Name: Protein Target Prediction and Validation of Small Molecule Compound(단백질 표적 예측 및 저분자 화합물의 검증) (동영상) | JoVE Journal
Uploaded: 2024-02-23T15:00:00.000+00:00
Duration: 10 min 21 s
Description: 배우세요 분자 도킹과 세포 열 변위 분석법(TSA)을 결합한 단백질 표적 예측 및 저분자 화합물 검증 방법입니다. 이 프로토콜은 시간과 비용을 절감하며 재현성을 높여 약물 발견 연구에 활용됩니다.

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이 연구는 중국 국립자연과학재단(National Natural Science Foundation of China, 82004031)과 쓰촨성 과학기술프로그램(Sichuan Science and Technology Program, 2022NSFSC1303)의 지원을 받았다. 웨스턴 블롯에 대한 도움을 주신 Chengdu University of Traditional Chinese Medicine의 Innovative Institute of Chinese Medicine and Pharmacy의 Jiayi Sun에게 큰 감사를 표합니다.

도킹 및 CETSA와의 Xanthatin-Keap1 상호 작용 검증

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<li>Jiang, X., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Novel+chemical-structure+TPOR+agonist%2C+TMEA%2C+promotes+megakaryocytes+differentiation+and+thrombopoiesis+via+mTOR+and+ERK+signalings%5BTitle%5D)+AND+%22Phytomedicine%22%5BJournal%5D)">Novel chemical-structure TPOR agonist, TMEA, promotes megakaryocytes differentiation and thrombopoiesis via mTOR and ERK signalings.</a> Phytomedicine. 110, 154637(2023).</li>
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<li>Wang, X., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Salidroside%2C+a+phenyl+ethanol+glycoside+from+Rhodiolacrenulata%2C+orchestrates+hypoxic+mitochondrial+dynamics+homeostasis+by+stimulating+Sirt1%2Fp53%2FDrp1+signaling%5BTitle%5D)+AND+%22J+Ethnopharmacol%22%5BJournal%5D)">Salidroside, a phenyl ethanol glycoside from Rhodiolacrenulata, orchestrates hypoxic mitochondrial dynamics homeostasis by stimulating Sirt1/p53/Drp1 signaling.</a> J Ethnopharmacol. 293, 115278(2022).</li>
</ol>

저자는 밝힐 것이 없습니다.

