Yöntem makalesi

Yeni Siklofilin A Inhibitörleri ve Ganoderiol-F Türevlerinin Yapı Yönlendirmeli Tasarımı ve Geliştirilmesi: Bir Silico İçeri Yaklaşım

DOI:

10.3791/67145

⸱

23 Haziran 2026

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

Bu makalede

Özet

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

Burada, yeni ilaçların keşfinde hayati öneme sahip olan Sanglifehrin A ile Cyclophilin A/Ganoderiol-F arasındaki protein-ligand bağlanma etkileşiminin yapısal rehberli tasarımına yönelik bir protokol sunuyoruz. Ligand-reseptör kompleksinin kararlılığı moleküler dinamik simülasyonu kullanılarak değerlendirildi.

Özet

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

Siklin Ds-CDK ekseni (Siklofilin A (Cyp /Ganoderiol F)), çoğalmayı kontrol etmek ve kanser hücrelerini inhibelemek gibi çeşitli süreçlerle kanserde kritik bir rol oynar. Ganoderiol F türevleri, birden fazla kanser türü için onkojenik hedef olarak hizmet verebilir. Bu çalışma, yeni Cyp A inhibitörleri ve Ganoderiol F türevlerinin yapı rehberli tasarımı ve geliştirilmesinin, kimyasal inhibitörlerde ve seçilen reseptörlerle etkileşimde daha fazla etkililik için hesaplanmış pozisyonları seçmek için kullanılabileceğini gösterdi. Bu yaklaşım için, optimal moleküler etkileşimleri sağlamak için çok sayıda yazılım uygulaması kullanılmıştır. Genel olarak, Chemsketch yazılımı kullanılarak 117 yeni siklofilin inhibitörü ligand molekülü oluşturuldu. Yeni Cyp A inhibitör ligandlarının dönüştürülmüş PDB dosyaları, Sanglifehrin A enzim reseptörüne tanıtım için hazırlandı. Ligand-protein kenetlenme etkileşimleri, en iyi geometrik etkileşimleri ortaya çıkarmak için AutoDock 4.2.6 yazılımı kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Kenetlenme onayları PyMOL 2.5 yazılımı kullanılarak gerçekleştirildi. Son olarak, Chimera ve Maestro yazılımları kullanılarak hidrojen bağları tespit edildi. Seçilen ligand-reseptör kenetlenmiş kompleks moleküler dinamik simülasyonuna tabi tutuldu. MD simülasyon süreci, kompleksin kararlılığını gösterdi ve seçilen ligandın kanser hücreleri için ilaç inhibitörü olarak kullanılabileceğini gösterdi. Sonuçlarda, bağlanma bölgesindeki aktif amino asitler, 1.53şhareketinde olan Arginine 55, Asparagine (Asn), Glycine (Gly), Threonine (Thr), Lisiin (Lys), İzoleusin (Iso), Histidin (Hid), Fenilalanin (Phe) ve Sistein (Cys) olarak tanımlanmıştır; bu asitler en yüksek hidroksimangiferonik hidrojen bağ ligandı sayısına sahip Arginine 55 olarak tanımlanmıştır. Bu, X 38.86 ızgara kutusu koordinatındaki 1nmk reseptörüyle, 10.987 Y ve 40.734 Z ile bağlantı kurdu. Gromacs versiyonu CHARMM 36 kuvvet alanında moleküler dinamik (MD) simülasyonunda 1nk reseptör-ligand kompleksi değerlendirmesi optimum derecelere sahiptir.

Giriş

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

Siklofilin A, insan Cyp A'nın güçlü bir inhibitörüdür. Siklofilin, bağışıklık sistemini zayıflatmayan, daha iyi farmakolojik özelliklere sahip ve taşıyıcı inhibisyonunu azaltan sağlam bir inhibitördür. Kötü prognoz, peptidil-prolil izomerazaktivitesine sahip protein ailesi olan siklofilinlerin aşırı ekspresyonuyla ilişkilendirilmiştir. Siklofilinlerin, hepatosellüler karsinom da dahil olmak üzere birçok kanserde aşırı ekspresyona geçtiği bildirilmiştir. Hepatosellüler karsinomda (HCC), siklofilinler hem kanser ilaç direnci hem de proliferasyon için kritiköneme sahiptir 2. İnhibisyon, atom düzeyinde moleküler kenetlenme ve MD simülasyonu kullanarak kinoksalin türevlerine dayalı yeni immünosupretörleri belirlemek için gerekli bilgileri toplar; böylece DC838'in CypA 3'e tam bağlanma noktası belirlenir.

