Valutazione computazionale delle interazioni dell&#39;oleuropeina con proteine correlate al morbo di Alzheimer utilizzando l&#39;aggancio molecolare e la dinamica molecolare

Ahmed Elshekh; Ahmed M. Abdelmaguid; Rasha M. A. Eltanany; Youssef H. El-kordy; Asmaa A. khedr; Sara A. Mekkawy; Manal F. El-Khadragy; Ashraf Albrakati; Mohamed S. Abdelfattah; Ahmed E. Abdel Moneim

doi:10.3791/71430

Articolo di ricerca

Valutazione computazionale delle interazioni dell'oleuropeina con proteine correlate al morbo di Alzheimer utilizzando l'aggancio molecolare e la dinamica molecolare

DOI:

10.3791/71430

⸱

30 giugno 2026

Ahmed Elshekh^*¹ , Ahmed M. Abdelmaguid^*¹ , Rasha M. A. Eltanany¹ , Youssef H. El-kordy² , Asmaa A. khedr² , Sara A. Mekkawy¹ , Manal F. El-Khadragy³ , Ashraf Albrakati^*⁴ , Mohamed S. Abdelfattah¹ , Ahmed E. Abdel Moneim⁵

¹Chemistry Department, Faculty of Science, Capital University, ²Department of Zoology, Faculty of Science, Capital University, ³Department of Biology, College of Science, Princess Nourah bint Abdulrahman University, ⁴Department of Human Anatomy, College of Medicine, Taif University, ⁵Unit of Scientific Research, Applied College, Qassim University

^* These authors contributed equally

In questo articolo

Sommario

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

Questo studio presenta un flusso di lavoro integrato di docking molecolare e dinamica molecolare per valutare computazionalmente le interazioni dell'oleuropeina con proteine chiave legate al morbo di Alzheimer, rivelando interazioni di legame previste e una stabilità complessiva preliminare tra più bersagli.

Abstract

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

Il morbo di Alzheimer (DA) è un disturbo neurodegenerativo multifattoriale associato all'aggregazione amiloide, alla patologia della tau e alla neuroinfiammazione. In questo studio, è stato impiegato un flusso di lavoro computazionale integrato che combina la previsione ADMET, lo screening di attività basato su PASS, il docking molecolare e simulazioni di dinamica molecolare (MD) per valutare le interazioni dell'oleuropeina con cinque bersagli proteici correlati all'AD, tra cui β-amiloide, tau, apolipoproteina E4 (ApoE4), recettore triggerante espresso sulle cellule mieloidi 2 (TREM2) e proteina del complemento C1q. Le analisi ADMET e PASS hanno previsto proprietà farmacocinetiche e potenziali attività biologiche associato a vie neurodegenerative legate alle malattie. L'analisi di docking ha previsto affinità di legame favorevoli tra i bersagli studiati, con l'interazione più forte prevista osservata per la proteina C1q (-7,5 kcal/mol). Analisi della traiettoria della dinamica molecolare (MD), inclusi deviazione quadrata media (RMSD), fluttuazione quadrata media radice (RMSF), raggio di giro (Rg), matrice dinamica di correlazione incrociata (DCCM), analisi delle componenti principali (PCA) e metriche basate sulla distanza, sono state utilizzate per valutare il comportamento dinamico dei complessi proteina-ligando durante le simulazioni. Le analisi computazionali suggerivano interazioni relativamente stabili per i complessi tau, C1q e TREM2, mentre β-amiloide e ApoE4 mostravano una variabilità conformazionale relativamente maggiore durante alcune fasi delle simulazioni. Questi risultati forniscono una valutazione computazionale preliminare delle interazioni dell'oleuropeina con proteine correlate all'AD e potrebbero supportare futuri studi sperimentali che indagano la sua potenziale rilevanza biologica nei modelli di malattie neurodegenerative.