질병 표적의 식별과 약물의 발견 및 개발은 밀접하게 상호 연결되어 있습니다27. 특정 표적을 정확하게 표적으로 함으로써, 약물 후보는 약물과 관련된 부작용을 최소화하면서 동시에 특정 질병을 보다 효과적으로 치료하도록 개발될 수 있다(28,29). 가장 일반적으로 사용되는 표적은 단백질 표적30입니다. 그러나, 특별한 단백질 표적의 ID는 세포 내의 단백질의 광대한 다양성 때문에 엄청난 도전을 제기한다30,31. 이 논문에서는 단백질 표적을 식별하고 검증하기 위해 분자 도킹과 CETSA를 결합하는 접근 방식을 채택했습니다. 그 결과, 잔타틴과 Keap1 단백질 사이에 직접적인 상호작용이 있는 것으로 밝혀졌습니다. 컴퓨터 기술과 생물학 실험의 통합은 약물과 표적 사이의 직접적인 상호 작용의 존재를 확인하기 위해 다른 약물 및 단백질 표적의 조사에도 사용될 수 있습니다. 예측과 검증을 결합한 이 접근 방식은 시간 소비와 경제적 비용을 모두 효과적으로 줄입니다. 또한 실험 도구와 재료를 쉽게 구할 수 있으며 작업 과정이 복잡하지 않습니다. 마지막으로, CETSA 샘플은 웨스턴 블롯 방법으로 준비 및 테스트가 용이하여 샘플의 재현성을 보장합니다.
우리의 경험에 비추어 볼 때, 실험 절차 중에 특별한주의를 기울여야하는 몇 가지 중요한 측면이 있습니다. 첫째, 분자 도킹 전에 단백질 구조를 선택할 때 X-ray 분석으로 분해된 단백질의 결정 구조를 선택하는 것이 중요합니다. 둘째, 세포 밀도와 동결/해동 시간은 CETSA 실험에서 중요한 요소입니다. 로그 성장 단계의 세포는 성장 상태가 안정적이고 실험 결과에 미치는 영향이 최소화되므로 CETSA 실험을 위해 선택해야 합니다. 세포의 동결 및 해동을 반복하는 동안 하얀 고체 형태가 될 때까지 동결에 사용되는 액체 질소를 사용하여 타이밍을 잘 제어해야 하며, 그 후에는 후속 동결 주기 전에 실온에서 즉시 해동해야 합니다. 마지막으로, 웨스턴 블롯 실험은 단백질 분해를 방지하기 위해 CETSA 샘플을 준비한 후 즉시 완료해야 합니다.
분자 도킹과 CETSA는 모두 약물 개발 분야에서 중요한 역할을 하는 잘 정립된 기술입니다. 분자 도킹은 화합물과 표적 사이의 분자 수준 상호 작용을 예측하는 데 중요한 역할을 하며, 잠재적인 결합 모드10,11에 대한 귀중한 통찰력을 제공합니다. 이에 반해 CETSA는 약물이 단백질의 열적 안정성에 미치는 영향을 평가하는 데 중점을 두고 약물-단백질 상호작용을 검증하기 위한 도구 역할을 한다17. CETSA는 비교적 간단한 검증 방법이지만, 약물-단백질 복합체의 열 이동 연구를 위해 웨스턴 블롯을 사용하는 저처리량 방법이기도 하며, CETSA가 유일한 기법에만 의존해서는 안 됩니다. 또한 CETSA의 단계가 복잡하고 작업 중 단계 오류가 발생하면 결과에 큰 영향을 미칠 수 있습니다. 또한, CETSA 방법은 단백질 타겟에 대한 화합물의 특정 결합 부위 및 결합 모드를 결정할 수 없으며 결합이 공유 결합 또는 비공유 결합인지 여부를 나타낼 수 없습니다 17,18,23. 열 이동 분석 외에도 pH 의존성 단백질 침전(pHDPP)과 같은 다른 종류의 에너지 분석도 리간드-단백질 상호 작용 연구에 사용할 수 있습니다32. 또한 열 단백질체 프로파일링은 리간드-단백질 상호작용을 밝히기 위한 에너지 기반 방법으로, 단백질체학과 CETSA33을 결합하여 단백질-약물 상호작용에 대한 고처리량 대규모 분석을 가능하게 합니다.
또한, 국소 표면 플라즈몬 공명(LSPR)은 추가적인 정성적 및 정량적 분석을 제공할 수 있다(34,35). 이는 약물과 표적 간의 상호 작용 존재를 결정할 뿐만 아니라 이러한 분자 간 상호 작용의 친화성 매개변수와 역학 매개변수를 측정하여 보다 포괄적인 이해를 제공합니다.
열 이동 분석 외에도 pH 의존성 단백질 침전(pHDPP)은 리간드-단백질 상호 작용 연구에도 사용할 수 있습니다32. 분자 도킹은 소분자와 생체 분자 간의 상호 작용을 예측하기 위한 물리 역학 기반 시뮬레이션 방법입니다. 이 방법은 작은 분자와 생체 분자 사이에 최상의 상보성을 생성하기 위해 작은 분자의 형태와 방향을 최적화함으로써 결합을 달성하는 것을 목표로 합니다. 표적 예측은 인공 지능 기술을 활용하여 작은 분자와 생체 분자 사이의 결합 부위를 예측합니다. 두 가지 접근 방식은 방법 적용과 예측 정확도에서 중요한 차이점이 있습니다. 방법 응용: 분자 도킹은 주로 약물 설계 및 최적화에 사용되어 신약 개발을 위한 이론적 기초를 제공합니다. 표적 예측은 보다 발전된 인공 지능의 도움으로 고처리량 스크리닝 및 선도 화합물의 신속한 발견에 더 자주 적용되어 약물 발견의 효율성을 향상시킵니다. 예측 정확도: 분자 도킹은 물리적 시뮬레이션을 기반으로 하기 때문에 예측 정확도는 더 높지만 계산 비용도 상대적으로 높습니다. 대상 예측은 계산 비용이 낮지만 예측 정확도는 학습 데이터의 풍부함과 모델 선택에 따라 달라집니다.