Ayrıca, in vivo araştırmalar siklofilin DC838'in concanavalin kaynaklı fare dalak hücresi çoğalmasını önlediğini göstermiştir. Birçok çalışma, doğal bir madde olan Sanglifehrin A (SFA) temelinde sentezlenen bir dizi makrosiklik siklofilin inhibitörürapor edilmiştir 4. İlk bileşik optimizasyonu, m5 tirozin kalıntısının hidroksil grubunun, C14 ve C15'teki stereo-merkezlerin ve Sanglifehrin çekirdeğindeki valin5m5tirozin5piperazik asit tripeptidinin, bileşikpotensiyi etkileyen temel faktörler olduğunu ortaya koydu. SFA'nın C185C21 dien birimi, stiren kısmının Cyp A'nın Arginine (Arg)556 ile üst üste bir etkileşim yoluyla etkileştiği yeni bir bağlanma modunu gösteren güçlü bileşikler oluşturmak için bir stiril grubu ile değiştirilebilir. İmmünosupresif olmayan siklofilin inhibitörleri hepatit C virüsü tedavisinde etkilidir. Siklosporin A1, alisporivir ve diğer çoğu siklosporin MRP2, MDR1, OATP1B1 ve diğer kritik ilaç taşıyıcılarının güçlüinhibitörleridir 7,8.

Öte yandan, Ganoderma leucocontextum'dan arıtılan Ganoderiol F, CDK4/CDK69 siklinlerini inhibe ederek hücre döngüsünün ilerlemesini geciktirir ve siklin-bağımlı kinazlar (CDK'lar) memeli hücre döngüsünün kontrolünde çok önemlidir. Siklin D-CDK4/CDK6 ve Siklin E-CDK2, Ganoderiol F'nin hücre döngüsü ilerlemesini kontrol etmesinde kritik oyunculardır. Bu nedenle, Ganoderiol F, meme kanseri tedavisinde potansiyel bir CDK4/CDK6 inhibitörüolarak kullanılabilir 10,11. FA, hücre döngüsünün G1 fazını inhibe eder; bu da M-CSF'ye bağlı makrofaj büyümesini önler ve hücre yaşamlılığınıetkiler 12. İmmünosupresor, CDK2'nin aktivitesini deaktive ederek proliferasyonu inhibe eder. Kanser bağlamında, Cyclin D-CDK4/6'nın diğer Cyclinler ve CDK'larla birlikte rolü iyi bir şekilde belirlenmiştir. Kanser, siklin-CDK yolunun anormal deregülasyonuyla karakterizedir. Özellikle, hücre DNA sentezini başlatmaya hazır olduğunda, CDK4, D-tipi siklinlerle birlikte G1 fazından geçişi sağlar. Bu süreç, kanserin gelişimi ve ilerlemesiyle hayati bir şekildebağlantılıdır 9.

Cyp A'nın aktif bölgesi, değişmez katalitik arginin (Arg55) ve Arg55, Glatomin (Gln), Glycine (Gly) ve Threonine (Thr) gibi hidrofobik, aromatik ve polar kalıntıların yüksek korunmuş karışımı ile karakterize edilir.1,13,14. Siklofilin ailesinin aktif alanı ayrıca Alanine (Ala) ve Asparagine (Asn)1'den oluşur. Bu arada, SFA aktif alanı Arg5515, Gln, Gly, Thr, Ala ve Asn amino asitlerinden oluşur; bunlar SFA'nın piperazin asit kısmını kapsayan hidrofobik bir cep oluşturur. Ligandsız Cyp A'nın aksine, SFA'nın makrodöngü ve spin bisikleti arasındaki bağlantı Trp121'i yanzincirlerini 16 yeniden hizalamaya zorlar.

1nmk, önceki çalışmalarda belirtildiği gibi, Sanglifehrin A'nın özel bir PDB kodu olarakseçilmiştir 17. SFA, immünosupresif doğal bir madde olarak, ilk olarak Streptomyces sp. A92-3081 5,18'de keşfedilmiştir. SFA, Cyp A'ya yüksek eğilimler gösterir ve CsA'ya kıyasla farklı bir yapıya sahiptir; bağışıklık sistemini baskılamak için benzersiz bir yöntem kullanır. SFA'nın karmaşık moleküler yapısı, 23. konumda dokuz karbonlu bir bağ bulunan 22 üyeli bir makrodöngüden oluşur ve yüksek derecede ikame edilmiş bir spiro-bisiklik bir parçada sonlanır. Fibrotik insan akciğer fibroblastları ve idiopatik pulmoner fibrozlu hastalardan alınan numunelerle yapılan in vitro çalışmalar, SFA'nın siklofilin B üretimini artırdığını ve kolajen tip Isalgılanmasını inhibe ettiğini göstermiştir 19,20. Genel olarak, SFA (C16) izole etmek için 20 farklı sanglifehrin kullanıldı. Siklofilinlere olan ilgisi, hücresiz rekabetçi bağlanma deneyinde SFA grubunun diğer üyelerinden yaklaşık 60 kat daha fazladır. Örneğin, SFA, dendritik hücreler tarafından salınan IL-12'nin birincil kaynağı olan biyoaktif IL-12p70 miktarını önemli ölçüde azaltır ve böylece dendritik hücre aktivitesini engeller. Bu çalışma, SFA'nın güçlü yeni bir bağışıklık baskısı ilaçolduğunu öne sürmektedir 1.