Introduzione

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

L'AD rappresenta il tipo di demenza più comune che genera sfide serie e in aumento a livello^mondiale ^1,2. L'AD nasce da una combinazione di fattori genetici e ambientali. Sono state proposte molteplici ipotesi patogeniche per spiegare l'AD, tra cui colinergica, amiloide, tau, infiammatoria, stress ossidativo, ioni metallici, eccitossicità, asse microbiota-intestino-cervello e meccanismi correlati^{all'autofagia 3}. L'AD è un disturbo multifattoriale che coinvolge deposizione β-amiloide, patologie della tau, neuroinfiammazione e fattori di rischio genetici come ApoE4 e^TREM2 ^4,5. A causa della natura multifattoriale dell'AD, i liganti diretti a multiplo bersaglio (MTDL) sono emersi come strategie terapeutiche promettenti basate su interazioni polifarmacologiche con Aβ, tau, ApoE4, la funzione microgliale mediata da TREM2 e la neuroinfiammazione guidata dal ^complemento ^3,6,7. L'aggregazione β-amiloide è un segno patologico chiave dell'AD che disturba la funzione neuronale ed è modulata dalle isoforme di ApoE4 e dalle risposte^immunitarie ^8,9.

L'iperfosforilazione e altre modifiche post-traduzionali della tau, tra cui troncamento, acetilazione, ubiquitinazione e glicosilazione, contribuiscono in modo significativo alla formazione di grovigli neurofibrillari (NFT), uno dei principali segni patologici dell'Alzheimer. Queste modifiche riducono l'affinità della tau per i microtubuli, portando a destabilizzazione dei microtubuli, compromesso del trasporto assonale, disfunzione sinaptica, anomalie mitocondriali e progressiva degenerazione neuronale. Inoltre, l'aggregazione anomala della tau è stata fortemente associata al declino cognitivo e alla gravità della malattia nell'AD, spesso correlata più strettamente con la neurodegenerazione che con il carico amiloide stesso. Inoltre, evidenze crescenti suggeriscono che la patologia della tau interagisce strettamente con le vie di segnalazione neuroinfiammatorie, dove microglia attivata e mediatori infiammatori possono ulteriormente aggravare la propagazione della tau e il danno^neuronale 10,11,12.

L'attivazione microgliale mediata da TREM2 è stata associata a risposte neuroinfiammatorie durante la progressione dell'AD¹³. Le proteine del complemento come C1q e C3 sono state implicate nella perdita sinaptica, nella neuroinfiammazione mediata dal complemento e nella segnalazione infiammatoria associata alla patologia dell'AD^14,15. La segnalazione di notch, lo stress ossidativo, le vie infiammatorie e l'ApoE4 accelerano ulteriormente la progressione dell'AD ^9,16.

L'estratto di foglie d'ulivo (OLE) è un fitocomplesso bioattivo ricco di secoiridoidi, flavonoidi, triterpeni e acidi fenolici, come riassunto nella Tabella 1. Questi costituenti sono stati associati ad attività biologiche antiossidanti e antinfiammatorie in studi^{precedenti 17}. L'oleuropeina è il principale secoiridoide identificato nelle foglie d'ulivo, poiché costituisce la componente fenolica primaria di queste foglie. Questo rende l'oleuropein il secoiridoide fenolico più abbondante identificato nelle foglie d'ulivo, e la sua struttura chimica è illustrata nella Figura 1.

Studi precedenti hanno riportato attività biologiche dell'oleuropeina associate all'aggregazione amiloide, patologie correlate alla tau, stress ossidativo e vie di segnalazione^{infiammatorie} ^18,19. Ulteriori studi hanno inoltre suggerito possibili interazioni dell'oleuropeina con vie correlate a ApoE4, attivazione microgliale mediata da TREM2 e neuroinfiammazione associata al^{complemento 20,21}.