단백질은 살아있는 유기체에서 매우 중요한 거대분자이며 막 구성, 세포골격 형성, 효소 활성, 수송, 세포 신호 전달, 세포 내 및 세포 외 메커니즘에 대한 관여와 같은 세포 내에서 다양한 고유 기능을 가지고 있습니다 1,2,3. 단백질은 주로 다른 단백질, 핵산, 소분자 리간드 및 금속 이온 1,4을 포함한 다양한 분자와의 특정 상호 작용을 통해 생물학적 기능을 나타냅니다. 리간드는 유기체의 단백질에 특이적으로 결합하는 작은 분자 화합물입니다. 단백질과 리간드 사이의 상호작용은 결합 부위(binding site)라고 불리는 단백질의 특정 부위에서 발생하며, 이는 결합 포켓(binding pocket)이라고도 한다5. 의약화화학 연구에서 초점은 약물의 표적 역할을 하는 질병과 명확하게 연관된 핵심 단백질을 식별하는 데 있다6. 따라서 단백질과 리간드 사이의 결합 부위에 대한 깊은 이해를 얻는 것은 약물 발견, 설계 및 연구를 촉진하는 데 가장 중요합니다 7,8.
분자 도킹은 단백질-리간드 결합을 연구하는 데 널리 사용되는 계산 도구로, 단백질과 리간드의 3차원 구조를 사용하여 안정적인 복합체를 형성할 때 주요 결합 모드와 친화도를 탐색합니다 9,10,11. 분자 도킹 기술의 적용은 1970년대에 시작되었습니다. lock and key pairing 원리를 기반으로 분자 도킹 소프트웨어의 알고리즘을 활용하여 도킹 결과를 분석하여 화합물과 분자 타겟 간의 상호 작용을 결정할 수 있습니다. 이 접근법을 통해 화합물과 표적 분자 모두에 대한 활성 결합 부위를 예측할 수 있습니다. 결과적으로, 이는 리간드-수용체 상호 작용에 대한 최적의 결합 구조(여기서는 결합 모델이라고 함)의 식별을 용이하게 하며, 이는 이러한 분자 결합 12,13,14,15의 역학을 이해하는 데 중요합니다. 분자 도킹은 리간드-수용체 상호 작용에 대한 귀중한 컴퓨터 기반 예측을 제공하지만, 이는 예비 결과라는 점에 유의하는 것이 중요합니다. 따라서 이러한 상호 작용을 확인하기 위해 추가 실험적 검증이 필수적입니다.
2013년 Pär Nordlund의 연구팀이 처음 제안한 세포 열 이동 분석(CETSA)은 약물-표적 단백질 상호 작용을 검증하는 방법 역할을 합니다. 이 기술은 약물 결합에 의해 유도된 표적 단백질의 열적 안정성을 특이적으로 테스트하여 분자 상호 작용을 확인하기 위한 실용적인 접근 방식을 제공합니다 16,17,18. 이 접근법은 리간드 결합이 표적 단백질 내에서 열 이동을 시작한다는 기본 원리를 기반으로 하며 세포 용해물, 온전한 살아있는 세포 및 조직19,20을 포함한 광범위한 생물학적 샘플에 적용할 수 있습니다. CETSA는 리간드 결합으로 인한 단백질의 열역학적 안정화를 감지하고 관찰된 표현형 반응을 표적 화합물21,22에 연결하여 원형(intact) 세포에서 소분자의 직접적인 표적 결합을 지원합니다. CETSA에서 파생된 다양한 방법론 중 WB-CETSA(Western Blot-CETSA)는 고전적인 접근 방식으로 간주됩니다. CETSA 방법을 사용한 시료 전처리 후 웨스턴 블롯 분석을 사용하여 표적 단백질의 열적 안정성 변화를 감지합니다. 이를 통해 세포 시스템 내에서 약물-단백질 상호 작용을 정확하게 결정할 수 있습니다17,23.
Xanthatin은 비강염 및 관절염과 같은 질병을 치료하기 위해 중국 전통 의학에서 사용되어 온 항염증제와 같은 특성을 가진 식물 Xanthium L.에서 분리된 생체 활성 화합물입니다24,25. 켈치 유사 ECH 관련 단백질 1(Keap1)은 Cullin3 기반 Cullin-RING E3 유비퀴틴 리가아제 다중 서브유닛 단백질 복합체의 구성 요소이며 세포 내 산화 환원 항상성의 중요한 조절자이며, 이는 세포 내 산화 환원 상태26을 조절하여 염증 반응의 강도와 지속 기간에 영향을 미칩니다. 이 연구에서는 먼저 분자 도킹을 활용하여 xanthatin(소분자)과 Keap1 단백질 간의 상호 작용을 조사하여 결합 모드를 예측하는 것을 목표로 했습니다. 그 후, CETSA 방법을 사용하여 Keap1 단백질의 열적 안정성에 대한 xanthatin의 영향을 평가함으로써 이러한 상호 작용을 검증했습니다.

