分子模擬與藥物設計

藥物設計研究蛋白質與小分子藥物之間的相互作用

藥物設計基于配體的藥物設計QSAR

with

CoMFA可以建立分子性質(包括生物活性)與它們結構之間相關的統計學與圖形化模型。這些模型可用于預測新化合物的性質或活性。定量構效關系（QSARs）將分子的化學性質或生物活性與它的結構相關以便設計出活性更好的新化合物

凝血酶抑制劑的CoMSIA分子場等勢圖（左：立體場，綠色有利黃色不利；右：疏水場，藍色有利紅色不利）

藥物設計基于配體的藥物設計疊合一系列分子從而共享出體現生物活性的公共模式，生長出相應的藥效團假設采用先進的遺傳算法和多元化的打分函數，考慮分子能量、立體相似性和藥效位點重合，同時還考慮構象的柔性，不確定的立體化學性質，可變的環結構

藥物設計基于受體的藥物設計高通量虛擬篩選

大量化合物數據庫的篩選是一項昂貴費時的任務。計算高通量篩選可以增加篩選數據集中合適化合物的占有率并且能降低先導物發現的成本打分函數是一個蛋白-配體原子表面距離的非線性函數的線性組合。蛋白-配體相互作用包括立體作用、極性作用、熵和溶劑化作用。

藥物設計基于受體的藥物設計同源模建是一個根據模板蛋白將一級序列轉成3D結構的技術總稱，包括了threading和homology兩種人類Xa因子的晶體結構（PDBID：2BOK，橙色）與同源模建結構（白色）的比較