Nonostante il crescente interesse per l'oleuropeina, le sue interazioni con molteplici bersagli proteici correlati all'AD non sono state valutate in modo completo all'interno di un quadro computazionale unificato. La maggior parte degli studi precedenti si è concentrata principalmente sulle sue proprietà antiossidanti o sui potenziali effetti sulle singole vie patologiche, in particolare sull'aggregazione amiloide e sulla tossicità correlata alla tau. Pertanto, il presente studio ha utilizzato simulazioni di aggancio molecolare e dinamica molecolare per valutare computazionalmente le interazioni previste e il comportamento dinamico dell'oleuropeina contro cinque bersagli proteici correlati all'AD, tra cui β-amiloide, tau, ApoE4, TREM2 e C1q. Questi bersagli sono stati selezionati perché rappresentano meccanismi patologici distinti ma interconnessi coinvolti nella progressione dell'AD. β-amiloide svolge un ruolo centrale nella formazione della placca extracellulare, nella disfunzione sinaptica, nello stress ossidativo e nella tossicità neuronale, mentre la patologia tau è strettamente associata alla formazione di grovigli neurofibrillari, alla rottura del citoscheletro e al progressivo declino^cognitivo. ApoE4 rappresenta il fattore di rischio genetico più forte per l'AD sporadico e contribuisce a una ridotta eliminazione dell'amiloide, a un aumento della neurotossicità, alla disregolazione lipidica e all'aumento delle risposte^{neuroinfiammatorie 23}. TREM2 è un regolatore chiave dell'attivazione microgliale e della segnalazione neuroimmune ed è stato implicato nella eliminazione dell'amiloide, nella regolazione infiammatoria e nelle risposte microgliali associate alla malattia durante la progressione dell'AD²⁴. Inoltre, la proteina del complemento C1q svolge un ruolo fondamentale nella neuroinfiammazione mediata dal complemento, nella potatura sinaptica aberrante e nella degenerazione sinaptica associata ai microglia^{nell'AD 25}.

Il flusso di lavoro complessivo in silico utilizzato per valutare l'oleuropeina rispetto ai target proteici selezionati legati alla malattia di Alzheimer è riassunto nella Figura 2.

Accesso limitato. Accedi o avvia una prova gratuita per visualizzare questo contenuto.

Protocollo

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

1. Previsione ADMET

Le proprietà farmacocinetiche e di tossicità dell'oleuropeina sono state valutate utilizzando una piattaforma computazionale di previsione ADMET. I parametri previsti includevano assorbimento, distribuzione, metabolismo, excrezione, permeabilità al BBB, permeabilità del sistema nervoso centrale (SNC) e proprietà legate alla tossicità. L'analisi ADMET è stata effettuata per valutare il profilo farmacocinetico previsto e le potenziali proprietà di somiglianza farmacologica dell'oleuropeina prima del docking molecolare e delle simulazioni MD²⁶.

2. Previsione dell'attività anti-Alzheimer e neuroprotettiva

La rappresentazione canonica SMILES dell'oleuropeina è stata utilizzata per la previsione computazionale delle attività anti-Alzheimer e^{neuroprotettive 27}. Sono stati registrati i valori di probabilità di attività (Pa) e probabilità di inattività (Pi), e solo le attività con valori di Pa superiori a Pi sono state considerate potenzialmente rilevanti per analisi computazionali successive.

3. Preparazione della struttura del ligando oleuropeino

La struttura tridimensionale (3D) dell'oleuropeina è stata recuperata da un database chimico pubblico in formato SDF. L'ottimizzazione della geometria dei liganti e la minimizzazione dell'energia sono state effettuate utilizzando il campo di forza MMFF94 fino al raggiungimento della convergenza. La struttura del ligando minimizzato è stata convertita in formato PDB e successivamente preparata per l'aggancio molecolare tramite l'assegnazione di atomi di idrogeno polari e cariche parziali prima della conversione in formato PDBQT.

L'oleuropeina è stata modellata nella sua forma predominantemente neutra, e si presumeva che tutti i residui ionizzabili fossero protonati in condizioni fisiologiche (pH 7,4) durante l'aggancio molecolare e le simulazioni di dinamica molecolare.