<table><tbody><tr><td>0.45 &무; m 폴리 비닐 리덴 플루오 라이드 멤브레인</td><td>Millipore</td><td>PR05509</td><td></td></tr><tr><td>무수 에탄올</td><td>Chron chemicals</td><td>64-17-5</td><td></td></tr><tr><td>소 혈청 알부민</td><td>BioFroxx</td><td>4240GR100</td><td></td></tr><tr><td>광범위한 스펙트럼 프로테아제 억제제 혼합물</td><td>Boster Biological Technology Co., Ltd</td><td>AR1193</td><td></td></tr><tr><td>DMSO</td><td>Boster Biological Technology Co., Ltd</td><td>PYG0040</td><td></td></tr><tr><td>Enhanced chemiluminescence 시약</td><td>Beyotime Biotechnology Co., Ltd</td><td>P0018S</td><td></td></tr><tr><td>GAPDH 항체</td><td>ProteinTech Group Co., Ltd</td><td>10494-1-AP</td><td></td></tr><tr><td>겔 이미징 기기</td><td>E-BLOT</td><td>Touch Imager Pro</td><td></td></tr><tr><td>Gradient PCR 기기</td><td>Biometra TADVANCED</td><td>Biometra Tadvanced 96SG</td><td></td></tr><tr><td>고속 동결 원심분리기</td><td>Beckman Coulter</td><td>Allegra X-30R</td><td></td></tr><tr><td>호스래디시 퍼옥시다제-결합 아피니순수 염소 항체</td><td>ProteinTech Group Co., Ltd</td><td>SA00001-2</td><td></td></tr><tr><td>이소프로필 알코올&nbsp;</td><td>Chron chemicals</td><td>67-63-0</td><td></td></tr><tr><td>Keap1 항체</td><td>Zen BioScience Co., Ltd</td><td>R26935</td><td></td></tr><tr><td>Metal bath</td><td>Analytik Jena</td><td>TSC</td><td></td></tr><tr><td>Methanol</td><td>Chron chemicals</td><td>67-56-1</td><td></td></tr><tr><td>Ncmblot rapid transfer buffer (20&times;)</td><td>NCM Biotech Co., Ltd</td><td>WB4600</td><td></td></tr><tr><td>Omni-Easy OneStep PAGE 젤 빠른 준비 kie</td><td>Epizyme Biotech Co., Ltd</td><td>PG212</td><td></td></tr><tr><td>인산염 버퍼 식염수</td><td>Boster Biological Technology Co., Ltd</td><td>PYG0021</td><td></td></tr><tr><td>Prestained Color Protein Marker</td><td>Biosharp&nbsp;</td><td>BL741A</td><td></td></tr><tr><td>단백질 블로팅 전기영동 시스템</td><td>Bio-Rad</td><td>MiniPROTEAN&Ograve; Tetra Cell</td><td></td></tr><tr><td>RAW264.7 cell</td><td>Beyotime Biotechnology Co., Ltd</td><td>C7505</td><td></td></tr><tr><td>RAW264.7 세포 특이적 매체</td><td>Procell Life Science& Technology Co., Ltd</td><td>CM-0597</td><td></td></tr><tr><td>SDS-PAGE 단백질 로딩 버퍼</td><td>Boster Biological Technology Co., Ltd</td><td>AR1112-10</td><td></td></tr><tr><td>SDS-PAGE 러닝 버퍼 파우더</td><td>Servicebio</td><td>G2018</td><td></td></tr><tr><td>Tris 완충 식염수 파우더</td><td>Servicebio</td><td>G0001</td><td></td></tr><tr><td>Tween 20</td><td>BioFroxx</td><td>1247ML100</td><td></td></tr><tr><td>수조</td><td>Memmert</td><td>WNE10</td><td></td></tr><tr><td>정수기</td><td>Millipore</td><td>Milli- IQ 7005</td><td></td></tr><tr><td>Xanthatin</td><td>ChemConst 생명 공학 유한 회사</td><td>CONST210706</td><td></td></tr></tbody></table>