Bu protokolde, Ganoderiol F/Cyp A için yeni ligand yapıları in silico yöntemlerle Chemsketch yazılımıyla oluşturulmuş ve ardından uyumlu yazılımlarla PDB dosyalarına dönüştürülmüştür. Protein-ligand bağlanma gebeliği, ilaç keşfi ve tasarım sürecinde önemli birkonudur 21,22. Ligand-reseptör etkileşimleri AutoDock 4.2.6 yazılımı kullanılarak kenetlenmiştir. Hesaplamalı kenetlenme sistemleri genellikle birkaç potansiyel protein-ligand kompleks konfigürasyonu üretir. 1nmk reseptörüne en düşük enerjiye sahip bir veya birkaç aday, silico ilaç tasarım denemelerinde etkili olmak için ilaç tasarımının bir sonraki aşaması için seçilebilir. Optimal hidrojen bağlayıcı ligandı belirlemek için Chimera yazılımı kullanıldı. Son olarak, ligand-reseptör kompleksi üzerinde moleküler dinamik (MD) simülasyonları yapılarak stabilitesini ölçmek için yapıldı. Bu yöntem aşağıdaki protokolde açıklanmıştır.

Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.

Protokol

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

1. ChemSketch yazılımında ligand ve ligand preparatlarının in silico üretimi

NOT: Bu yazılım, bir ligand/molekülün yapısını çizmek için kullanılacaktır, yani moleküler düzenleme.

  1. Yazılımda izlenen çizim sürecinde belirtildiği gibi, Ek Dosya 1'de (Ekran Görüntü 1) gösterildiği gibi ligand/yapıyı çizin.
  2. Yapıyı tam çizdikten sonra yapıyı temizlemek için f9 tuşuna basın.
  3. Dosya üzerine tıklayın ve sonra Kaydet Asında. (Klasöre gidin, örneğin, molekül 1 klasör 1'de kaydedilecek ve benzeri).
  4. Save As tipini mdl molfiles olarak değiştirin, ardından Kaydet'e tıklayın (dosya adı belirtmenize gerek yok; yazılımın sağladığı varsayılan dosya adını, örneğin noname'yi kullanın).
    NOT: Klasörde bir dosya oluşturulacak ve her dosya 2B yapı ligandının mdl formatına sahip olacak.
  5. Tüm moleküller için yukarıdaki adımları tekrarlayın.

2. Dosya formatının dönüştürülmesi (Open Babel yazılımı)

NOT: Yazılım dosya formatlarını dönüştürür. Burada, .mol dosyası Ek Dosya 1'de (Ekran Görüntüsü 2) gösterildiği gibi .pdb formatına dönüştürülecektir.

  1. Sol tarafta, giriş formatında, lütfen açılır menüden mol--mdl mol formatını seçin. Benzer şekilde, sağ tarafta, çıkış formatında pdb--protein veri bankası formatını seçin.
  2. Giriş formatının altında (sol tarafta), ... (Göz atma düğmesi).
  3. Klasöre (örneğin, klasör 1) gidin, az önce çizilen Chemsketch dosyasına tıklayın ve açın .
  4. Çıkış formatının altında, ....
  5. Varsayılan bir pencere açılır. Dosyaya isim vermek için buraya 1.pdb yazın. Yapı 1 için 1.pdb yazın ve kaydet. Bu adımı molekül/yapı 2 için tekrarlayın, 2.pdb yazın ve benzeri.
  6. Son olarak, yazılım arayüzünün ortasından Dönüştür'e tıklayın. Bu, koordinatları mdl mol formatından PDB formatına dönüştürür.
    NOT: Şimdi, klasöre bir dosya daha eklenecek. Her dosyada bir ligand pdb dosyası olacak ve bu dosya sonraki adımlarda kullanılacak.
  7. Yeni oluşturulan dosyaya sağ tıklayın, Aç ve ardından Notepad seçin.
  8. Tüm moleküller için aynı adımları tekrarlayın.
    NOT: AutoDock 4.2.6, MGL 1.5.7 araçları yüklendikten sonra masaüstünde görünecektir.
  9. Giriş 1nmk.pdb dosyasını aşağıda açıklandığı gibi hazırlayın.
  10. 1nmk.pdb dosyasında, pdb.org web sitesini ziyaret edip 1nmk yapısını seçerek tüm harici ligandları kaldırın. Ligandları 1nmk yapısındaki küçük molekül başlığı altında, Ek Dosya 1'de (Ekran Fotoğrafı 3) gösterildiği gibi arayın.
  11. Ek Dosya 1'de (Ekran Görüntüsü 4) gösterildiği gibi SFM adlı ligandı bulun ve 1nmk dosyasını açın. PDB web sitesinden 1nmk PDB dosyasını indirin. Ek Dosya 1'de (Ekran Görüntü 5) gösterildiği gibi sonlandırma kalıntısını (TER.) bulun.
  12. 1nmk yapısındaki dış ligandların (SFM) kalıntılarını, TER'den sonra kalıntıdan başlayıp bitten önce listelenen kalıntıdan önce silinin. Değiştirilmiş 1nmk PDB dosyasını sisteme kaydedin.
    NOT: 1nmk PDB dosyası hazır olacak ve reseptör aktif koordinat sitesi dosyası Tablo 1'de hazırlanacaktır.
  13. 1nmk dosyasını açın ve amino asit numarası 55'te Arg'yi bulun.
  14. Ek Dosya 1'de (Ekran Görüntüsü 6) gösterildiği gibi x, y ve z koordinatlarını bulun.