4. Recupero e preparazione delle proteine

Le strutture proteiche associate alla patologia dell'AD sono state recuperate dalla Protein Data Bank, tra cui β-amiloide (2BEG), tau (5O3L), ApoE4 (1B68), TREM2 (5ELI) e C1q (2JG9). Le informazioni strutturali specifiche per obiettivo, inclusa la selezione della catena e il tipo di struttura sperimentale, sono riassunte nella Tabella 2.

Molecole d'acqua, ioni, liganti co-cristallizzati e eteroatomi non essenziali sono stati rimossi prima della preparazione dei recettori. Le strutture venivano ispezionate visivamente per residui incompleti, atomi mancanti e discontinuità strutturali prima dell'attracco e della preparazione della simulazione. Successivamente sono stati assegnati atomi di idrogeno polari e cariche di Kollman, e le strutture dei recettori sono state convertite in formato PDBQT per gli studi di attracco. Gli stati di protonazione predefiniti corrispondenti alle condizioni fisiologiche (pH 7,4) sono stati applicati durante la preparazione del recettore, e si assumeva che tutti i residui ionizzabili adottassero i loro stati di protonazione predominanti in condizioni fisiologiche di pH. Per β-amiloide, è stato selezionato il Modello 1 dall'insieme NMR depositato, e tutte le catene all'interno dell'assemblaggio oligomerico depositato (catene A-E) sono state mantenute durante la preparazione del recettore. Per la proteina tau, tutte le catene all'interno dell'assemblaggio del filamento crio-EM depositato (catene A-J) sono state trattenute durante la preparazione del recettore. Analogamente, tutte le catene all'interno dell'assemblaggio multimerico C1q (catene A-F) sono state mantenute per preservare la struttura quaternaria depositata. Per ApoE4 e TREM2, le catene biologicamente rilevanti depositate sono state mantenute durante la preparazione del recettore.

5. Attracco molecolare

Previsione del sito di legame e definizione della scatola della griglia
Le potenziali tasche di legame al ligando sono state predette utilizzando un flusso di lavoro di previsione del sito di legame basato sulla struttura che valuta la geometria della cavità, il volume delle tasche, la profondità, l'idrofobia e i descrittori fisicochimici associati al potenziale di legame al ligando e alla^{farmacolizzabilità 28}.
Le tasche previste sono state classificate in base al punteggio di drogabilità e alle caratteristiche geometriche. La tasca di grado più alto accessibile al solvente per ogni bersaglio è stata selezionata per le analisi di aggancio molecolare. I residui corrispondenti alla tasca di legame selezionata venivano estratti dai file di output dei residui tascabili generati e successivamente visualizzati insieme alle strutture proteiche corrispondenti utilizzando software di visualizzazione molecolare.
Le coordinate del centro di massa dei residui selezionati della tasca di legame furono calcolate e utilizzate per la generazione delle scatole di attracco. Le dimensioni della griglia furono definite per comprendere completamente la regione di legame prevista per ciascuna proteina bersaglio. Le coordinate esatte del centro della griglia e della scatola di attracco per tutti i bersagli sono riassunte nella Tabella 3.
NOTA: Il flusso di lavoro completo eseguibile in riga di comando e gli script utilizzati per i calcoli del centro di massa sono forniti nel Supplementary Coding File 1.
Parametri di attracco ed esecuzione
I calcoli di aggancio molecolare sono stati eseguiti utilizzando AutoDock Vina 4.2.6 con un valore di esaustività di 8 e 10 modalità di legame di uscita per ciascun complesso proteina-ligando. La posa di legame con la più bassa affinità di legame prevista è stata selezionata per le analisi successive. Le interazioni proteina-ligando sono state visualizzate utilizzando software di visualizzazione molecolare.
NOTA: La struttura di comando è adattata per ogni proteina a seconda del nome del file del recettore e delle coordinate della griglia. I file di uscita per l'aggancio venivano divisi in modalità di binding individuali e convertiti in formato PDB utilizzando strumenti da riga di comando. I comandi completi sono forniti nel File di Codifica Supplementare 1.