protein target prediction and validation of small molecule compound(단백질 표적 예측 및 저분자 화합물의 검증)

Protein Target Prediction and Validation of Small Molecule Compound

단백질은 인간 생리학의 근간을 이루며, 단백질의 표적은 연구 및 약물 개발에 매우 중요합니다. 중요한 단백질 표적의 식별 및 검증은 약물 개발의 필수 요소가 되었습니다. 분자 도킹은 특히 약물 및 단백질 표적 상호 작용의 맥락에서 단백질-리간드 결합을 조사하는 데 널리 사용되는 계산 도구입니다. 결합의 실험적 검증을 위해 약물과 표적의 결합에 직접 접근하기 위해 세포 열 이동 분석(CETSA) 방법이 사용됩니다. 이 연구는 분자 도킹을 CETSA와 통합하여 약물과 필수 단백질 표적 간의 상호 작용을 예측하고 검증하는 것을 목표로 했습니다. 구체적으로, 분자 도킹 분석을 통해 xanthatin과 Keap1 단백질의 상호작용 및 결합 모드를 예측한 후 CETSA assay를 이용하여 상호작용을 검증하였습니다. 우리의 결과는 xanthatin이 Keap1 단백질의 특정 아미노산 잔기와 수소 결합을 형성하고 Keap1 단백질의 열안정성을 감소시킬 수 있음을 보여주었으며, 이는 xanthatin이 Keap1 단백질과 직접 상호 작용할 수 있음을 나타냅니다.

분자 도킹 분석은 xanthatin과 Keap1 단백질 사이의 상호 작용을 예측했습니다. 그림 2 는 Klead1 단백질의 잔기인 크산토틴과 아미노산 잔기 Gly-367 및 Val-606 사이의 수소 결합 형성을 보여주며, 수소 결합 길이는 Gly-367의 경우 2.17Å, Val-606의 경우 2.13Å입니다. 또한, -5.69 kcal/mol의 계산된 도킹 점수는 잔타틴과 Keap1 단백질 사이의 결합 친화도가 양호함을 의미합니다.
CETSA 방법은 xanthatin 결합이 Keap1 단백질의 열적 안정성을 이동시켜 xanthatin과 Keap1 단백질21 사이의 상호 작용을 확인했습니다. 그림 3 은 xanthatin이 DMSO 그룹에 비해 48 °C에서 57 °C의 온도 범위 내에서 Keap1 단백질의 열 안정성을 현저하게 변화시킨다는 것을 나타냅니다. 동일한 샘플 로딩을 보장하기 위해 첫째, 실험을 수행한 세포 접종의 밀도가 일정했습니다. 둘째, DMSO 그룹 및 잔토틴 그룹의 세포 샘플을 세포 배양 접시에 잘 혼합한 후 두 개의 마이크로 원심분리기 튜브에 균등하게 분포시켜 일관된 양의 세포 샘플량을 보장하고, 각 PCR 튜브에 첨가된 상층액의 부피는 60 μL이고, 마지막으로 웨스턴 블롯에 업로드된 각 샘플의 부피는 20 μL이고, 격렬한 표본을 위한 동등한 선적을 지키는지 어느 것이. 약 51°C에서 시료의 단백질 분해는 주로 단백질 구조의 변화와 고온으로 인한 화학 반응 가속화 때문입니다. 위의 결과는 xanthatin이 Keap1 단백질에 직접 결합할 수 있음을 보여줍니다.
<img alt="Figure 1" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/66564/66564fig01.jpg"> 그림 1: 웨스턴 블롯의 적재 순서. 온도는 왼쪽에서 오른쪽으로 45°C, 48°C, 51°C, 54°C, 57°C, 60°C, 63°C 순이었다.  첫 번째 차선에는 마커가 추가되었습니다. 각 온도에 대해 두 개의 레인이 사용되었습니다. 첫 번째 레인은 DMSO 그룹이었고 두 번째 레인은 xanthatin 그룹이었습니다. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/66564/66564fig01large.jpg" target="_blank">이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.</a>
<img alt="Figure 2" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/66564/66564fig02.jpg"> 그림 2: 잔타틴과 Keap1(PDB: 2FLU) 단백질 간의 상호 작용. (A) Keap1에 바인딩되는 xanthatin의 2D 표현. (B) xanthatin 및 Keap1 단백질의 3D 시각화. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/66564/66564fig02large.jpg" target="_blank">이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.</a>
<img alt="Figure 3" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/66564/66564fig03.jpg"> 그림 3: Keap1 단백질의 열적 안정성에 대한 xanthatin의 효과. (A) Keap1의 열 안정성에 대한 xanthatin의 영향은 CETSA에 의해 감지되었습니다. (B) Keap1의 광학 밀도는 45°C에서 얻은 것으로 정규화되었습니다. 데이터는 평균 ± SD로 표시되며, 통계 분석은 일원 분산 분석(one-way ANOVA)으로 수행되었습니다. n = 3입니다. *P &lt; 0.05, **P &lt; 0.01, P &lt; 0.001, P &lt; 0.0001. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/66564/66564fig03large.jpg" target="_blank">이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.</a>

