen in der CMS-Datei . Laden Sie die CMS-Datei, um diesen Schritt in der MD-Simulation auszuführen.
    2. Erstellen Sie ein Arbeitsverzeichnis für Projektordner und melden Sie die Energiewerte. Verwenden Sie S.I.D. pdf, um die Simulation zu melden, wie in Abbildung 3A gezeigt, und das Wechselwirkungsdiagramm und die H-Bindung, wie in Abbildung 3B dargestellt.
    3. Laden Sie die PDF-Datei von cms, indem Sie aus dem Ordner blättern, und verwenden Sie TIP3P als Modell für die Minimierung des Dateivolumens.
    4. Erstellen Sie die Solvatationsdatei, um diesen Schritt auszuführen, der in der ergänzenden Abbildung 7D dargestellt ist. Speichern Sie die PDF-Datei über die Software und analysieren Sie die Daten, was zu Abbildung 4, Abbildung 5 und Abbildung 6 führt.
  3. Generieren Sie ein MDsimulation-Finalisierungs-Setup, indem Sie die Auflösungsdatei erstellen. Suchen Sie die Ergebnisse im Begrenzungsfeld, wie in Abbildung 7 dargestellt.

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Results

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Mit Hilfe der Phagen-Display-Technologie wurde das scFv-Gen anti-EGFR aus der Maus-B-Zell-Hybridom-Linie C3A820,21 hergestellt. Die Single Chain Fragment Variable (scFv)-Strukturmodelle der VH- und VL-Strukturen wurden laut Chua et al.22 separat erstellt. Danach waren die Modelle als mit RasMol hergestellte Bänder sichtbar. Anschließend wurde mit Hilfe einer molekularen Modellierungssoftware ein synthetisches Peptid [Gly4Ser)3 verwendet, u...

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Discussion

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

EGFR ist der primäre Zielrezeptor von Brustkrebs. EGFR-Überexpression erhöht die Zahl der Brustkrebsfälle weltweit. Spezifische Antikörper wie einkettige Fragmentvariablen sind Antikörper, die sich leicht über den Blutkreislauf bewegen und eine schnelle Clearance-Rate im Körper aufweisen. Antikörper sind eine kluge Lösung und ein wirksames Immuntherapeutikum37. Daher muss im Rahmen des strukturbasierten Wirkstoffdesigns inhibitorische Arzneimittel wie scFv-Antikör...

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Disclosures

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Die Autoren haben nichts offenzulegen.

Materials

List of materials used in this article
NameCompanyCatalog NumberComments
Autodock-SoftwareZentrum für Computational Structural Biology  AutoDock (scripps.edu)
Desmond Maestro 19.4 Software Schrödingerwww.schrodinger.com 
Laden Sie Discovery Studio 2021 herunter   Dassault Systems  https://discover.3ds.com/discovery-studio-visualizer-download.
Modellierer Version 9.24[17] University of Californiahttps://salilab.org/modeller/9.24/release.html
Bilddatenbank für 3D-Strukturen (pdbsum)EMBL-EBI  www.ebi.ac.uk/thornton-srv/databases/pdbsum/
PyMOL-Software SchrödingerPyMOL | pymol.org
Pyrx Software Sourceforge  PyRx - Virtual Screening Tool (sourceforge.net)
Python script 3.7.9 shell aus dem Fenster herunterladen (64)PythonPython Release Python 3.7.9 | Python.org
SPDBV software Expasyhttp://spdbv.vital-it.ch/disclaim.html

