מאמר שיטה

עיצוב ופיתוח מונחה מבנה של מעכבי ציקלופילין A ונגזרות חדשניות של גנודריול-F: גישה אינ-סיליקו

DOI:

10.3791/67145

⸱

23 ביוני 2026

 , 
1College of Arts and Sciences, Qatar University, 2BBR Pty Ltd

במאמר זה

סיכום

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

כאן אנו מציגים פרוטוקול לעיצוב מונחה מבנה של אינטראקציה בין חלבון-ליגנד בין סנגליפרין A לציקלופילין A/גנודריול-F, חיוני לגילוי תרופות חדשות. היציבות של קומפלקס הליגנד-קולטן הוערכה באמצעות סימולציית דינמיקה מולקולרית.

תקציר

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

ציר הציקלין Ds-CDK (ציקלופילין A (Cyp /Ganoderiol F)) ממלא תפקיד קריטי בסרטן באמצעות תהליכים שונים, כגון שליטה בהתרבות ועיכוב תאי סרטן. נגזרות גנודריול F יכולות לשמש כמטרות אונקוגניות לסוגים שונים של סרטן. מחקר זה הראה כי עיצוב ופיתוח מונחי מבנה של מעכבי Cyp A חדשים ונגזרות Ganoderiol F יכולים לשמש לבחירת מיקומים מחושבים לשיפור היעילות במעכבים כימיים ובאינטראקציה שלהם עם הקולטנים הנבחרים. לצורך גישה זו, נעשה שימוש בתוכנות רבות להשגת אינטראקציות מולקולריות מיטביות. בסך הכול, נבנו 117 מולקולות חדשות של ליגנד מעכב ציקלופילין באמצעות תוכנת Chemsketch. קבצי ה-PDB המומרים של הליגנדים המעכבים החדשים של Cyp A הוכנו להכנסה לקולטן האנזים Sanglifehrin A. אינטראקציות עגינה בין ליגנד לחלבון בוצעו באמצעות תוכנת AutoDock 4.2.6 כדי לחשוף את האינטראקציות הגיאומטריות הטובות ביותר. אישורי העגינה בוצעו באמצעות תוכנת PyMOL 2.5. לבסוף, קשרי מימן זוהו באמצעות תוכנות כימרה ומאסטרו. הקומפלקס הנבחר עם ליגנד וקולטן עבר סימולציית דינמיקה מולקולרית. תהליך הסימולציה של MD הדגים את יציבות הקומפלקס והצביע על כך שניתן להשתמש בליגנד הנבחר כמעכב תרופתי לתאי סרטן. בתוצאות, חומצות האמינו הפעילות באתר הקישור זוהו כארגינין 55 בתנועה של 1.53Å, אספרגין (Asn), גליצין (Gly), תראונין (Thr), ליזין (Lys), איזולאוצין (Iso), היסטידין (Hid), פנילאלנין (Phe) וציסטאין (Cys) עם מספר ליגנד קשרי מימן הגבוה ביותר של 45 הידרוקסימינגיפרונית. זה התחבר לקולטן 1nmk בקואורדינטות הרשת של X 38.86, Y של 10.987, ו-Z של 40.734. הערכת קומפלקס הקולטן-ליגנד בסימולציה של 1nmk בדינמיקה מולקולרית (MD) בגרסת גרומקס CHARMM 36 היא בעלת דרגות אופטימליות.

מבוא

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

ציקלופילין A הוא מעכב חזק של Cyp A האנושי. ציקלופילין הוא מעכב חזק שאינו פוגע במערכת החיסון, בעל תכונות פרמקולוגיות טובות יותר, ומפחית עיכוב נשים. פרוגנוזה לקויה נקשרה לביטוי יתר של ציקלופילין, משפחה של חלבונים עם פעילות איזומראז פפטידיל-פרוליל1. דווח כי ציקלופילינים מבוטאים יתר במספר סוגי סרטן, כולל קרצינומה הפטותאלרית. בקרצינומה כבדית (HCC), ציקלופילינים חיוניים הן לעמידות לתרופות סרטן והן להתרבות2. העיכוב רוכש מידע חיוני לזיהוי מדכאי חיסון חדשים המבוססים על נגזרות קינוקסלין, באמצעות עגינה מולקולרית ברמה אטומית וסימולציה של MD לקביעת אתר הקישור המדויק של DC838 ל-CypA 3.

בנוסף, מחקרים ב-vivo הראו כי ציקלופילין DC838 מונע התרבות תאי טחול המושרה על ידי קונקנבלין. מספר מחקרים דיווחו על סדרה של מעכבי ציקלופילין מקרוציקליים שסונתזו בהתבסס על סנגליפרין A (SFA), חומר טבעי4. אופטימיזציה ראשונית של תרכובות הראתה כי קבוצת ההידרוקסיל של שארית הטירוזין m5, מרכזי הסטריאו ב-C14 ו-C15, והטריפפטיד של חומצה ולין5m5טירוזין5פיפראזית בליבת סנגליפרין היו גורמים חיוניים המשפיעים על עוצמת התרכובת5. יחידת הדיאן C185C21 של SFA יכולה להיות מוחלפת בקבוצת סטיריל ליצירת תרכובות עוצמתיות שמציגות מצב קישור חדשני, שבו חתיכת הסטירן מתקשרת עם ארגינין (Arg)556 של Cyp A באמצעות אינטראקציה ערימה. מעכבי ציקלופילין שאינם מדכאים חיסון יעילים בטיפול בנגיף הפטיטיס C. ציקלוספוריןA 1, אליספורויר ורוב הציקלוספורינים האחרים הם מעכבים חזקים של MRP2, MDR1, OATP1B1 ומובילי תרופות חיוניים נוספים 7,8.

לעומת זאת, גנודריול F שטוהר מ-Ganoderma leucocontextum מעכב את התקדמות מחזור התא על ידי עיכוב ציקלינים CDK4/CDK69, וקינאזות תלויות ציקלין (CDKs) הן מכריעות בשליטה במחזור התאים היונקים. ציקלין D-CDK4/CDK6 ו-Cyclin E-CDK2 הם השחקנים הקריטיים בשליטה של Ganoderiol F על התקדמות מחזור התא. לכן, ניתן להשתמש בגנודריול F כמעכב פוטנציאלי ל-CDK4/CDK6 בטיפול בסרטן השד10,11. FA מעכב את שלב G1 במחזור התא, שמונע גדילה של מקרופאגים התלויים ב-M-CSF מבלי להשפיע על חיוניות התא12. מדכא החיסון מעכב התרבות על ידי ביטול פעילות CDK2. בהקשר של סרטן, תפקידו של ציקלין D-CDK4/6, יחד עם ציקלינים ו-CDKs נוספים, מבוסס היטב. סרטן מאופיין בחוסר ויסות לא תקין של מסלול הציקלין-CDK. בפרט, כאשר התא מוכן להתחיל סינתזת DNA, CDK4 מתווך מעבר דרך שלב G1 בשילוב עם הציקלינים מסוג D. תהליך זה קשור באופן קריטי להתפתחות והתקדמות סרטן9.