分子動力學Gromacs介紹主要內容：Gromacs簡介

Gromacs原理

Gromacs運算步驟

Gromacs結果分析GROMACS

FastFlexibleFreeLysozymeinWaterRMSD什么是分子模擬分子模擬是在分子模型的基礎上用計算機做實驗，“計算機實驗”通過模擬微觀粒子的運動來計算宏觀性質溫度壓力黏度傳遞性質表面張力．．．．分子間的作用模型牛頓力學量子力學統計力學等分子模擬的雙重性質分子模擬具有理論和實驗的雙重性質分子模擬不能完全取代實驗理論實驗模擬理論的正確性模擬參數的正確性模擬方法的選擇理論的更新模擬分子在特定環境下一定時間內的構象能量變化趨勢；分子動力學模擬是根據分子力學性質建立的適用于生化體系，聚合物，金屬或非金屬材料的力場和牛頓的運動力學原理發展出來的計算方法；分子力場(forcefield)中的各項參數，包括鍵長，鍵角，電荷分布等都可以通過量子化學計算得到；與量化計算相比，分子力學在速度方面具有明顯的優勢；最早出現在上世紀70年代；分子動力學模擬的基本原理勢能模型分子動力學對勢能函數的依賴性：所有從分子動力學計算出來得到的宏觀性質最終都取決于勢能模型分子動力學的核心：牛頓運動方程勢能（位能）模型：i=1,2,3,…N簡單分子的勢能模型rUr例：甲烷，某些惰性氣體質點處理Ur方阱模型Ur階梯模型復雜分子的勢能模型鍵的振動鍵角扭矩分子內部各原子（基團）之間的范德華力、靜電力一般要計算1-4（相隔超過兩個鍵的原子或基團對）15432復雜分子的勢能模型qqq分子之間的范德華力分子之間的靜電力例子：丙烷CCCHHHHHHHH10根鍵長作用18個鍵角作用8個扭矩作用27個范德華力作用27個靜電作用分子動力學程序的一般步驟初始化能量優化平衡數據產出避免局部分子重疊，并不是動力學模擬根據所有分子的當前坐標計算個分子的受力（位能函數）根據受力更新分子的坐標在此過程中收集用來計算宏觀性質的有關信息讀入模型參數，模擬控制參數初始能量優化方法去除某些可能存在的原子重疊去除某些嚴重扭曲的鍵長、鍵角、扭矩等方法最速下降法牛頓拉夫森方法其他一般優化幾千到幾萬步分子模擬的體系分類和方法簡單小型體系大型（復雜）體系和并行計算簡單小型體系氣體的模擬小分子體系，不需要復雜的勢能模型幾百到幾千個分子，分子分布稀疏，大部分是短程作用一般用一臺微機就可以處理，計算時間幾分鐘~幾小時簡單的液體，不涉及太多的界面性質小分子體系，勢能模型不是很復雜幾百個分子，可能涉及到靜電作用，可能需要長程校正用微機也可以處理，計算時間一般幾小時~幾天大型（復雜）體系和并行算法必要性體系越來越大模擬時間越來越長解決辦法制造更快的處理器并行計算機例子：~50000原子的生物體系，1ns模擬單個處理器：~12天16個并行處理器：~1天或者MPIMessagePassingInterface90年代初制定和完善的一套并行語法支持Fortran,C,C++簡單易學幾種常見的分子動力學軟件NAMDAMBERCHARMMTINKERLAMMPSDL-POLYGROMACSGROMACS主要針對生物體系，也適當照顧一般化學體系優點算法好，計算效率高界面友好維護服務好免費軟件缺點兼容性不好/Gromacs力場SelecttheForceField:From'/usr/local/gromacs/share/gromacs/top':1:AMBER03forcefield(Duanetal.,J.Comp.Chem.24,1999-2012,2003)2:AMBER94forcefield(Cornelletal.,JACS117,5179-5197,1995)3:AMBER96forcefield(Kollmanetal.,Acc.Chem.Res.29,461-469,1996)4:AMBER99forcefield(Wangetal.,J.Comp.Chem.21,1049-1074,2000)5:AMBER99SBforcefield(Hornaketal.,Proteins65,712-725,2006)6:AMBER99SB-ILDNforcefield(Lindorff-Larsenetal.,Proteins78,1950-58,2010)7:AMBERGSforcefield(Garcia&Sanbonmatsu,PNAS99,2782-2787,2002)8:CHARMM27all-atomforcefield(withCMAP)-version2.0Gromacs立場9:GROMOS9643a1forcefield10:GROMOS9643a2forcefield(improvedalkanedihedrals)11:GROMOS9645a3forcefield(SchulerJCC2001221205)12:GROMOS9653a5forcefield(JCC2004vol25pag1656)13:GROMOS9653a6forcefield(JCC2004vol25pag1656)14:OPLS-AA/Lall-atomforcefield(2001aminoaciddihedrals)15:[DEPRECATED]Encadall-atomforcefield,usingfullsolventcharges16:[DEPRECATED]Encadall-atomforcefield,usingscaled-downvacuumcharges17:[DEPRECATED]Gromacsforcefield(seemanual)18:[DEPRECATED]GromacsforcefieldwithhydrogensforNMRGROMACS運算流程pdb2gmx-f1AKI.pdb-o1AKI_processed.gro-waterspce-f蛋白質名稱-o坐標–water水分子類型StepOne:PreparetheTopologyGROMACS運算流程#include“oplsaa.ff/forcefield.itp“立場文件;Namenrexcl包含的分子名稱Protein_A3[atoms]每個原子的坐標、電荷、質量、類型信息;nrtyperesnrresidueatomcgnrchargemasstypeBchargeBmassB;residue1LYSrtpLYSHq+2.01opls_2871LYSN1-0.314.0067;qtot-0.32opls_2901LYSH110.331.008;qtot0.033opls_2901LYSH210.331.008;qtot0.364opls_2901LYSH310.331.008;qtot0.695opls_293B1LYSCA10.2512.011;qtot0.94