3. AutoDock 4.2.6 yazılımı kullanılarak kenetlenme parametrelerinin hazırlanması.

  1. Masaüstünden AutoDock 4.2.6 araçlar yazılımını açın.
  2. 1nmk reseptör hazırlığı için AutoDock 4.2.6 4.0'ı seçin, Ek Dosya 1'de gösterildiği gibi (Ekran Fotoğrafı 7).
  3. Dosya menüsünü açın, Molekülleri Okuma'yı seçin, klasöre gidin, 1nmk'yı seçin ve Aç tuşuna basın.
  4. Düzenle tuşuna basın, Hidrojen'i seç ve Ekle'ye tıklayın. Sadece Polar seçeneğini seç ve OK tuşuna bas. (Ek Dosya 1, Ekran Görüntüsü 8).
  5. Düzenle, Charges'ı seçin ve ardından Kollman Charges'ı seçin.
  6. Düzenle tuşuna basın, Atomlar seçin ve ardından ad4 tipini atama (herhangi birini seçin) seçin.
  7. Dosya menüsünü açın, kaydet'i seçin ve pdbqt yazın. Bir pencere açılacak. Klasör 1'e göz at, 1nmk.pdbqt dosya adını yazın ve Kaydet'e tıklayın.
  8. Atom'dan seçin ve Ek Dosya 1'de (Ekran Görüntü 9) gösterildiği gibi Ekle. Düğümleri sıralamak, dönüşüm koordinatlarını kaydetmek, tüm kayıtları yazmak ve sonra Ok'a tıkla.
  9. Ligand'ı açın, giriş'i seçin ve sonra Aç'. Klasör 1'e gidin, dosya tipini tüm dosyalar olarak değiştirin, 1.pdb seçin ve Aç düğmesine tıklayın. Seçilmiş Ligand hakkında bilgi veren küçük bir pencere açılır; bu, Ek Dosya 1'de (Ekran Görüntüsü 10) gösterilmiştir.
  10. Ligand'ı açın, sonra Torsion Ağacını ve ardından Kökü Algılayın; bu, Ek Dosya 1'de (Ekran Görüntüsü 11) gösterildiği gibi.
  11. Ligand'ı aç, sonra Output'ı ve ardından pdbqt olarak kaydet. Klasör 1'e gidin, 1. pdbqt dosya adını yazın ve Kaydet'e tıklayın, Ek Dosya 1'de (Ekran Görüntüsü 12) gösterildiği gibi.
    NOT: Tüm ligand pdbqt dosyaları hazırlanacaktır.
  12. Grid'i açın, Makromolekül'ü seçin, 1nmk'yı seçin ve ardından Molekül'ü seçin. Bir uyarı belirecek; Tamam'a tıklayın, Ek Dosya 1'de gösterildiği gibi (Ekran Fotoğrafı 13). Klasör 1'e gidin, 1nmk.pdbqt dosya adını yazın, Kaydet'e tıklayın ve bir değiştirme penceresi açıldığında Evet'e tıklayın, Ek Dosya 1'de gösterildiği gibi (Ekran Görüntüsü 14).
  13. Grid'i açın ve harita türlerini belirleyin, Ligand'ı seçin, 1'e tıklayın ve Ligand'ı seçin; Ek Dosya 1'de gösterildiği gibi (Ekran Görüntüsü 15).
  14. GPF reseptörü aktif koordinat noktaları dosyasını Tablo 1'de gösterildiği gibi hazırlayın.
    NOT: GPF dosyası, reseptörün aktif koordinat yerini temsil eder (Tablo 1).
  15. Grid'e tıklayın, ardından Grid Box'a gidin, Merkez'i seçin, bir atom seçin ve Merkez ızgara kutusunu girin (Ek Dosya 1, Ekran Görüntüsü 16).
    1. Dosya ve sonra Kapa'yı seçin, mevcut ayarları kaydedin.
    2. Grid'i, sonra Output'ı seçin ve GPF olarak kaydedin. Klasör 1'e gidin ve 1nmk.gpf dosya adını yazın.
    3. Docking > Macromolecule > Rigid File Name'i Ayarlayın, klasör 1'e gidin ve 1nmk.pdbqt'ye tıklayın, ardından Aç'a tıklayın, Ek Dosya 1'de gösterildiği gibi (Ekran Fotoğrafı 17).
    4. Docking'i seçin, 1'i bulun ve Ligand'ı seçin (Ek Dosya 1, Ekran Görüntüsü 18). Varsayılan parametreleri olan bir pencere açılır. Varsayılan parametreleri kabul edin, Ek Dosya 1'de gösterildiği gibi (Ekran Fotoğrafı 19).
    5. Sonra Docking'i seçin, Parametreleri Ara'ya gidin, Genetik Algoritma'yı seçin ve bu pencere varsayılan parametrelerle bir pencere açıyor, ardından Ek Dosya 1'de (Ekran Görüntü 20) gösterildiği gibi Kabul Edin.
    6. Docking'i seçin, ardından Çıkış, Lamarckian GA'yı seçin, Ek Dosya 1'de (Ekran Görüntüsü 21) gösterildiği gibi.
    7. Klasör 1'e gidin, "1nmk.dpf" dosya adını yazın ve Kaydet'e tıklayın, Ek Dosya 1'de gösterildiği gibi (Ekran Görüntü 22).
      NOT: AutoDock 4.2.6 yazılım penceresini kapatın, tekrar açın ve sonraki molekül için işlemi tekrarlayın. Ayrıca, 1nmk.pdbqt, 1nmk.gpf ve 1nmk.dpf kenetlenme süreci aşamasına hazır olacak.