האתר הפעיל של Cyp A מאופיין בארגינין הקטליטי הבלתי משתנה (Arg55) ותערובת שמורה מאוד של שאריות הידרופוביות, ארומטיות ופולריות, כגון Arg55, גלוטמין (Gln), גליצין (Gly) ותראונין (Thr)1,13,14. האתר הפעיל של משפחת הציקלופילינים מורכב גם מאלנין (Ala) ואספרגין (Asn)1. בינתיים, האתר הפעיל של SFA מורכב מחומצות האמינו Arg5515, Gln, Gly, Thr, Ala, ו-Asn, היוצרות כיס הידרופובי שמכסה את חתיכת חומצת הפיפרזין של SFA. בניגוד ל-Cyp A הלא מחובר, הקישור בין המקרוסייקל לאופניים הסיבוביים של SFA מאלץ את Trp121 ליישר מחדש את שרשראות הצדדים16.

1nmk נבחר כקוד PDB ספציפי של סנגליפרין A, כפי שצוין במחקרים קודמים17. SFA, חומר טבעי מדכא חיסון, התגלה לראשונה ב-Streptomyces sp. A92-3081 5,18. SFA מציג זיקות גבוהות ל-Cyp A ויש לו מבנה ייחודי בהשוואה ל-CsA, תוך שימוש בשיטה ייחודית לדיכוי מערכת החיסון. המבנה המולקולרי המורכב של SFA מורכב ממקרוסייקל בן 22 חברים עם כבל של תשעה פחמנים במיקום 23, שמסתיים בקטע ספירו-ביקליקלי מוחלף מאוד. מחקרים במבחנה עם פיברובלסטים פיברוטיים בריאותיים ודגימות ממטופלים עם פיברוזיס ריאתי אידיופתי הראו כי SFA מגביר את ייצור הציקלופילין B ומעכב את הפרשת קולגן סוג I19,20. בסך הכל, נעשה שימוש ב-20 סנגליפרינים שונים לבידוד SFA (C16). הזיקה שלו לציקלופילינים גבוהה פי 60 מזו של שאר חברי קבוצת SFA בניסוי תחרותי של קישור ללא תאים15. לדוגמה, SFA מפחיתה משמעותית את כמות IL-12p70 הביואקטיביבי, המקור העיקרי ל-IL-12 המשתחרר על ידי תאי דנדריטיים, ובכך מעכב את פעילות התאים הדנדריטיים. מחקר זה מצביע על כך ש-SFA היא תרופה מדכאת חיסון חדשה וחזקה1.

בפרוטוקול זה, מבני ליגנד חדשים עבור Ganoderiol F/Cyp A נוצרו באמצעות שיטות in silico עם תוכנת Chemsketch ולאחר מכן הומרו לקבצי PDB באמצעות תוכנה תואמת. תפיסה של קישור חלבון-ליגנד היא נושא משמעותי בתהליך גילוי ועיצוב התרופות21,22. האינטראקציות בין הליגנד לקולטן חוברו באמצעות תוכנת AutoDock 4.2.6. מערכות עגינה חישוביות בדרך כלל מייצרות מספר תצורות מורכבות של חלבון-ליגנד פוטנציאלי. אחד או כמה מועמדים עם הקשירה האנרגטית הנמוכה ביותר לקולטן 1nmk יכולים להיבחר לשלב הבא בעיצוב תרופות כדי להבטיח יעילות בניסויים בעיצוב תרופות סילקו. תוכנת כימרה שימשה לזיהוי הליגנד האופטימלי לקשירת מימן. לבסוף, בוצעו סימולציות דינמיקה מולקולרית (MD) על קומפלקס הליגנד-קולטן כדי למדוד את יציבותו. שיטה זו מתוארת בפרוטוקול למטה.

הגישה מוגבלת. התחברו או התחילו תקופת ניסיון כדי לצפות בתוכן זה.

פרוטוקול

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

1. ביצירת ליגנדים והכנות ליגנדים בסיליקו בתוכנות ChemSketch

הערה: תוכנה זו תשמש לציור מבנה של ליגנד/מולקולה, כלומר עריכה מולקולרית.

  1. צייר את הליגנד/המבנה כפי שמצוין בתהליך השרטוט שנערך בתוכנה, כפי שמוצג בקובץ המשלים 1 (צילום מסך 1).
  2. לחץ על f9 כדי לנקות את המבנה לאחר שרטוט את המבנה המלא.
  3. לחץ על קובץ ואז שמור בשם. (נווט לתיקייה, לדוגמה, מולקולה 1 תישמר בתיקייה 1, וכן הלאה).
  4. שנה את סוג ה-Save As ל-mdl molfiles, ואז לחץ על Save (אין צורך לציין שם קובץ; השתמש בשם הקובץ ברירת המחדל שמספקת התוכנה, למשל noname).
    הערה: קובץ אחד ייווצר בתיקייה, וכל קובץ יהיה בפורמט MDL של ליגנד מבנה דו-ממדי.
  5. חזור על השלבים הנ״ל עבור כל המולקולות.

2. המרת פורמט קבצים (תוכנת Open Babel)

הערה: התוכנה ממירה פורמטים של קבצים. כאן, קובץ ה-.mol יומר לפורמט .pdb, כפי שמוצג בקובץ המשלים 1 (צילום מסך 2).