6. Simulazioni di dinamica molecolare (MD)

Il flusso di lavoro MD veniva eseguito all'interno di un ambiente computazionale Conda/Miniforge basato su cloud, configurato per simulazione biomolecolare e analisi delle traiettorie. Per tutte le simulazioni di produzione venivano utilizzate risorse di runtime accelerate tramite GPU. Script completi per l'impostazione dell'ambiente eseguibile, comandi di installazione delle dipendenze e flussi di lavoro di simulazione sono forniti nel Supplementary Coding File 2.

I complessi proteina-ligando generati dall'aggancio molecolare sono stati utilizzati come strutture di partenza per le simulazioni MD. Le pose di ligando agganciati corrispondenti alle conformazioni di affinità di legame più basse previste sono state selezionate per la generazione della topologia e l'assemblaggio del sistema. Le strutture proteiche sono state preparate dopo la rimozione di molecole cristallografiche di solvente e eteroatomi non essenziali prima della configurazione della simulazione.

La generazione topologica e l'assemblaggio del sistema sono stati eseguiti utilizzando il campo di forza proteico ff19SB e il campo di forza del ligando GAFF2. I complessi sono stati solviti utilizzando il modello esplicito dell'acqua TIP3P e neutralizzati con ioni NaCl a una concentrazione ionica finale di 0,15 M in condizioni al contorno periodiche.

NOTA: Tutte le simulazioni di dinamica molecolare sono state eseguite all'interno di un ambiente notebook basato su cloud configurato con runtime Python 3, accelerazione hardware GPU T4 e l'ultima versione runtime disponibile al momento dell'analisi.