4. Cygwin-I (Kenetlenme süreci)

NOT: GLG ve DLG dosyaları oluşturmak için algoritmayı çalıştırın. Algoritma (AutoGrid) bu Cygwin terminalinde çalışır. Cygwin'de klasöre gidin. Örneğin, klasör 1 C sürücüsünde bulunuysa, "project" adlı bir klasör, ardından "molecules" adlı başka bir klasör ve içindeki tüm klasörler olmalı. Bu adımları takip edin.

  1. Cygwin terminalini aç.
  2. cd c:/ yazın ve Enter tuşuna basın. Sonra cd projesi yazın ve Enter tuşuna basın.
  3. CD moleküllerini yazın ve Enter tuşuna basın, ardından cd 1 yazın ve Enter tuşuna basın. Şimdi klasör 1 Cygwin terminalinde.
  4. ./autogrid4.exe -p 1nmk.gpf -l 1nmk.glg & yazın ve Enter tuşuna basın, Ek Dosya 1'de gösterildiği gibi (Ekran Fotoğrafı 23).
    NOT: "./autogrid4.exe -p 1nmk.gpf -l 1nmk.glg &" içinde, -l eksi küçük l'dir.
  5. Tail -f 1nmk.glg yazın ve Enter tuşuna basın, Ek Dosya 1'de gösterildiği gibi (Ekran Görüntüsü 4).
  6. AutoGrid başarıyla tamamlanırsa, bu Cygwin penceresini kapatın, yeni bir Cygwin penceresi açın ve yukarıdaki işlemi molekül 2 için tekrarlayın.
  7. Bu adımı tüm moleküller için tekrarlayın ve algoritmayı çalıştırın (AutoDock 4.2.6).
    NOT: AutoDock 4.2.6 için, klasöre geçiş sürecini tekrarlayın ve klasöre erişildiğinde ' tuşunu yazıp AutoDock 4.2.6 için Enter tuşuna basın.
  8. ./autodock4.exe -p 1nmk.dpf -l 1nmk.dlg & yazın ve Enter tuşuna basın, Ek Dosya 1'de (Ekran Görüntüsü 24) gösterildiği gibi.
    NOT: Yukarıdaki adımda "-l" küçük harf "L" ve negatif işaret içerir.
  9. Tip kuyruğu -f 1nmk.dlg
    NOT: AutoDock 4.2.6 tamamlanırsa, Cygwin penceresini kapatın ve molekül 2 için işlemi tekrarlayın.
  10. Tüm moleküller için bu Cygwin prosedürünü takip edin.
  11. Moleküller için DLG dosyaları oluşturduktan sonra, klasör 1'e gidin ve DLG dosyasını WordPad'de açın. Ctrl + F tuşlarına basın, yazın ve Enter tuşlarına basarak RMSD tablosuna ulaşın; bu, Ek Dosya 1'de (Ekran Fotoğrafı 25) gösterildiği gibi.
  12. Bir Microsoft Excel penceresi açın veya sayfayı not edin, üç sütun oluşturun: No., Minimum Bağlama Enerjisi ve Çalıştır.
  13. Verileri log dosyasındaki RMSD tablosuna göre yazın. Bağlama enerjisi, gözlemlendiği koşu ile birlikte tablonun en üstündedir. Bunu tüm moleküller için yapın.
    NOT: Daha düşük bağlanma enerjisine sahip molekül diğerlerinden daha iyi kabul edilir.
  14. En iyi 20 molekülün detaylarını (seri numarası, minimum bağlanma enerjisi ve koşu) listeleyen başka bir tablo oluşturun.
    NOT: Aşağıdaki prosedür yalnızca en iyi 20 molekül için uygulanacaktır.