References

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,
  1. Clark, J. J., Orban, Z. J., Carlson, H. A. Predicting binding sites from unbound versus bound protein structures. Sci Rep. 10 (1), 15856(2020).
  2. Huang, Y., et al. A stepwise docking molecular dynamics approach for simulating antibody recognition with substantial conformational changes. Comput Struct Biotechnol J. 20, 710-720 (2022).
  3. Mahgoub, I. O., Ali, A. M., Hamid, M., Alitheen, N. M. Single chain fragment variable (scFv) secondary structure prediction and evaluation. FASEB J. 25, (2011).
  4. Kim, H., et al. Titanium dioxide nanoparticles induce apoptosis by interfering with EGFR signaling in human breast cancer cells. Environ Res. 175, 117-123 (2019).
  5. Mahgoub, E. O., Abdella, G. M. Improved exosome isolation methods from non-small lung cancer cells (NC1975) and their characterization using morphological and surface protein biomarker methods. J Cancer Res Clin Oncol. 149 (10), 7505-7514 (2023).
  6. Shaurova, T., Zhang, L., Goodrich, D. W., Hershberger, P. A. Understanding lineage plasticity as a path to targeted therapy failure in EGFR-mutant non-small cell lung cancer. Front Genet. 11, 281(2020).
  7. Mahgoub, E. O., Bolad, A. K. Construction, expression and characterisation of a single chain variable fragment in the Escherichia coli periplasmic that recognise MCF-7 breast cancer cell line. J Cancer Res Ther. 10 (2), 265-273 (2014).
  8. Mahgoub, I. O. Design, expression and characterization of a single chain fragment variable anti-mcf-7 antibody; A humanized antibody derived from monoclonal antibody. Ann Res Conf Proc. 2014 (1), (2014).
  9. Sun, X. L., et al. Dimeric (-)-epigallocatechin-3-gallate inhibits the proliferation of lung cancer cells by inhibiting the EGFR signaling pathway. Chem Biol Interact. 365, 110084(2022).
  10. Mahgoub, E. O., Haik, Y., Qadri, S. Comparison study of exosomes molecules driven from (NCI1975) NSCLC cell culture supernatant isolation and characterization techniques. FASEB J. 33, 647(2019).
  11. Madeddu, C., et al. EGFR-mutated non-small cell lung cancer and resistance to immunotherapy: Role of the tumor microenvironment. Int J Mol Sci. 23 (12), 6489(2022).
  12. Mahgoub, I., Bolad, A. K., Mergani, M. and immune-characterization of single chain fragment variable (scFv) antibody recognize breast cancer cells line (MCF-7). J. Immunother Cancer. 2, 6(2014).
  13. Ladner, R. C., Sato, A. K., Gorzelany, J., de Souza, M. Phage display-derived peptides as therapeutic alternatives to antibodies. Drug Discov Today. 9 (12), 525-529 (2004).
  14. Khan, M. H., Manoj, K., Pramod, S. Reproductive disorders in dairy cattle under semi-intensive system of rearing in North-Eastern India. Vet World. 9 (5), 512-518 (2016).
  15. Al-Refaei, M. A., Makki, R. M., Ali, H. M. Structure prediction of transferrin receptor protein 1 (TfR1) by homology modelling, docking, and molecular dynamics simulation studies. Heliyon. 6 (1), 03221(2020).
  16. Anbuselvam, M., et al. Structure-based virtual screening, pharmacokinetic prediction, molecular dynamics studies for the identification of novel EGFR inhibitors in breast cancer. J Biomol Struct Dyn. 39 (12), 4462-4471 (2021).
  17. Oduselu, G. O., Ajani, O. O., Ajamma, Y. U., Brors, B., Adebiyi, E. Homology modelling and molecular docking studies of selected substituted benzo d imidazol-1-yl) methyl) benzimidamide scaffolds on Plasmodium falciparum adenylosuccinate lyase receptor. Bioinform Biol Insights. 13, 1177932219865533(2019).
  18. Mahgoub, E. O., et al. et al. of exosome isolation techniques in lung cancer. Mol Biol Rep. 47 (9), 7229-7251 (2020).
  19. Shree, P. Targeting COVID-19 (SARS-CoV-2) main protease through active phytochemicals of ayurvedic medicinal plants -Withania somnifera (Ashwagandha), Tinospora cordifolia (Giloy) and Ocimum sanctum (Tulsi) - a molecular docking study. J Biomol Struct Dyn. 40 (1), 190-203 (2022).
  20. Mahgoub, I. O. Expression and characterization of a functional single-chain variable fragment (scFv) protein recognizing MCF7 breast cancer cells in E. coli cytoplasm. Biochem Genet. 50 (7-8), 625-641 (2012).
  21. Mahgoub, E. O. Single chain fragment variables antibody binding to EGF receptor in the surface of MCF7 breast cancer cell line: Application and production review. Open J Genet. 7 (2), 84-103 (2017).
  22. Heng, C. K., Othman, R. Y. Bioinformatics in molecular immunology laboratories demonstrated: Modeling an anti-CMV scFv antibody. Bioinformation. 1 (4), 118-120 (2006).
  23. Mahgoub, E. O., Ahmed, B. Correctness and accuracy of template-based modeled single chain fragment variable (scFv) protein anti- breast cancer cell line (MCF-7). Open J Genet. 3 (3), 183-194 (2013).