  1. בצד שמאל, בפורמט הקלט, אנא בחרו בפורמט mol--mdl mol מתוך התפריט הנפתח. באופן דומה, בצד ימין, בפורמט הפלט, בחר pdb--פורמט בנק נתונים חלבון.
  2. בפורמט הקלט (בצד שמאל), לחץ על ... (כפתור הדפדפה).
  3. נווט לתיקייה (למשל, תיקייה 1), לחץ על קובץ Chemsketch שצויר זה עתה, ופתח אותו.
  4. בפורמט הפלט, לחץ על ....
  5. חלון ברירת מחדל ייפתח. הקלידו כאן 1.pdb כדי לקרוא לקובץ. למבנה 1, הקלד 1.pdb ולחץ על שמור. חזור על השלב הזה עבור מולקולה/מבנה 2, מקליד 2.pdb , וכן הלאה.
  6. לבסוף, מאמצע ממשק התוכנה, לחץ על המרה. זה ימיר את הקואורדינטות מפורמט mdl mol לפורמט PDB.
    הערה: כעת, יתווסף קובץ נוסף לתיקייה. לכל קובץ יהיה קובץ pdb ליגנד אחד שישמש בשלבים הבאים.
  7. לחץ קליק ימני על הקובץ החדש, בחר פתח עם, ואז בחר ב-Notepad.
  8. חזור על אותם שלבים לכל המולקולות.
    הערה: AutoDock 4.2.6 יופיע על שולחן העבודה לאחר התקנת כלי MGL 1.5.7.
  9. הכינו את קובץ הקלט 1nmk.pdb כפי שמתואר להלן.
  10. בקובץ 1nmk.pdb, הסר את כל הליגנדים החיצוניים על ידי ביקור באתר pdb.org ובחירת מבנה 1nmk. חפש את הליגנדים תחת כותרת המולקולה הקטנה במבנה 1nmk, כפי שמוצג בקובץ המשלים 1 (צילום מסך 3).
  11. מצא את הליגנד בשם SFM, כפי שמוצג בקובץ המשלים 1 (צילום מסך 4), ופתח את קובץ 1nmk. הורד את קובץ ה-PDB 1nmk מאתר ה-PDB. אתר את שאריות הסיום (TER.), כפי שמוצג בקובץ המשלים 1 (צילום מסך 5).
  12. מחק את השאריות של הליגנדים החיצוניים (SFM) במבנה 1nmk, החל משארית אחרי TER ומסתיים לפני השארית שמופיעה לפני הסוף. שמור את קובץ ה-PDB המשודרג ב-1nmk במערכת.
    הערה: קובץ ה-PDB של 1nmk יהיה מוכן, ולהכין את קובץ הקואורדינטות הפעיל של הקולטן בטבלה 1.
  13. פתח את קובץ ה-1nmk ומצא את ארג'ון בחומצת האמינו מספר 55.
  14. מצא את הקואורדינטות של x, y ו-z, כפי שמוצג בקובץ המשלים 1 (צילום מסך 6).

3. הכנת פרמטרי העגינה באמצעות תוכנת AutoDock 4.2.6.

  1. פתח את תוכנת כלי AutoDock 4.2.6 מהשולחן העבודה.
  2. בחר ב-AutoDock 4.2.6 4.0 להכנת קולטנים 1nmk, כפי שמוצג בקובץ המשלים 1 (צילום מסך 7).
  3. פתח את תפריט הקבצים , בחר קריאת מולקולות, נווט לתיקייה, בחר 1nmk ולחץ על פתיחה.
  4. לחץ על עריכה, בחר מימן ולחץ על הוסף. בחר רק Polar ולחץ אישור. (קובץ משלים 1, צילום מסך 8).
  5. לחץ על עריכה, בחר חיובים, ואז בחר ב-Kollman Charges.
  6. לחץ על Edit, בחר Atoms, ואז בחר Assign ad4 type (בחר כל אחד מהם).
  7. פתח את תפריט הקבצים , בחר שמור, והקלד pdbqt. חלון ייפתח. דפדף בתיקייה 1, הקלד את שם הקובץ 1nmk.pdbqt, ולחץ על שמור.
  8. בחר מתוך Atom, ואז הוסף כפי שמוצג בקובץ המשלים 1 (צילום מסך 9). סמן את התיבות למיון, שמור קואורדינטות טרנספורמציה, כתוב את כל הרשומות, ואז לחץ על אישור.
  9. פתח את הליגנד, בחר קלט, ואז פתח. עבור לתיקייה 1, שנה את סוג הקובץ לכל הקבצים, בחר 1.pdb ולחץ על פתח. יופיע חלון קטן שיספק מידע על הליגנד הנבחר, כפי שמוצג בקובץ המשלים 1 (צילום מסך 10).
  10. פתח את הליגנד, אחר כך את עץ הפיתול, ואז גילה את השורש, כפי שמוצג בקובץ המשלים 1 (צילום מסך 11).
  11. פתח את הליגנד, אחר כך Output, ואז שמור כ-pdbqt. עבור לתיקייה 1, הקלד את שם הקובץ 1. pdbqt, ולחץ על שמור, כפי שמוצג בקובץ המשלים 1 (צילום מסך 12).
    הערה: כל קבצי pdbqt של ליגנד יוכנו מראש.
  12. Open Grid, בחר Macromolecule, בחר 1nmk, ואז בחר Molecule. תופיע אזהרה; לחץ על אישור, כפי שמוצג בקובץ המשלים 1 (צילום מסך 13). עברו לתיקייה 1, הקלידו את שם הקובץ 1nmk.pdbqt, לחצו על שמירה, וכאשר נפתח חלון החלפה, לחצו על כן, כפי שמוצג בקובץ המשלים 1 (צילום מסך 14).
  13. פתח רשת ואז הגדר סוגי מפות, בחר Ligand, לחץ על 1, ובחר Ligand, כפי שמוצג בקובץ המשלים 1 (צילום מסך 15).
  14. הכינו את קובץ אתרי הקואורדינטות הפעילים של קולטני GPF כפי שמוצג בטבלה 1.
    הערה: הקובץ GPF מייצג את אתר הקואורדינטות הפעיל של הקולטן (טבלה 1).
  15. לחץ על Grid, ואז לך ל-Grid Box, בחר Centre, בחר אטום, והזן את תיבת הרשת המרכזית (קובץ משלים 1, צילום מסך 16).
    1. בחר קובץ, ואז סגירה, ושומרים את ההגדרות הנוכחיות.
    2. בחר Grid, ואז Output, ושמור כ-GPF . לך לתיקייה 1, והקליד את שם הקובץ 1nmk.gpf.
    3. בחר ב-Docking > Macromolecule > Set Rigid File Name, עבור לתיקייה 1, לחץ על 1nmk.pdbqt, ואז פתח, כפי שמוצג בקובץ המשלים 1 (צילום מסך 17).
    4. בחר עגינה, מצא 1, ובחר ליגנד (קובץ משלים 1, צילום מסך 18). חלון עם פרמטרים ברירת מחדל ייפתח. קבל את הפרמטרים ברירת המחדל, כפי שמוצג בקובץ המשלים 1 (צילום מסך 19).
    5. לאחר מכן בחר ב-Docking, עבור ל-Search Parameters, בחר Genetic Algorithm שפותח חלון עם פרמטרים ברירת מחדל, ואז בחר קבל, כפי שמוצג בקובץ המשלים 1 (צילום מסך 20).
    6. בחר עגינה, ואז פלט, Lamarckian GA, כפי שמוצג בקובץ המשלים 1 (צילום מסך 21).
    7. גש לתיקייה 1, הקלד את שם הקובץ " 1nmk.dpf" ולחץ על שמירה, כפי שמוצג בקובץ המשלים 1 (צילום מסך 22).
      הערה: סגור את חלון התוכנה של AutoDock 4.2.6, פתח אותו מחדש, וחזור על התהליך עבור המולקולה הבאה. בנוסף, ה-1nmk.pdbqt, 1nmk.gpf ו-1nmk.dpf יהיו מוכנים לשלב תהליך העגינה.