Parametri di equilibrio MD e minimizzazione dell'energia
Dopo la generazione della topologia, è stata effettuata la minimizzazione dell'energia per 50.000 passaggi prima dell'equilibrio. Successivamente sono state condotte simulazioni di equilibrazione NPT per 5 ns utilizzando vincoli posizionali applicati agli atomi della spina dorsale proteica nelle seguenti condizioni: (1) passo temporale di integrazione = 2 fs; (2) temperatura = 298 K; (3) pressione = 1 bar; (4) costante della forza di contenimento armonica = 700 Kj.mol⁻1,nm⁻²; (5) frame di traiettoria salvati ogni 10 ps; e (6) file di registro registrati ogni 10 ps.
NOTA: Gli script completi di equilibramento eseguibile e i comandi di simulazione sono forniti nel Supplementary Coding File 2.
Parametri di produzione MD e produzione NPT di corsa
Le simulazioni MD di produzione sono state eseguite in condizioni NPT per un tempo totale analizzato della traiettoria di produzione di 10 ns utilizzando i seguenti parametri: (1) passo temporale di integrazione = 2 fs; (2) temperatura = 298 K; (3) pressione = 1 bar; (4) frame di traiettoria salvati ogni 10 ps; e (5) file di registro registrati ogni 10 ps.
NOTA: Gli script completi di simulazione MD eseguibile sono forniti nel Supplementary Coding File 2.
Concatenazione e allineamento delle traiettorie
Le traiettorie di produzione generate da molteplici passi di simulazione sono state concatenate in traiettorie continue dopo l'imaging in condizioni al contorno periodiche. Artefatti periodici di confine, molecole di solvente e ioni venivano rimossi prima dell'allineamento strutturale e delle analisi a valle.
L'allineamento della traiettoria è stato eseguito utilizzando atomi della colonna vertebrale della proteina Cα rispetto alla struttura di riferimento equilibrata per garantire un'orientazione coerente durante le analisi della traiettoria.
Analisi dell'interazione proteina-ligando
Le impronte digitali di interazione proteina-ligando e la persistenza delle interazioni lungo le traiettorie della MD sono state analizzate utilizzando approcci di profilazione di interazione basati su traiettorie. Le analisi della rete di interazione sono state effettuate utilizzando traiettorie di produzione processate dopo la rimozione del solvente e l'allineamento strutturale.
NOTA: I flussi di lavoro completi di interazione-analisi eseguibile sono forniti nel Supplementary Coding File 2.
Analisi della traiettoria MD
Le analisi delle traiettorie sono state effettuate utilizzando traiettorie di produzione allineate dopo la rimozione del solvente, la concatenazione, l'imaging in condizioni al contorno periodiche e l'allineamento strutturale. Tutte le analisi sono state effettuate sulle traiettorie di produzione a 10 ns dopo la rimozione di molecole e ioni di solvente. I fotogrammi sono stati analizzati a intervalli di 10 ps. Salvo diversa indicazione, le analisi strutturali sono state effettuate dopo l'allineamento ai minimi quadrati degli atomi della proteina Cα alla struttura iniziale equilibrata di ciascun complesso corrispondente.
Le analisi RMSD, RMSF e raggio di giro (Rg) sono state calcolate utilizzando atomi di proteina Cα per valutare la stabilità strutturale e la dinamica conformazionale durante le simulazioni. La RMSD è stata calcolata per gli atomi di proteina Cα rispetto alla struttura di riferimento equilibrata. L'RMSF è stato calcolato per atomi di proteina Cα lungo la traiettoria di produzione allineata. La Rg è stata calcolata utilizzando atomi di proteina Cα per monitorare la compattezza globale.
Successivamente sono state eseguite analisi di Energia di Interazione Lineare (LIE), misurazioni di distanza intermolecolare, analisi delle componenti principali (PCA) e matrice di correlazione dinamica (DCCM) utilizzando fotogrammi di traiettoria campionati a intervalli di 10 ps lungo le traiettorie di produzione analizzate. L'analisi dell'energia di interazione è stata calcolata tra oleuropeina e gli atomi proteici di ciascun complesso lungo la traiettoria produttiva. La distanza al centro di massa veniva calcolata tra oleuropeina e i residui selezionati di tasca di legame usati per la generazione della griglia di attracco, mentre la distanza minima veniva calcolata come la distanza più breve atomo-atomo tra oleuropeina e i corrispondenti residui di tasca di legame proteico in ciascun fotogramma. La PCA è stata eseguita utilizzando coordinate proteiche Cα dopo l'allineamento della traiettoria. L'analisi DCCM è stata calcolata a partire dalle fluttuazioni atomiche della proteina Cα lungo la traiettoria di produzione allineata.
NOTA: Ogni fase di simulazione della dinamica molecolare e analisi della traiettoria è fornita come sezione di codice eseguibile separata nel Supplementary Coding File 2. Il Supplementary Coding File 2 include gli script e i comandi utilizzati per la preparazione del sistema, la simulazione di produzione, l'elaborazione delle traiettorie e le analisi a valle. La versione completa del flusso di lavoro corrispondente al manoscritto inviato è archiviata in Zenodo con https://doi.org/10.5281/zenodo.20134270, e la corrispondente versione GitHub è disponibile su: https://github.com/Elshekh00/molecular-dynamics-protein-ligand/releases/tag/v1.0.0.

Accesso limitato. Accedi o avvia una prova gratuita per visualizzare questo contenuto.

Risultati

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

Previsione del profilo ADMET

Il profilo farmacocinetico e di tossicità previsto dell'oleuropeina è stato valutato utilizzando un flusso di lavoro di predizione ADMET in silico . Le proprietà ADMET previste dell'oleuropeina, inclusa tossicità AMES, epatotossicità, inibizione per hERG I e II, così come tossicità acuta e cronica orale per ratti, sono elencate nella Tabella 4. Si prevedeva che l'oleuropeina fosse non muta...

Accesso limitato. Accedi o avvia una prova gratuita per visualizzare questo contenuto.