여기에 사용된 실험은 소분자와 단백질 표적 간의 상호 작용을 예측하고 검증하기 위해 세포 열 이동 분석과 결합된 분자 도킹 방법을 보여줍니다.

Protein Target Prediction and Validation of Small Molecule Compound(단백질 표적 예측 및 저분자 화합물의 검증)

Proteins are fundamental to human physiology, with their targets being crucial in research and drug development. The identification and validation of ...

당사의 연구는 단백질 표적, 저분자 화합물의 예측 및 검증에 중점을 둡니다. 여기에 사용된 실험은 소분자와 단백질 표적 간의 상호 작용을 예측하고 검증하기 위해 유사한 열 이동 분석과 결합된 분자 도킹 방법을 보여줍니다. CETSA의 이러한 단계는 복잡하며 작업 중 단계 오류는 결과에 큰 영향을 미칠 수 있습니다.우리의 프로토콜은 예측과 검증을 결합하여 시간 소비와 경제적 비용을 효과적으로 줄입니다. 또한 실험 도구 및 재료는 쉽게 선택할 수 있습니다. 마지막으로, CETSA 샘플은 테스트에서 쉽게 준비할 수 있어 샘플의 생산성을 보장합니다.

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Research

연구

JoVE Journal

Medicine

의학

I - TASSER 파이프라인을 사용하여 단백질의 구조와 기능 특성화 기반 컴퓨터에 대한 지침이 설명되어 있습니다. 쿼리 단백질 시퀀스에서 시작, 3D 모델은 여러 스레딩 정렬을 사용하여 생성 및 구조 조립 시뮬레이션을 반복하고 있습니다. 기능성 inferences는 이후 알려진 구조와 기능을 가진 단백질 일치를 기반으로 그려져있다.

컴퓨터 기반의 단백질 구조 및 기능 예측을위한 프로토콜

여기에서는 광친화성 라벨링을 사용하여 소분자 결합 단백질을 식별하는 방법을 설명합니다. 이 기술의 장점은 살아있는 세포 환경 내에서 표적 단백질의 결합 및 공유 라벨링이 발생하여 세포 용해 시 네이티브 단백질 구조 및 결합 조건을 파괴할 위험을 제거한다는 것입니다.