4. Cygwin-I (תהליך העגינה)

הערה: כדי ליצור קבצי GLG ו-DLG, הרץ את האלגוריתם. האלגוריתם (AutoGrid) רץ בטרמינל Cygwin זה. ב-Cygwin, נווט לתיקייה. לדוגמה, אם תיקיה 1 נמצאת בכונן C, היא אמורה להכיל תיקייה אחת בשם "פרויקט", אחריה תיקייה נוספת בשם "molecules", ואז את כל התיקיות שבתוכה. עקבו אחרי השלבים הבאים.

  1. פתח את טרמינל סיגווין .
  2. הקלד cd c:/ ולחץ על אנטר. לאחר מכן הקלד את cd project ולחץ על אנטר.
  3. הקלד מולקולות CD ולחץ על Enter, ואז הקלד CD 1 ולחץ על Enter. עכשיו תיקייה 1 נמצאת בטרמינל של Cygwin.
  4. הקלדו ./autogrid4.exe -p 1nmk.gpf -l 1nmk.glg & ולחצו Enter, כפי שמוצג בקובץ המשלים 1 (צילום מסך 23).
    הערה: ב-"./autogrid4.exe -p 1nmk.gpf -l 1nmk.glg &", -l הוא מינוס קטן l.
  5. הקלדו tail -f 1nmk.glg ולחצו Enter, כפי שמוצג בקובץ המשלים 1 (צילום מסך 4).
  6. אם AutoGrid משלים בהצלחה, סגור את חלון Cygwin הזה, פתח חלון Cygwin חדש, וחזור על התהליך למעלה עבור מולקולה 2.
  7. חזור על שלב זה עבור כל המולקולות והריץ את האלגוריתם (AutoDock 4.2.6).
    הערה: עבור AutoDock 4.2.6, חזור על תהליך הניווט לתיקייה, וכאשר ניגשים לתיקייה, הקלד את ולחץ על Enter עבור AutoDock 4.2.6.
  8. הקלדו ./autodock4.exe -p 1nmk.dpf -l 1nmk.dlg & ולחצו Enter, כפי שמוצג בקובץ המשלים 1 (צילום מסך 24).
    הערה: בשלב למעלה "-l" מופיעה אות קטנה "L" עם סימן שלילי.
  9. סוג זנב -f 1nmk.dlg
    הערה: אם AutoDock 4.2.6 מסתיים, סגור את חלון Cygwin וחזור על התהליך עבור מולקולה 2.
  10. פעל לפי ההליך של סיגווין לכל המולקולות.
  11. לאחר יצירת קבצי DLG למולקולות, עבור לתיקייה 1 ופתח את קובץ ה-DLG ב-WordPad. לחץ Ctrl + F, הקלד, ולחץ Enter שלוש פעמים כדי להגיע לטבלת RMSD, כפי שמוצג בקובץ המשלים 1 (צילום מסך 25).
  12. פתח חלון Microsoft Excel או רשם את הדף וצור שלוש עמודות: No., מינימום Binding Energy, ו-Run.
  13. רשום את הנתונים לפי טבלת RMSD בקובץ הלוג. אנרגיית הקישור נמצאת בראש השולחן, יחד עם הריצה שבה נצפתה. עשה זאת עבור כל המולקולות.
    הערה: המולקולה עם אנרגיית הקשירה הנמוכה נחשבת לטובה יותר מהאחרות.
  14. צור גיליון אלקטרוני נוסף שמפרט את הפרטים (מספר סידורי, מינימום אנרגיית קישור וריצה) של 20 המולקולות המובילות.
    הערה: ההליך הבא יבוצע רק עבור 20 המולקולות העליונות.

5. סיגווין-2

  1. פתח את טרמינל Cygwin, הקלד cd c:/ ולחץ על Enter.
  2. הקלדו את פרויקט CD ולחצו על Enter, הקלדו מולקולות CD ולחצו על Enter.
  3. הקלדו cd (מספר התיקייה של המולקולה העליונה שנבחרה) ולחצו על Enter.
    הערה: המספר צריך להתאים לתיקייה בטרמינל Cygwin.
  4. הקלד grep '^docked' 1nmk.dlg |cut -c9- > 1nmk_run.pdbqt ולחץ על Enter. בניגוד ל-AutoGrid ול-AutoDock, לא תופיע הודעת השלמה מוצלחת עבור זה ולחץ על Enter, כפי שמוצג בקובץ המשלים 1 (צילום מסך 26).
  5. לחץ על אנטר, והקובץ ייווצר.
  6. הקליד -c-66 1nmk_run.pdbqt > 1nmk_run.pdb ולחץ על Enter. הקובץ ייווצר, כפי שמוצג בקובץ המשלים 1 (צילום מסך 27).
  7. סגור את חלון סיגווין.
    הערה: כדי להמחיש את האינטראקציה בין ליגנדים לקולטנים לאחר העגינה באמצעות תוכנת PyMOL 2.5
    1. פתח את תוכנת PyMOL 2.5, ואז פתח את הקובץ, ואז בחר קולטן.
    2. פתח את הקובץ, ואז בחר את תצורת הליגנד שנבחרה, כפי שמוצג בקובץ המשלים 1 (צילום מסך 28).
    3. ב-PyMOL 2.5, בחר מולקולת הסתרה וקולטן עור. בתפריט הקולטן , בחר ב-Show Surface, כפי שמוצג באיור 1A.
      הערה: כדי להמחיש את קשר המימן בקומפלקס קולטני ליגנד-1nmk, תוכנת Chimera של UCSF תשמש ב-20 ליגנדים בעלי אנרגיית קישור נמוכה ביותר.