StepTwo:ExaminetheTopologyGROMACS運算流程StepThree:DefiningtheUnitCell&AddingSolvent1.Definetheboxdimensionsusingeditconf.2.Filltheboxwithwaterusinggenbox.editconf-f1AKI_processed.gro-o1AKI_newbox.gro-c-d1.0-btcubic-c居中–d盒子邊緣離質心的距離–bt盒子類型genbox-cp1AKI_newbox.gro-csspc216.gro-o1AKI_solv.gro-ptopol.top-cs水分子類型GROMACS運算流程StepFour:AddingIonsgrompp-fions.mdp-c1AKI_solv.gro-ptopol.top-oions.tpr-f輸入mdp文件–o生成tpr文件mdp即moleculedynamicsparameter文件，起控制動力學模擬過程的作用genion-sions.tpr-o1AKI_solv_ions.gro-ptopol.top-pnameNA-nnameCL-nn8-pname陽離子類型–nname陰離子類型–nn離子數目GROMACS運算流程StepFive:EnergyMinimizationgrompp-fminim.mdp-c1AKI_solv_ions.gro-ptopol.top-oem.tprmdrun-v-deffnmem-v輸出每步的運算信息–deffnm定義輸出文件的名稱em.log:EM過程的記錄文件em.edr:二進制能量文件em.trr:二進制軌跡文件em.gro:能量最小化后的結構GROMACS運算流程StepFive:EnergyMinimization能量分析：g_energy-fem.edr-opotential.xvgGROMACS運算流程StepSix:Equilibration目的：使蛋白質分子周圍的溶劑和離子達到平衡狀態,防止整個體系坍塌；先等溫使得溶劑分子達到既定的模擬溫度；再等壓使得整個體系的密度達到均衡一致；grompp-fnvt.mdp-cem.gro-ptopol.top-onvt.tpr（等溫恒容過程）mdrun-deffnmnvtg_energy-fnvt.edrGROMACS運算流程StepSix:Equilibrationgrompp-fnpt.mdp-cnvt.gro-tnvt.cpt-ptopol.top-onpt.tpr（等溫恒壓過程）mdrun-deffnmnptg_energy-fnpt.edr-opressure.xvg（分析壓力）g_energy-fnpt.edr-odensity.xvg（分析密度）GROMACS運算流程StepEight:ProductionMDgrompp-fmd.mdp-cnpt.gro-tnpt.cpt-ptopol.top-omd_0_1.tpr

mdrun-deffnmmd_0_1mdrun-deffnmmd_0_1mpirun-npXmdrun_mpi-deffnmmd_0_1（并行）GROMACS運算流程StepNine:Analysistrjconv-smd_0_1.tpr-fmd_0_1.xtc-omd_0_1_noPBC.xtc-pbcmol-urcompact-pbc周期性邊界條件-xtc文件壓縮后的坐標文件g_rms-smd_0_1.tpr-fmd_0_1_noPBC.xtc-ormsd.xvg-tuns-tu時間單位nsg_rms-sem.tpr-fmd_0_1_noPBC.xtc-ormsd_xtal.xvg-tuns與結晶結構相比整個體系的RMSD值g_gyrate-smd_0_1.tpr-fmd_0_1_noPBC.xtc-ogyrate.xvg回轉半徑計算，代表整個蛋白質體系的緊致程度，評價體系是否穩定的指標。GROMACS運算流程StepNine:AnalysisGROMACS運算流程StepNine:Analysisngmx–fmd.trr(ormd.xtc)–smd.tpr（GROMACS自帶圖形分析查看模塊）GROMACS運算流程StepNine:Analysismake_ndx–fxxx.pdb–oxxx.ndx（體系分組）g_confrms–f11OMB.pdb–f2md.gro–ofit.pdb（疊合結構并輸出RMSD值）g_rmsf-fxxx.xtc–sxxx.tpr–b–e–oxxx.xvg–oxxxx.pdb（均方根波動）-b開始時間–e結束時間–ox輸出開始時間到結束時間的平均PDB結構g_hbond–fxxx.xtc–sxxx.tpr–numxxx.xvg輸出氫鍵的數目r<0.35nm角度小于30°trjconv–fxxx.xtc–sxxx.tpr–oxxx.pdb–dumpxxx在特定的時間點輸出該時間點的pdb結構文件

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