5. Cygwin-ii

  1. Cygwin terminalini açın, cd c:/ yazın ve Enter tuşuna basın.
  2. cd projesini yazın ve Enter tuşuna basın, cd moleküllerini yazın ve Enter tuşuna basın.
  3. cd (seçilen en üst molekülün klasör numarası) yazın ve Enter tuşuna basın.
    NOT: Numara, Cygwin terminalindeki klasörle eşleşmelidir.
  4. grep '^docked' 1nmk.dlg |cut -c9- > 1nmk_run.pdbqt yazın ve Enter tuşuna basın. AutoGrid ve AutoDock'un aksine, bu için başarılı tamamlama mesajı görünmez ve Enter tuşuna basılır; bu, Ek Dosya 1'de (Ekran Görüntü 26) gösterilmiştir.
  5. Enter tuşuna bas, dosya oluşturulacaktır.
  6. -c-66 1nmk_run.pdbqt > 1nmk_run.pdb tipini kesin ve Enter tuşuna basın. Dosya, Ek Dosya 1'de (Ekran Görüntüsü 27) gösterildiği gibi oluşturulacaktır.
  7. Cygwin penceresini kapat.
    NOT: Kenetlenme sonrası ligandlar ve reseptörlerin etkileşimini PyMOL 2.5 yazılımı kullanarak görselleştirmek
    1. PyMOL 2.5 yazılımını açın, dosyayı açın, ardından reseptörü seçin.
    2. Dosyayı açın, ardından Ek Dosya 1'de gösterildiği gibi seçilen ligand konfigürasyonunu seçin (Ekran Görüntü 28).
    3. PyMOL 2.5'te Molekülü Gizleme ve Reseptörü Gizleme seçeneklerini seçin. Reseptör menüsünde, Şekil 1A'da gösterildiği gibi Yüzeyi Göster seçeneğini seçin.
      NOT: Ligand-1nmk reseptör kompleksindeki hidrojen bağını görselleştirmek için UCSF Chimera Yazılımı, 20 en düşük bağlanma enerjili ligandında kullanılacaktır.

6. H-bağının görselleştirilmesi ve sonuçların analizi için UCSF Chimera yazılımı

  1. UCSF Chimera'yı açın, sonra Dosya'yı seçin, sonra Açın ve c:/sürücüsüne, ardından Proje, Moleküllere gidin, 1nmk.pdb seçin ve açın.
  2. Moleküllerin bulunduğu sürücüyü seçin, ardından UCSF programında proteini açın.
  3. Residue'i seçin, sonra UNL Zoom'u seçin.
  4. Bölge'yi seçin, sonra OK'ye basın, ardından Eylem'i seçin, ardından Etiket'i, Kalıntı'yı seçin ve İsim + Belirtileyici'yi seçin.
  5. Araçlar'ı seçin, ardından Yapı Analizi'ni seçin ve ardından Ek Dosya 1'de (Ekran Görüntü 29) gösterildiği gibi H-Bağını Bul'u seçin.
  6. Varsayılan pencereyi açın ve kesin kriterlere uymayan renk H-bağları için kutuları işaretleyin, sadece seçilen H-bağları bulun.
  7. Yeni bir anket başlatmak için Clear Selection seçeneğini seçin, ardından Zoom ile H-bağlarını temsil eden mavi/turuncu renk çizgilerini arayın, Şekil 3'te gösterildiği gibi.
  8. Kaç tahvilin sayılması gerektiğini kontrol et.
    NOT: Zoom, Arg55, Asn149, Gly150, Lys151, Thr 152, Lys54, Lys155, İzoleusin156 23, Histidin 5424, Fenilalanin (Phe)53, Sistein (Cys)52, Gly72, Asn71 ve Hid70 ile H-bağ etkileşimlerini göstermeli ve bunların Şekil 3A - D'de gösterildiği gibi proteinin aktif bölgesinde olup olmadıklarını göstermelidir.
  9. H-bağ sayısına ve molekül sayısına dikkat edin.
  10. Fare ile H-bağını gösteren çizginin üzerine koyun; bu da Arg55 ile Methionine, Gln, Gly ve Thr ile etkileşimleri gösterir.
  11. Print Screen tuşuna basın.
  12. Paint uygulamasını açın, Ek Şekili yapıştırın ve adlandırılmış klasöre kaydedin.
    NOT: H-bağlarını ve aktif bölge amino asitlerini net göstermek için, seçilen ligandların ve reseptörlerin 2D yapısı şu şekilde olmalıdır:

7. Ligand etkileşim diyagramının kenetlenme onayı için hazırlanması ve H-bağının gösterilmesi

  1. Open AutoDock 4.2.6 yazılımı.
    1. Analiz'i seçin ve Makromolekül'ü açın, ardından Ek Dosya 1'de gösterildiği gibi 1nmk seçin (Ekran Görüntüsü 30).
    2. Analiz'i seçin ve Docking'i açın, ardından Aç'ı seçin, dlg.pdb dosyasına gidin ve Ek Dosya 1'de (Ekran Görüntüsü 31) gösterildiği gibi onu seçin.
    3. Analiz'i seçin ve Docking'i açın, ardından AutoDock Sanal Tarama Ligand'ı Yazmayı seçin ve bunu Ek Dosya 1'de (Ekran Görüntü 32) gösterildiği gibi PDB dosyası olarak kaydedin.
  2. PyMOL 2.5 yazılımını Ek Dosya 1'de gösterildiği gibi açın (Ekran Görüntüsü 33).
    1. Kaydedilen dlg.pdb dosyasını açın, ardından 1nmk.pdb dosyasını açın.
    2. Dosyayı aç, Molekülü İhracat Et, sonra Kaydet, Ek Dosya 1'de gösterildiği gibi (Ekran Fotoğrafı 34) belirtildiği gibi.
    3. Maestro yazılımını açın, Dosya'yı açın, ardından Ek Dosya 1'de gösterildiği gibi Yapıyı İttere Et'i seçin (Ekran Fotoğrafı 35).
    4. Ligand Etkileşim Diyagramını içe aktarın, 2D yapıyı kaydedin, Ek Dosya 2'de gösterildiği gibi.