6. תוכנת UCSF Chimera להמחשת קשרי מימן וניתוח תוצאות

  1. פתח את UCSF Chimera, ואז בחר קובץ, ואז פתח, ונווט לכונן c:/, ואז ל-Project, Molecules), בחר 1nmk.pdb, ופתח אותו.
  2. בחר את הכונן שבו ממוקמות המולקולות, ואז פתח את החלבון בתוכנית UCSF.
  3. בחר ב-Resideue, ואז ב-UNL Zoom.
  4. בחר אזור, אחר כך לחץ אישור, אחר כך בחר פעולה, אחר כך בחר תווית, בחר שאריות, ובחר שם + מגדיר.
  5. בחר כלים, אחר כך בחר ניתוח מבנה, ואז בחר ב-Find H-Bond, כפי שמוצג בקובץ המשלים 1 (צילום מסך 29).
  6. פתח את חלון ברירת המחדל וסמן את התיבות עבור קשרי H בצבע שאינם עומדים בקריטריונים מדויקים, ומוצאים רק קשרי H עם נבחרים.
  7. בחר בניקוי בחירה כדי להתחיל סקר חדש, ואז התמקם וחפש את קווי הצבע הכחול/כתום , שמייצגים קשרי H, כפי שמוצג באיור 3.
  8. בדוק כמה אגרות חוב יש לספור.
    הערה: הזום אמור להראות את האינטראקציות בין קשרי H עם Arg55, Asn149, Gly150, Lys151, Thr 152, Lys54, Lys155, איזולאוצין 15623, היסטידין 5424, פנילאלנין (Phe)53, ציסטאין (Cys)52, Gly72, Asn71 ו-Hid70, ולהראות האם הם נמצאים באתר הפעיל של החלבון, כפי שמוצג באיור 3A - D.
  9. שימו לב למספר קשרי המימן ולמספר המולקולה.
  10. העביר את העכבר מעל הקו שמראה את קשר ה-H, שמצביע על אינטראקציות עם Arg55 ומתיונין, Gln, Gly ו-Thr.
  11. לחץ על מקש Print Screen .
  12. פתח את אפליקציית Paint , הדביק את הדמות המשלימה, ושמור אותה בתיקייה המוכרת.
    הערה: כדי להראות בבירור את קשרי המימן וחומצות האמינו הפעילות באתר, המבנה הדו-ממדי של הליגנדים והקולטנים הנבחרים צריך להיות כדלקמן:

7. הכנת דיאגרמת אינטראקציית הליגנד לאישור עגינה והדגמת קשר המימן

  1. פתח את תוכנת AutoDock 4.2.6.
    1. בחר אנליזה ופתח מקרומולקולה, ואז בחר 1nmk, כפי שמוצג בקובץ המשלים 1 (צילום מסך 30).
    2. בחר ניתוח ופתח עגינה, ואז בחר פתח, נווט לקובץ dlg.pdb ובחר בו, כפי שמוצג בקובץ המשלים 1 (צילום מסך 31).
    3. בחר ניתוח ופתח עגינה, ואז בחר לכתוב את ליגנד AutoDock Virtual Screening ולשמור אותו כקובץ PDB, כפי שמוצג בקובץ המשלים 1 (צילום מסך 32).
  2. תוכנת PyMOL 2.5 הפתוחה כפי שמוצג בקובץ המשלים 1 (צילום מסך 33).
    1. פתח את קובץ dlg.pdb השמור, ואז פתח את קובץ 1nmk.pdb.
    2. פתח קובץ, בחר ייצוא מולקולה, ואז שמור, כפי שמוצג בקובץ המשלים 1 (צילום מסך 34).
    3. פתח תוכנת Maestro, פתח קובץ, ואז בחר Import Structure כפי שמוצג בקובץ המשלים 1 (צילום מסך 35).
    4. ייבא את דיאגרמת אינטראקציית הליגנד, שמור את המבנה הדו-ממדי, כפי שמוצג בקובץ המשלים 2.

8. סימולציית MD

הערה: כדי לפתוח את GROMACS בלינוקס עקבו אחר השלבים הבאים

  1. הורד את אובונטו 20.04.6.
    1. הפעל את אפליקציית Windows Features במחשב. ואז בחר ב-Windows Subsystem ללינוקס ולחץ על אישור.
    2. עקבו אחרי אלה ולחצו על Enter כדי להתקין את GROMACS:
      1. הקלד sudo apt-get update ולחץ על Enter, ואז הקלד sudo apt-get upgrade ולחץ על Enter.
      2. הקלד sudo apt-get install gcc ולחץ על Enter, ואז הקלד sudo apt-get install cmake ולחץ על Enter.
      3. הקלד sudo apt-get install built-essential ולחץ על Enter, ואז הקלד sudo apt-get install liDevfftw3-d ולחץ על Enter.
      4. הקלד sudo apt-get install GROMACS ולחץ על Enter, ואז לחץ על shift + Ctrl + T.
    3. פתח את התיקייה במחשב האישי וקרא לה GROMACS, כפי שמוצג בקובץ המשלים 1 (צילום מסך 36).
    4. פתח את תיקיית GROMACS ולחץ על מקש Shift + Ctrl + Right כדי להיכנס ללינוקס.
      הערה: הסימולציות השתמשו במודל המים ובגרסה 4.0 של GROMACS, גרסת Win64-רב-ליבות, שכללה את שדה הכוח CHARMM 36. צעד הזמן הוגדר ל-2 fs, ונבחר מרחק החיתוך של 1.0 עד 1.2 ננומטר.