Discussione

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

L'obiettivo principale di questo studio integrato in silico era valutare il potenziale di interazione multi-bersaglio previsto dell'oleuropeina contro proteine patologiche selezionate implicate nell'AD. I risultati della previsione ADMET, dell'analisi PASS, del docking molecolare e delle simulazioni MD forniscono una base computazionale per considerare l'oleuropeina come molecola con potenziale di interazione multi-bersaglio previsto contro proteine selezionate correlate all'AD....

Accesso limitato. Accedi o avvia una prova gratuita per visualizzare questo contenuto.

Dichiarazioni

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

Tutti gli autori non hanno conflitti di interesse.

Ringraziamenti

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

Questo lavoro è stato finanziato dal Progetto di Supporto dei Ricercatori della Principessa Nourah bint Abdulrahman University numero (PNURSP2026R23), Principessa Nourah bint Abdulrahman University, Riyadh, Arabia Saudita.

Accesso limitato. Accedi o avvia una prova gratuita per visualizzare questo contenuto.

Materiali

Elenco dei materiali utilizzati in questo articolo
Nome	Azienda	Numero di catalogo	Commenti
AmberTools 24.8	AmberMD development team	N/A; https://ambermd.org/AmberTools.php	Utilizzato per la preparazione della topologia e la gestione dei file di simulazione molecolare. Installato da conda-forge. RRID: SCR_018497
AutoDock Tools 1.5.7	Scripps Research Institute	N/A; https://autodocksuite.scripps.edu/adt/	Utilizzato per la preparazione del recettore e del ligando e la generazione di file PDBQT. RRID: SCR_012746
AutoDock Vina 4.2.6	Scripps Research Institute	N/A; https://vina.scripps.edu/	Motore di docking utilizzato per calcoli di docking molecolare. La versione dovrebbe essere riportata in base all'ambiente di esecuzione del flusso di lavoro. RRID: SCR_011958
Avogadro 2.0.0	Avogadro Chemistry Software	N/A; https://avogadro.cc/	Utilizzato per la visualizzazione dei ligandi, l'assegnazione del campo di forza e la minimizzazione energetica. RRID: SCR_015983
Conda 25.3.1	Anaconda, Inc. / conda-forge community	N/A; https://docs.conda.io/	Gestore di pacchetti e ambiente utilizzato nel flusso di lavoro computazionale. RRID: SCR_018317
Discovery Studio Visualizer 2025	Dassault Systèmes	N/A; https://discover.3ds.com/discovery-studio-visualizer-download	Utilizzato per la visualizzazione delle proteine e la preprocessing. RRID: SCR_008398
DoGSiteScorer / ProteinsPlus	ZBH Center for Bioinformatics	N/A; https://proteins.plus/	Utilizzato per la previsione del sito di legame e il punteggio della druggability delle tasche. RRID: Non disponibile
ff19SB force field	Famiglia di campi di forza AMBER	N/A; https://ambermd.org/	Campo di forza proteico utilizzato per la preparazione del sistema di dinamica molecolare. RRID: Non disponibile
GAFF2 force field	Famiglia di campi di forza AMBER	N/A; https://ambermd.org/	Campo di forza del ligando utilizzato per la preparazione del sistema di dinamica molecolare. RRID: Non disponibile
Google Colab	Google	N/A; https://colab.research.google.com/	Ambiente di notebook cloud utilizzato per l'esecuzione del flusso di lavoro. Tipo di runtime: Python 3; acceleratore hardware: T4 GPU. RRID: SCR_018009
Mamba 2.1.1	QuantStack / conda-forge community	N/A; https://mamba.readthedocs.io/	Gestione rapida dei pacchetti utilizzata per l'installazione dei pacchetti Conda. RRID: Non disponibile
Matplotlib 3.10.0	Matplotlib development team	N/A; https://matplotlib.org/	Utilizzato per la generazione di grafici di analisi di dinamica molecolare. RRID: SCR_008624