라이브 셀 Photoaffinity 라벨에 의해 기본 셀룰러 환경에서 작은 분자 결합 단백질의 식별

이 연구는 약물 펩티드 상호 작용을 식별하기위한 전략을 제시하는 것을 목표로했다. 이 전략은 석영 결정 마이크로 밸런스 (QCM) 바이오 센서에 기초한 약물 인식 짧은 펩타이드의 바이오 패닝을 포함하고, 단백질에 대한 약물 인식 및 약물 결합 부위의 음장 에 대해 얻은 정보를 정량적으로 평가하기위한 생물 정보학 분석이 뒤따릅니다.

약물 단백질 상호 작용의 글로벌 검증을 위한 바이오센서 기반 고처리량 바이오패닝 및 생물정보학 분석 전략

현재 프로토콜은 네트워크 약리학 예측 및 대사체학 검증을 기반으로 고지혈증에 대한 Fructus Phyllanthi의 주요 표적 및 메커니즘을 탐색하기 위한 통합 전략을 설명합니다.

Network Pharmacology Prediction and Metabolomics Validation of the Mechanism of Fructus Phyllanthi against Hyperlipidemia

단백질-단백질 상호 작용(PPI)에서 다중특이적 결합 부위의 아미노산 선호도를 추정하기 위한 염기서열 다양화에 기반한 방법론을 설명합니다. 이 전략에서는 수천 개의 잠재적인 펩타이드 리간드가 생성되고 실리코로 스크리닝되어 사용 가능한 실험 방법의 일부 한계를 극복합니다.

단백질-단백질 상호작용에 관여할 수 있는 다중특이적 펩타이드 결합 도메인의 아미노산 선호도에 대한 전산 예측(Computational Prediction of Amino Acid Preferences of Potentially Multispecific Peptide-binding domains involved in protein-protein interactions)

이 이중 언어 프로토콜은 Polo-like Kinase 1부터 3(PLK1–3)과 데이터베이스 기반 자연 분자의 흡수, 분포, 대사, 배설, 독성, 안정성(ADMET-S) 특성의 단백질-리간드 상호작용을 평가하는 계산적 신약 개발 워크플로우를 제공합니다.

미국 수화와 영어에서 잠재적 PLK1 억제제를 식별하기 위한 이중언어 계산 워크플로우

현재 작업은 벌크 RNA 시퀀싱 실험에서 사례와 대조군 샘플을 비교하여 생성된 세포 내 신호 전달 경로의 프로필을 기반으로 치료 표적을 예측하고 우선 순위를 지정하는 R 스크립트인 Pathway2Targets 알고리즘을 실행하기 위한 프로토콜을 설명합니다.

인간 차등적으로 발현된 유전자 목록을 사용하여 다운스트림 경로 농축 분석 및 표적 우선 순위 지정 수행

이 기사에서는 여러 리간드의 분자 특징을 통합하여 합의 약리단 모델을 구성하기 위한 프로토콜을 제시합니다. 이 방법은 알려진 리간드 결합 형태를 가진 모든 생물학적 표적을 표적으로 하는 약물 발견 노력에 적용할 수 있으며, 가상 스크리닝 및 합리적인 약물 설계를 위한 주요 상호 작용 특징을 식별할 수 있습니다.

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우리는 PTSD 환자의 특징 neuroendocrine 기능의 영구적 인 변경 및 지연, 장기, 과장된 공포 반응을 보여 후 외상 후 스트레스 장애 (PTSD)의 쥐 모델을 설명합니다. 동물 모델과 여기에 설명 된 방법은 기계론의이지만 주변 흰색 혈액 세포의 생체과 함께, 환자로 측정 할 수없는 뇌 핵에 생체, 수를 상호 연관 유용합니다.

PTSD의, 신경 Hematologic, 그리고 행동 상관 관계를 누설하는 행위에 대해서는 동물 모델에서 생체

배우세요 분자 도킹과 세포 열 변위 분석법(TSA)을 결합한 단백질 표적 예측 및 저분자 화합물 검증 방법입니다. 이 프로토콜은 시간과 비용을 절감하며 재현성을 높여 약물 발견 연구에 활용됩니다.

Protein Target Prediction and Validation of Small Molecule Compound(단백질 표적 예측 및 저분자 화합물의 검증)

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