9. יצירת טופולוגיית ליגנדים באמצעות מודולי GROMACS pdb2gmx (קובץ משלים 1, צילום מסך 37)

  1. צור קובץ lig.gro, חילץ את הליגנד ממבנה החלבון על ידי הקלדת grep UNL 135_clean.pdb > lig.pdb ולחיצה על Enter, ואז שינוי שם "UNL" ל-"LIG" בקובץ.
  2. פתח את lig.pdb ב-PyMOL 2.5, הסר אטומים לא רצויים על ידי לחיצה על בחירת האטומים ולחיצה על מחיקת האטום. לחץ על שמירה כדי לשמור את הגרסה המנוקה כ-lig_clean.pdb.
  3. פתח את הקובץ המנוקה ב-Avogadro כדי להוסיף מימן באמצעות כלי הבנייה ושמור אותו כ-lig.mol2. ערוך את ראש הקובץ בעורך טקסט כדי לוודא ששם השארית מוגדר ל-LIG.
  4. הקליד את perl sort_mol2_bonds.pl lig.mol2 lig_fix. mol2 ולחץ על Enter.
  5. יצר את טופולוגיית הליגנד באמצעות CGenFF: העלה lig_fix. mol2, עבד את הקלט, והורד lig_fix.pdb. הפעל את סביבת Python והפעיל את PYTHON cgenff_charmm2gmx_py3_nx1.py LIG lig_fix. mol2 lig.str charmm36-jul2022.ff ולחץ על Enter.
    הערה: שלב זה ייצור ארבעה קבצי ליגנד (lig.prm, lig.itp, lig.top ו-lig_ini.pdb).
  6. יצר את קובץ ligand.gro , הקלד gmx editconf -f lig_ini.pdb -o lig.gro ולחץ על Enter.
  7. הפרד את החלבון על ידי שמירת האטומים הלא-ליגנדים בלבד ל-prot_clean.pdb וודא שאטומי UNL מופיעים בראש הקומפלקס המשולב.

10. יצירת טופולוגיית חלבונים במודולי GROMACS pdb2gmx (קובץ משלים 1, צילום מסך 38).

  1. הכינו את טופולוגיית החלבון, סוג gmx pdb2gmx -f prot_clean.pdb -o pro.gro -ter ולחצו Enter .
  2. צור את הקומפלקס של חלבון וליגנד לאחר הוספת קובץ lig.gro לסוף קובץ pro.gro . לאחר מכן הקליד gmx editconf -f complex.gro -o box.gro -c -d 1.0 -bt cubic ולחץ על Enter.
  3. יצר ממס באמצעות מודל המטענים הנקודתיים למים לשמירה על שיווי משקל, טיפוס gmx solvate -cp box.gro -cs spc216.gro -o solv.gro -p topol.top ולחץ על Enter.
  4. צור קבצי יונים, הקלד gmx grompp -f ions.mdp -c solv.gro -p topol.top -o ions.tpr ולחץ על Enter. הקלד gmx genion -s ions.tpr -o solv_ions.gro -p topol.top -pname NA -nname CL -neutral, ולחץ על Enter, ואז בחר קבוצה 15 להוספת יונים.
  5. יצירת מזעור אנרגיה em.gro.
  6. הקליד gmx grompp -f em.mdp -c solv_ions.gro -p topol.top -o em.tpr ולחץ על Enter, והקלד gmx mdrun -v -deffnm em ולחץ על Enter.
    הערה: המערכת המומסת תופחת אנרגיה באמצעות מקסימום של 50,000 צעדים עם קריטריון התכנסות כוח של 1,000.0 kJ/mol/nm.
  7. צור את קבצי האינדקס, הקלד gmx make_ndx -f lig.gro -o index_lig.ndx, לחץ על Enter.
  8. הקלד gmx genrestr -f lig.gro -n index_lig.ndx -o posre_lig.itp -fc 1000 1000 1000 ולחץ על Enter.
  9. יצר קובץ index.ndx , הקלד gmx make_ndx -f em.gro -o index.ndx ולחץ על Enter.
  10. צור קובץ שיווי משקל NVT nvt.gro , סוג gmx grompp -f npt.mdp -c nvt.gro -t nvt.cpt -r nvt.gro -p topol.top -n index.ndx -o npt.tpr ולחץ על Enter. אחר כך, הקלד gmx mdrun -deffnm nvt ולחץ על Enter.
    הערה: האיזון של המערכת בוצע בטמפרטורה של 27.35 °C (300.5 K) עבור מערך מספר האטומים (N), הנפח (V) והטמפרטורה (V) (NVT) של המערכת למשך 100 ps.
  11. עדכן את קובץ הטופולוגיה topol.top לכלול טופולוגיית ליגנדים ופרמטרים ליצירת NPT.
  12. יצר שיווי משקל של NPT.
  13. צור איזון NPT בשלב שני, סוג gmx grompp -f npt.mdp -c nvt.gro -t nvt.cpt -r nvt.gro -p topol.top -n index.ndx -o npt.tpr ולחץ Enter, וסוג gmx mdrun -deffnm npt ולחץ על Enter.
    הערה: NVT מאוזן מתייחס למספר החלקיקים, הנפח והטמפרטורה, בעוד ש-NPT מאוזן מתייחס ליציבות עבור מספר החלקיקים, הלחץ והטמפרטורה. נדרשים קבצי NVT.mdp ו-NPT.mdp כדי להפיק את תוצאות סימולציית ה-MD כדלקמן.

11. שחרור מגבלי המיקום והפעלת סימולציית דינמיקת מולקולות לייצור לאיסוף נתונים

  1. סוג gmx grompp -f md.mdp -c npt.gro -t npt.cpt -p topol.top -n index.ndx -o md_0_10.tpr ולחץ Enter. לאחר מכן, הקלד gmx mdrun -deffnm md_0_10 ולחץ על Enter.
  2. חשוף את המערכת לסימולציה של MD של 1 ננו-נוש כדי לבדוק את יציבות הקומפלקס.
    הערה: סטיית שורש ממוצעת ריבוע (RMSD) מכמת את הסטייה המבנית הממוצעת של אטומים בהשוואה למבנה ייחוס, וסטיית ריבוע ממוצעת של תנודות (FMSD) מודדת את התנודות האטומיות הממוצעות בזמן סביב מיקומם הממוצע. שני הערכים נדרשים כדי לסיים את ריצות הסימולציה של MD.
  3. לבצע ניתוחים מבניים, כולל RMSD, FMSD, קשרי H ואנרגיה חופשית.
  4. צייר את גרפים הניתוחים באמצעות תוכנת qtgrace_v026_win7 וקובץ md_0_10.gro כדי להראות את תיבת המסלול באמצעות תוכנת VMD.

הגישה מוגבלת. התחברו או התחילו תקופת ניסיון כדי לצפות בתוכן זה.