MDAnalysis 2.8.0	MDAnalysis development team	N/A; https://www.mdanalysis.org/	Utilizzato per l'elaborazione delle traiettorie e l'analisi strutturale. RRID: SCR_025610
MDTraj 1.11.1	MDTraj development team	N/A; https://www.mdtraj.org/	Utilizzato per la gestione e l'analisi delle traiettorie di dinamica molecolare. RRID: Non disponibile
Miniforge	conda-forge community	N/A; https://github.com/conda-forge/miniforge	Distribuzione di ambiente basata su Conda utilizzata per installare le dipendenze scientifiche. RRID: Non disponibile
NumPy 2.0.2	NumPy development team	N/A; https://numpy.org/	Dipendenza di calcolo numerico utilizzata nel flusso di lavoro computazionale. RRID: SCR_008633
Open Babel 3.1.0	Open Babel Project	N/A; https://openbabel.org/	Utilizzato per la conversione del formato dei file molecolari. RRID: SCR_014920
OpenMM 8.5.1	OpenMM development team	N/A; https://openmm.org/	Motore di simulazione di dinamica molecolare utilizzato per la configurazione del sistema, l'equilibrazione e le simulazioni di produzione. RRID: SCR_000436
pandas 2.3.3	pandas development team	N/A; https://pandas.pydata.org/	Utilizzato per la gestione e l'analisi dei dati tabulari. RRID: SCR_018214
ParmEd 4.3.1	ParmEd development team	N/A; https://parmed.github.io/ParmEd/html/index.html	Utilizzato per la gestione dei file di topologia e parametri. RRID: Non disponibile
PASS-Way2Drug Server	Way2Drug	N/A; https://www.way2drug.com/passonline/	Utilizzato per il profiling dell'attività biologica prevista. RRID: SCR_001971
PDBFixer 1.12	OpenMM development team	N/A; https://github.com/openmm/pdbfixer	Utilizzato per la riparazione e la preparazione della struttura proteica quando necessario. Installato da conda-forge. RRID: Non disponibile
pkCSM Server	University of Melbourne	N/A; https://biosig.lab.uq.edu.au/pkcsm/	Utilizzato per il profiling previsto dell'ADMET. RRID: Non disponibile
ProLIF	ProLIF development team	N/A; https://prolif.readthedocs.io/	Utilizzato per l'analisi degli fingerprint delle interazioni proteina-ligando. L'importazione runtime ha riportato la versione come 0+unknown. RRID: Non disponibile
PubChem Database	National Center for Biotechnology Information / National Institutes of Health	N/A; https://pubchem.ncbi.nlm.nih.gov/	Utilizzato per il recupero delle strutture dei ligandi. RRID: SCR_004284
py3Dmol 2.5.4	py3Dmol development team	N/A; https://3dmol.csb.pitt.edu/	Utilizzato per la visualizzazione molecolare nel flusso di lavoro del notebook. RRID: Non disponibile
PyMOL 3.1.6.1	Schrödinger, LLC	N/A; https://pymol.org/	Utilizzato per la visualizzazione molecolare e l'ispezione delle coordinate della tasca di legame. RRID: SCR_000305
Python 3.12.13	Python Software Foundation	N/A; https://www.python.org/	Lingua di programmazione utilizzata per eseguire il flusso di lavoro computazionale. RRID: SCR_008394
pytraj 2.

Ristampe e permessi

Richiedi il permesso di riutilizzare il testo o le figure di questo articolo JoVE

Richiedi permesso

Tag

Biochimica Fascicolo 232 Fascicolo 232 Valore Vuoto Fascicolo Malattia di Alzheimer AD Dinamica Molecolare MD Ligando Multi Target Proteina Tau Amiloide Neuroprotezione

Valutazione computazionale delle interazioni dell'oleuropeina con proteine correlate al morbo di Alzheimer utilizzando l'aggancio molecolare e la dinamica molecolare

In questo articolo

Sommario

Abstract

Introduzione

Protocollo

Risultati

Discussione

Dichiarazioni

Ringraziamenti

Materiali

Ristampe e permessi

Tag

Articoli correlati