8. MD Simülasyonu

NOT: Linux'ta GROMACS açmak için şu adımları izleyin

  1. Ubuntu 20.04.6'yı indirin.
    1. PC'de Windows Özellikleri uygulamasını açın. Sonra Linux için Windows Alt Sistemi'ni seç ve OK tuşuna bas.
    2. Bunları takip edin ve GROMACS kurmak için Enter tuşuna basın:
      1. sudo apt-get update yazın ve Enter tuşuna basın, sonra sudo apt-get upgrade yazın ve Enter tuşuna basın.
      2. sudo apt-get install gcc yazın ve Enter tuşuna basın, ardından sudo apt-get install cmake ve Enter tşöfesine basın.
      3. sudo apt-get install built-essential yazın ve Enter tuşuna basın, ardından sudo apt-get install liDevfftw3-d ve Enter tuşuna basın.
      4. Sudo apt-get install GROMACS yazın ve Enter tuşuna basın, ardından shift + Ctrl + T basın.
    3. Kişisel bilgisayardaki klasörü açın ve Ek Dosya 1'de (Ekran Görüntü 36) gösterildiği gibi GROMACS adını verin.
    4. GROMACS klasörünü açın ve Shift + Ctrl + Sağ tuşlarına basarak Linux'a girin.
      NOT: Simülasyonlar su modeli ve GROMACS 4.0 sürümü, Win64 çok çekirdekli versiyonunu kullandı; bu sürüm CHARMM 36 kuvvet alanını içeriyordu. Zaman adımı 2 fs olarak ayarlanmış, 1.0 ile 1.2 nm arasındaki kesim mesafesi seçilmişti.

9. GROMACS pdb2gmx modülleriyle ligand topolojisi oluşturmak (Ek Dosya 1, Ekran Görüntü 37)

  1. lig.gro dosyasını oluşturun, ligandı protein yapısından çıkararak grep UNL 135_clean.pdb > lig.pdb yazıp Enter tuşuna basın, ardından dosyada "UNL"yi "LIG" olarak yeniden adlandırın.
  2. PyMOL 2.5'te lig.pdb açın, istenmeyen atomları select the atom tuşuna basarak ve atomu sil tuşuna basarak çıkarın. Temizlenmiş sürümü lig_clean.pdb olarak kaydetmek için kaydet.
  3. Avogadro'da temizlenmiş dosyayı açın, Build aracıyla hidrojen ekleyin ve lig.mol2 olarak kaydedin. Dosyanın üst kısmını metin düzenleyicide düzenleyerek kalıntı adının LIG olarak ayarlandığından emin olun.
  4. perl sort_mol2_bonds.pl lig.mol2 lig_fix. mol2 yazın ve Enter tuşuna basın.
  5. CGenFF kullanarak ligand topolojisini oluşturun: lig_fix. mol2 yükleyin, girişi işleyin ve lig_fix.pdb indirin. Python ortamını etkinleştirin ve python cgenff_charmm2gmx_py3_nx1.py LIG lig_fix. mol2, lig.str, charmm36-jul2022.ff çalıştırın ve Enter tuşuna basın.
    NOT: Bu adımda dört ligand dosyası (lig.prm, lig.itp, lig.top ve lig_ini.pdb) oluşturulur.
  6. ligand.gro dosyasını oluşturun, gmx editconf -f lig_ini.pdb -o lig.gro yazın ve Enter tuşuna basın.
  7. Proteini ayırın, sadece ligand olmayan atomları prot_clean.pdb içine kaydedin ve UNL atomlarının birleşik kompleksin en üstünde listelendiğinden emin olun.