תוצאות

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

כפי שצוין בהקדמה, מחקרים ב-in vivo וב-in vitro מראים את חשיבות מעכבי הציקלופילין בפישוט מבנה הסנגליפרין, ובכך להפחית את התרבות הטחול של העכבר על ידי הפרעה למחזור תאי העכבר5. בנוסף, ציקלופילין A, יחד עם נגזרות גנודריול F, ממלא תפקידים חיוניים בקיפול חלבונים, תגובות חיסוניות ואיתות תאים דרך פעילות ה-PPIASE שלו. העלאת הוויסות שלה בסוגי סרטן שונים מצביעה על פוטנציאל שלה כמטרה טיפוליתלטיפול 2,25

הגישה מוגבלת. התחברו או התחילו תקופת ניסיון כדי לצפות בתוכן זה.

דיון

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

חומר טבעי מדכא חיסון חדש בשם SFA או קולטן מולקולרי 1nmk הופק מ-Streptomyces. ניתוח עגינה מולקולרית שימש לקביעת אנרגיות הקשר של הליגנדים המובנים לחלבון המטרה. התוצאות הראו כי מבין כל הליגנדים המתוכננים, SFA שונה מבנית מ-CsA ומפגין זיקה רבה ל-CypA 16. Cyp A, שיש לו פעילות איזומראז של פפטידיל-פרוליל סיס-טרנס, שולט במגוון תהליכים תאיים על ידי היצמדות לקולטן החיצוני שלו CD14716. מחקר זה חישב את מטען הזיקה של הליגנד עבור מעכבי Cyp A חדשי...

הגישה מוגבלת. התחברו או התחילו תקופת ניסיון כדי לצפות בתוכן זה.

גילויים

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

למחברים אין ניגודי עניינים.

חומרים

רשימת החומרים שנעשה בהם שימוש במאמר זה
שםחברהמספר קטלוגהערות
Autodock Autodock v4.2.6http://autodock.scripps.edu/downloads/autodock-registration/autodock-4-2-download-page/
CGenFFCGenFFv2024https://cgenff.umaryland.edu
Chemsketch Chemsketch v2024http://www.acdlabs.com/resources/freeware/
Cygwin terminal Cygwin terminal v3.6.3http://www.cygwin.com/
Gromacs tutorialGromacs tutorialv25.04 (Plucky Puffin)http://www.mdtutorials.com/gmx/complex/index.html
MGL tools MGL tools v1.5.7mgl tools 1.5.6 rc3
Open babelOpen babelv3.1.1http://openbabel.org/wiki/main_page
PyMOLPyMOLv3.1.6.1PyMOL | pymol.org
UbuntuUbuntuv25.04lhttps://ubuntu.com/download/desktop
UCSF chimeraUCSF chimerav1.19chimera-1.17.3-win64.exe