  24. Khare, N., et al. Homology modelling, molecular docking and molecular dynamics simulation studies of CALMH1 against secondary metabolites of Bauhinia variegata to treat Alzheimer's disease. Brain Sci. 12 (6), 770(2022).
  25. Hu, J., Rao, L., Fan, X., Zhang, G. Identification of ligand-binding residues using protein sequence profile alignment and query-specific support vector machine model. Anal Biochem. 604, 113799(2020).
  26. Santos, L. H. S., Ferreira, R. S., Caffarena, E. R. Integrating molecular docking and molecular dynamics simulations. Methods Mol Biol. 2053, 13-34 (2019).
  27. Xu, D., Tsai, C. J., Nussinov, R. Hydrogen bonds and salt bridges across protein-protein interfaces. Protein Eng. 10 (9), 999-1012 (1997).
  28. Das, S., Chakrabarti, S. Classification and prediction of protein-protein interaction interface using machine learning algorithm. Sci Rep. 11 (1), 1761(2021).
  29. Mahmoud, S. S. A., Elkaeed, E. B., Alsfouk, A. A., Abdelhafez, E. M. N. Molecular docking and dynamic simulation revealed the potential inhibitory activity of opioid compounds targeting the main protease of SARS-CoV-2. Biomed Res Int. 2022, 1672031(2022).
  30. Villada, C., Ding, W., Bonk, A., Bauer, T. Simulation-assisted determination of the minimum melting temperature composition of MgCl2-KCl-NaCl salt mixture for next-generation molten salt thermal energy storage. Front. Energy Res. 10, 809663(2022).
  31. Hog, S. E., Rjiba, A., Jelassi, J., Dorbez-Sridi, R. NaCl salt effect on water structure: a Monte Carlo simulation study. Phys Chem Liq. 60 (5), 767-777 (2022).
  32. Maruyama, Y., Igarashi, R., Ushiku, Y., Mitsutake, A. Analysis of protein folding simulation with moving root mean square deviation. J Chem Inf Model. 63 (5), 1529-1541 (2023).
  33. Winarski, K. L., et al. Vaccine-elicited antibody that neutralizes H5N1 influenza and variants binds the receptor site and polymorphic sites. Proc Natl Acad Sci U S A. 112 (30), 9346-9351 (2015).
  34. Awal, M. A., et al. Structural-guided identification of small molecule inhibitor of UHRF1 methyltransferase activity. Front Genet. 13, 928884(2022).
  35. Sharma, P., Hu-Lieskovan, S., Wargo, J. A., Ribas, A. adaptive, and acquired resistance to cancer immunotherapy. Cell. 168 (4), 707-723 (2017).
  36. Geerds, C., Wohlmann, J., Haas, A., Niemann, H. H. Structure of Rhodococcus equi virulence-associated protein B (VapB) reveals an eight-stranded antiparallel β-barrel consisting of two Greek-key motifs. Acta Crystallogr F Struct Biol Commun. 70 (7), 866-871 (2014).
  37. Mahgoub, E., et al. The therapeutic effects of tumor treating fields on cancer and noncancerous cells. Arabian J Chem. 14 (10), 103386(2021).
  38. Hospital, A., Goni, J. R., Orozco, M., Gelpi, J. L. Molecular dynamics simulations: advances and applications. Adv Appl Bioinform Chem. 8, 37-47 (2015).
  39. Kaur, J., Tiwari, R., Kumar, A., Singh, N. Bioinformatic analysis of Leishmania donovani long-chain fatty acid-CoA ligase as a novel drug target. Mol Biol Int. 2011, 278051(2011).
  40. Páll, S., Hess, B. A flexible algorithm for calculating pair interactions on SIMD architectures. Comp Phy Comm. 184 (12), 2641-2650 (2013).
  41. Tobi, D., Bahar, I. Structural changes involved in protein binding correlate with intrinsic motions of proteins in the unbound state. Proc Natl Acad Sci U S A. 102 (52), 18908-18913 (2005).
  42. Sinha, S., Wang, S. M. of VUS and unclassified variants in BRCA1 BRCT repeats by molecular dynamics simulation. Comput Struct Biotechnol J. 18, 723-736 (2020).
  43. Patel, D., Athar, M., Jha, P. C. Exploring Ruthenium-based organometallic inhibitors against Plasmodium falciparum calcium dependent kinase 2 (PfCDPK2): A combined ensemble docking, QM/MM and molecular dynamics study. Chem Select. 6 (32), 8189-8199 (2021).
  44. Khan, A., et al. Higher infectivity of the SARS-CoV-2 new variants is associated with K417N/T, E484K, and N501Y mutants: an insight from structural data. J Cell Physiol. 236 (10), 7047-7057 (2021).
  45. Zhang, Q., Shao, d, Xu, P., Jiang, Z. Effects of an electric field on the conformational transition of the protein: Pulsed and oscillating electric fields with different frequencies. Polymers. 14 (1), 123(2021).
  46. Mahtarin, R., et al. et al. and dynamics of membrane protein in SARS-CoV-2. Biomol Struct Dyn. 40 (10), 4725-4738 (2022).

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Reprints and Permissions

Request permission to reuse the text or figures of this JoVE article

Request Permission

Tags

Single Chain Fragment VariableEpidermal Growth Factor ReceptorIn Silico AnalysisHomology ModelingMolecular DockingMolecular Dynamics SimulationProtein Structure ModelingAntibody EGFR InteractionProtein Protein DockingBinding Energy
Video Coming Soon

Related Articles