10. GROMACS pdb2gmx modüllerinde protein topolojisi oluşturma (Ek Dosya 1, Ekran Görüntüsü 38).

  1. Protein topolojisini hazırlayın, gmx pdb2gmx -f prot_clean.pdb -o pro.gro -ter tipine basın ve Enter tuşuna basın.
  2. Pro.gro dosyasının sonuna lig.gro dosyası ekledikten sonra protein ve ligand kompleksi oluşturun. Sonra gmx editconf -f complex.gro -o box.gro -c -d 1.0 -bt cubic yazın ve Enter tuşuna basın.
  3. Dengeyi korumak için belirli nokta yüklü su modelini kullanarak solvate oluşturun, gmx solvate -cp box.gro -cs spc216.gro -o solv.gro -p topol.top yazın ve Enter tuşuna basın.
  4. İyon dosyaları oluşturun, gmx grompp -f ions.mdp -c solv.gro -p topol.top -o ions.tpr yazın ve Enter tuşuna basın. gmx genion -s ions.tpr -o solv_ions.gro -p topol.top -pname NA -nname CL -neutral yazın, Enter tuşuna basın, ardından iyon eklemek için grup 15'i seçin.
  5. Enerji minimizasyonu üretin em.gro.
  6. gmx grompp -f em.mdp -c solv_ions.gro -p topol.top -o em.tpr yazın ve Enter tuşuna basın, gmx mdrun -v -deffnm em yazın ve Enter tuşuna basın.
    NOT: Çözümlü sistem, maksimum 50.000 adım kullanılarak enerji açısından en aza indirilecek ve kuvvet yakınsaması kriteri 1.000.0 kJ/mol/nm olacaktır.
  7. İndeks dosyalarını oluşturun, gmx make_ndx -f lig.gro -o index_lig.ndx yazın, Enter tuşuna basın.
  8. gmx genrestr -f lig.gro -n index_lig.ndx -o posre_lig.itp -fc 1000 1000 1000 ve Enter tuşuna bas.
  9. index.ndx dosyası oluşturun, gmx make_ndx -f em.gro -o index.ndx yazın ve Enter tuşuna basın.
  10. NVT dengeleme nvt.gro dosyasını oluşturun, gmx grompp -f npt.mdp -c nvt.gro -t nvt.cpt -r nvt.gro -p topol.top -n index.ndx -o npt.tpr yazın ve Enter tuşuna basın. Sonra gmx mdrun -deffnm nvt yazın ve Enter tuşuna basın.
    NOT: Sistemin dengelenmesi, sistemin atom sayısı (N), hacm (V) ve sıcaklık (V) (NVT) topluluğu için 27,35 °C (300,5 K) sıcaklıkta 100 ps için gerçekleştirilmiştir.
  11. Topoloji dosyasını topol.top ligand topolojisi ve parametreleri dahil ederek NPT oluşturmak için güncelleyin.
  12. NPT dengesini oluşturun.
  13. İkinci aşama NPT dengesi oluşturun, gmx grompp -f npt.mdp -c nvt.gro -t nvt.cpt -r nvt.gro -p topol.top -n index.ndx -o npt.tpr ve Enter tuşuna basın, gmx mdrun -deffnm npt yazın ve Enter tuşuna basın.
    NOT: Dengelenmiş NVT parçacık sayısı, hacmi ve sıcaklığı ifade ederken, dengelenmiş NPT ise parçacık sayısı, basınç ve sıcaklık için kararlılığı ifade eder. MD simülasyonunun sonuçlarını elde etmek için NVT.mdp ve NPT.mdp dosyaları aşağıdaki gibi gereklidir.

11. Konum kısıtlamalarının serbest bırakılması ve veri toplamak için üretim moleküler dinamik simülasyonunun çalıştırılması

  1. gmx grompp -f md.mdp -c npt.gro -t npt.cpt -p topol.top -n index.ndx -o md_0_10.tpr yazın ve Enter tuşuna basın. Sonra gmx mdrun -deffnm md_0_10 yazın ve Enter tuşuna basın.
  2. Kompleksin kararlılığını test etmek için sistemi 1 ns MD simülasyonuna tabi tutun.
    NOT: Kök ortalama kare sapması (RMSD), atomların referans yapısına kıyasla ortalama yapısal sapmalarını nicelikletir, dalgalanma ortalama kare sapması (FMSD) ise ortalama konumları etrafındaki zaman ortalamalı atomik dalgalanmaları ölçür. Bu iki değer MD simülasyon çalışmalarını kesinleştirmek için gereklidir.
  3. RMSD, FMSD, H-bağları ve serbest enerji dahil olmak üzere yapısal analizler yapar.
  4. qtgrace_v026_win7 yazılımı ve md_0_10.gro dosyasıyla analiz grafiklerini çizerek VMD yazılımı ile yörünge kutusunu gösterin.

Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.

Sonuçlar

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

Girişte belirtildiği gibi, in vivo ve in vitro çalışmalar, siklofilin inhibitörlerinin Sanglifehrin yapısını basitleştirmedeki önemini göstererek fare dalak çoğalmasını fare hücre döngüsüne müdahale ederekazaltmaktadır 5. Ayrıca, Siklofilin A ve Ganoderiol F türevleri, PPIASE aktivitesi aracılığıyla protein katlanması, bağışıklık yanıtları ve hücre sinyalinde hayati roller oynar. Çeşitli kanserlerde regülasyonun artması, tedavi için terapötik bir...

Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.

Tartışma

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

Streptomyces'ten SFA veya 1nmk moleküler reseptör adı verilen yeni bir immünosupresif doğal madde alındı. Moleküler kenetlenme analizi, hedef proteinle oluşturulan ligandların bağlanma enerjilerini belirlemek için kullanıldı. Sonuçlar, tüm tasarlanmış ligandlar arasında SFA'nın yapısal olarak CsA'dan farklı olduğunu ve CypA 16'ya karşı önemli bir yakınlık gösterdiğini göstermiştir. Peptiil-prolil cis-trans izomeraz aktivitesine sahip olan Cyp A, dış resep...

Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.

Açıklamalar

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

Yazarların çıkar çatışması yoktur.

Teşekkürler

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

Hiçbiri yok

Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.

Malzemeler

Bu makalede kullanılan malzemelerin listesi
AdŞirketKatalog numarasıYorumlar
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

Kaynaklar

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

Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.

Yeniden basım ve izinler

Bu JoVE makalesinin metnini veya şekillerini yeniden kullanmak için izin iste

İzin iste

Etiketler

Molek ler KenetlemeLigand Protein Etkile imiKanser H cresi ProliferasyonuMolek ler Dinamik Sim lasyonuHidrojen Ba AnaliziAutoDock KenetlemesiProtein Ligand Kompleksi

İlgili makaleler