מקורות

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,
  1. Zhao, X., et al. Inhibitors of cyclophilin A:Current and anticipated pharmaceutical agents for inflammatory diseases and cancers. Molecules. 29 (6), 1235(2024).
  2. Jin, S., Zhang, M., Qiao, X. Cyclophilin A:promising target in cancer therapy. Cancer Biol Ther. 25 (1), 2425127(2024).
  3. Nigro, P., Pompilio, G., Capogrossi, M. C. Cyclophilin A:a key player for human disease. Cell Death Dis. 4 (10), e888(2013).
  4. Mahgoub, E. O., Kulkarni, S. Structural analyses of an epidermal growth factor receptor-specific single-chain fragment variable via an in silico approach. J Vis Exp. (201), e65894(2023).
  5. Steadman, V. A., et al. Discovery of potent cyclophilin inhibitors based on the structural simplification of sanglifehrin A. J Med Chem. 60 (3), 1000-1017 (2017).
  6. Wang, S., Dong, G., Sheng, C. Structural simplification:an efficient strategy in lead optimization. Acta Pharm Sin B. 9 (5), 880-901 (2019).
  7. AbuQamar, S. F., El-Tarabily, K. A., Sham, A. Co-expression networks in predicting transcriptional gene regulation. Methods Mol Biol. 2328, 1-11 (2021).
  8. 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).
  9. Li, X., et al. Ganoderiol F purified from Ganoderma leucocontextum retards cell cycle progression by inhibiting CDK4/CDK6. Cell Cycle. 18 (21), 3030-3043 (2019).
  10. Han, Z., et al. Targeted gadofullerene for sensitive magnetic resonance imaging and risk-stratification of breast cancer. Nat Commun. 8 (1), 692(2017).
  11. Mahgoub, E. O., et al. Identification of colorectal adenocarcinoma key genes to be validated as potential prognosis biomarkers. Int J Stem Cell Res Ther. , (2025).
  12. Sánchez-Tilló, E., et al. Cyclophilin A is required for M-CSF-dependent macrophage proliferation. Eur J Immunol. 36 (9), 2515-2524 (2006).
  13. Schmetzer, O., Florcken, A. Sex differences in the drug therapy for oncologic diseases. Handb Exp Pharmacol. 214, 411-442 (2012).
  14. Ke, H., et al. Crystal structures of cyclophilin A complexed with cyclosporin A and N-methyl-4-[(E)-2-butenyl]-4,4-dimethylthreonine cyclosporin A. Structure. 2 (1), 33-44 (1994).
  15. Kallen, J., et al. Structure of human cyclophilin A in complex with the novel immunosuppressant sanglifehrin A at 1.6 Å resolution. J Biol Chem. 280 (23), 21965-21971 (2005).
  16. Sedrani, R., et al. Sanglifehrin−cyclophilin interaction:degradation work, synthetic macrocyclic analogues, X-ray crystal structure, and binding data. J Am Chem Soc. 125 (13), 3849-3859 (2003).
  17. Paulsen, J. L., et al. Evaluation of free energy calculations for the prioritization of macrocycle synthesis. J Chem Inf Model. 60 (7), 3489-3498 (2020).
  18. Shore, E. S. Selective inhibitors of cyclophilin D to treat pancreatitis. , University of Liverpool. United Kingdom. (2016).
  19. Flaxman, H. A., et al. Sanglifehrin A mitigates multi-organ fibrosis by targeting the collagen chaperone cyclophilin B. JCI Insight. , (2024).
  20. Flaxman, H. A. Structural and Mechanistic Studies of Molecular Glues and Their Targets [Doctoral dissertation]. , Harvard University Graduate School of Arts and Sciences. (2022).
  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. Mahgoub, E. O. The role of exosomes in cancer drug resistance, a review. J Clin Med Images Case Rep. 4 (1), 1632(2024).
  23. Lu, W., et al. DynamicBind:predicting ligand-specific protein-ligand complex structure with a deep equivariant generative model. Nat Commun. 15 (1), 1071(2024).
  24. Shinji, S., et al. Recent advances in the treatment of colorectal cancer:a review. J Nippon Med Sch. 89 (3), 246-254 (2022).
  25. Hyun, S., et al. One-bead-one-compound screening approach to the identification of cyclic peptoid inhibitors of cyclophilin D as neuroprotective agents from mitochondrial dysfunction. Chem Commun (Camb). 57 (19), 2388-2391 (2021).
  26. Hermosilla, P., et al. High quality illustrative effects for molecular rendering. Comput Graph. 54, 113-120 (2016).
  27. Comte, A., et al. Accelerating ligand discovery for insect odorant receptors. Int J Biol Sci. 21 (5), 2101(2025).
  28. Yang, X., et al. Molecular mechanism of allosteric modulation for the cannabinoid receptor CB1. Nat Chem Biol. 18 (8), 831-840 (2022).
  29. Fiorani, A. Electrospun polymeric scaffolds with enhanced biomimetic properties for tissue engineering applications. , (2014).
  30. Torres, P. H., et al. Key topics in molecular docking for drug design. Int J Mol Sci. 20 (18), 4574(2019).
  31. Huang, S. -Y., Zou, X. Advances and challenges in protein-ligand docking. Int J Mol Sci. 11 (8), 3016-3034 (2010).
  32. Grinter, S. Z., Zou, X. Challenges, applications, and recent advances of protein-ligand docking in structure-based drug design. Molecules. 19 (7), 10150-10176 (2014).
  33. Bello, M., Martínez-Archundia, M., Correa-Basurto, J. Automated docking for novel drug discovery. Expert Opin Drug Discov. 8 (7), 821-834 (2013).
  34. Saikia, S., Bordoloi, M. Molecular docking:challenges, advances and its use in drug discovery perspective. Curr Drug Targets. 20 (5), 501-521 (2019).
  35. Chen, D., et al. Regulation of protein-ligand binding affinity by hydrogen bond pairing. Sci Adv. 2 (3), e1501240(2016).
  36. Ormeño, F., General, I. J. Convergence and equilibrium in molecular dynamics simulations. Commun Chem. 7 (1), 26(2024).
  37. Bikadi, Z., Hazai, E. Application of the PM6 semi-empirical method to modeling proteins enhances docking accuracy of AutoDock. J Cheminform. 1, 15(2009).
  38. Mahgoub, E. O., et al. Role of functional genomics in identifying cancer drug resistance and overcoming cancer therapy relapse. Heliyon. 10 (1), e22095(2023).
  39. 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 (S1), 647.22(2019).
  40. Agu, P. C., et al. Molecular docking as a tool for the discovery of molecular targets of nutraceuticals in diseases management. Sci Rep. 13 (1), 13398(2023).
  41. Kotschy, J., et al. Microsecond timescale conformational dynamics of a small-molecule ligand within the active site of a protein. Angew Chem Int Ed Engl. 63 (5), e202313947(2024).
  42. Roe, D. R., Brooks, B. R. A protocol for preparing explicitly solvated systems for stable molecular dynamics simulations. J Chem Phys. 153 (5), 054123(2020).
  43. Badar, M. S., et al. Molecular Dynamics Simulations: Concept, Methods, and Applications. Transdisciplinarity. , Springer. Cham. (2022).
  44. Garcia-Ortegon, M., et al. DOCKSTRING:easy molecular docking yields better benchmarks for ligand design. J Chem Inf Model. 62 (15), 3486-3502 (2022).
  45. Fu, Y., Zhao, J., Chen, Z. Insights into the molecular mechanisms of protein-ligand interactions by molecular docking and molecular dynamics simulation:a case of oligopeptide binding protein. Comput Math Methods Med. 2018 (1), 3502514(2018).
  46. Korlepara, D. B., et al. Plas-5k:dataset of protein-ligand affinities from molecular dynamics for machine learning applications. Sci Data. 9 (1), 548(2022).
  47. Ahamad, S., et al. Screening Malaria-box compounds to identify potential inhibitors against SARS-CoV-2 Mpro, using molecular docking and dynamics simulation studies. Eur J Pharmacol. 890, 173664(2021).
  48. Shukla, R., Tripathi, T. Molecular Dynamics Simulation of Protein and Protein-Ligand Complexes. Computer-Aided Drug Design. , Springer. Singapore, Singapore. (2020).
  49. Sharma, V., Panwar, A., Sharma, A. K. Molecular dynamic simulation study on chromones and flavonoids for the in silico designing of a potential ligand inhibiting mTOR pathway in breast cancer. Curr Pharmacol Rep. 6, 373-379 (2020).
  50. Patodia, S., Bagaria, A., Chopra, D. Molecular dynamics simulation of proteins:a brief overview. J Phys Chem Biophys. 4, 6(2014).
  51. Li, J., Fu, A., Zhang, L. An overview of scoring functions used for protein-ligand interactions in molecular docking. Interdiscip Sci. 11, 320-328 (2019).
  52. Meng, X. -Y., et al. Molecular docking:a powerful approach for structure-based drug discovery. Curr Comput Aided Drug Des. 7 (2), 146-157 (2011).
  53. Hummel, M., Verestek, W., Schmauder, S. Molecular Dynamics Simulations-A Time and Length Scale Investigation. High Performance Computing in Science and Engineering'19. , Springer. Cham. (2021).
  54. Ocana, A., et al. Integrating artificial intelligence in drug discovery and early drug development:a transformative approach. Biomark Res. 13 (1), 45(2025).
  55. Mahgoub, E., et al. The therapeutic effects of tumor treating fields on cancer and noncancerous cells. Arab J Chem. 14 (10), 103386(2021).
  56. Islam, M. A., et al. Applications of molecular dynamics in nanomaterial design and characterization-a review. Chem Eng J Adv. 22, 100731(2025).
  57. Zelnik, I. D., et al. Computational design and molecular dynamics simulations suggest the mode of substrate binding in ceramide synthases. Nat Commun. 14, 2330(2023).

הגישה מוגבלת. התחברו או התחילו תקופת ניסיון כדי לצפות בתוכן זה.

הדפסות חוזרות והרשאות

בקש הרשאה לשימוש חוזר בטקסט או באיורים של מאמר JoVE זה

בקש הרשאה

תגיות

AutoDock

מאמרים קשורים