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蛋白合成交流群之如何選擇平臺分析實驗數據

瀏覽次數:5849 發布日期:2019-7-13  來源:www.yinfotek.com
Autodock、Autodock Vina與Dock6

A:有沒有關于分子對接結果解讀之類的文章呢,有些時候結果出來了不會分析不會看。

殷賦科技:《【文獻重現】D715-2441 抑制劑與PB2蛋白的結合模式研究》的最后就有分析,解讀無非就是看圖說話,再結合一些實驗數據、相關文獻進行拓展。

A:dock6也是開源的嗎,感覺autodock各種教程網上更多呢。

殷賦科技:開源啊,如果按照dock6官方教程去操作,非常麻煩,AutoDock相對好些,dock6安裝起來就比較麻煩,還必須在linux下;vina不用安裝,下載即用。

B:請問大神,autodock4可不可以做共價對接。

殷賦科技:http://autodock.scripps.edu/resources/covalentdocking

C:windows系統能用autodock和vina嗎?

殷賦科技:可以啊。

D:這個是網頁版的嗎?

B:需要下載Cygwin,模擬Linux系統。

殷賦科技:vina在Windows中用DOS命令即可,autodock4不建議用,也不清楚。

E:vina和autodock加入到環境變量里面應該都可以運行。

F:請問一下大家,有誰用autodock做過柔性對接嗎?請問如何選擇合適的flexible residue?

殷賦科技:一般不建議用flexible -receptor docking,經驗表明它并不比rigid-receptor docking更好,可能反而更差。一定要用的話,先用rigid計算一遍,看看哪些殘基與ligand有直接或間接相互作用又柔性較強的(比如,Lys這樣的長支鏈氨基酸),定義為flexible residues后再對接。不宜定義太多。

墨靈格:今天將UCSF DOCK的作者John Irwin在2005年回答分子對接與打分函數的郵件翻了出來,分享一下他對(1)什么是成功的分子對接;(2)關于打分值與實驗值的相關性理解。http://blog.molcalx.com.cn/2019/05/01/predict-binding-affinity.html#ucsfdock。

原文:http://mailman.docking.org/pipermail/dock-fans/2005-February/000035.html。15年前的標準,不知是否有變。

殷賦科技:從我的經驗來看,dock6的篩選能力應該有所提高,標準可以提升一些。I的做法是:先用vina過濾大型數據庫(~150萬),挑選top 1000個化合物,再用dock6篩選,得100-200個,然后聚類分析和人工挑選,最后購買~25個化合物去做生物活性測試,能發現幾個活性化合物。我認為,dock6功不可沒。

墨靈格:方法肯定沒有問題。

殷賦科技:在預測結合模式方面,我粗略比較過vina, dock6和根據以前在實驗室時使用moe的經驗,認為dock6更好。薛定諤沒有用過。有時間不妨做個測試集和腳本,讓大家一起做一遍,親身體會下各軟件的能力。

結合力的預測和與實驗數據的相關性方面,我一直都認為絕對值沒有實際意義。但用于少量同骨架化合物的比較,相對值還是能跟其活性數據對應上的。做過的一個項目,就表現出~0.9的相關性。

蛋白與多肽對接

G:請問autodock可以用來做蛋白質和多肽的對接嗎?

殷賦科技:可以,但要看你的多肽有多長,太長就不適合。多肽要在6個氨基酸以下,最好是4個氨基酸以下。超過6個氨基酸,要用專門的軟件或web服務。

G:對于比較長的多肽或者兩個蛋白質對接,用什么軟件或者web比較好?

殷賦科技:蛋白對接有ZDOCK、Rosetta、I-TASSER。

如何發表好的SCI文章

G:現在想發表比較好點的SCI,做完對接后一般都需要補充實驗數據吧。

殷賦科技:要用對接結果來指導實驗嗎?要做實驗驗證嗎?

G:是的。

殷賦科技:一般的套路是實驗(觀察)+計算(解釋),更好是計算(預測)+實驗(驗證)。

G:只做預測但是不驗證估計發不了文章吧。

殷賦科技:可以發的,IF比較低罷了。既然你都說想發好點的,那就加上實驗吧,因為計算方面你不會做得很深。

氨基酸突變

G:嗯,是的。后面估計要通過突變來驗證觀察到的作用位點。

H:也可以跑模擬。

殷賦科技:那就做完對接跑動力學,甚至在動力學中也做個突變的模擬。用優化好的蛋白,手動修改需要突變的氨基酸,再跑一次動力學。

H:pymol可以做殘基突變。

I:那知道殘基了,那要突變成哪個氨基酸,一般是怎么選擇?pymol怎么做?有插件?還是?

殷賦科技:這個……你做實驗想突變成什么就改成什么咯,一般是丙氨酸,也就是刪掉支鏈。但并非刪掉支鏈就可以,還要修改氨基酸殘基的名稱,實際操作中是選中要突變的氨基酸殘基,然后利用軟件的突變功能,點擊一下,完成突變。

殷賦科技:不建議用pymol做分子操作,可以用DS Visualizer。

J:pymol里點一下就突變為你想要的任何氨基酸。

K:但是這個突變后的氨基酸的伸展方向可以改變嗎?

Sheldon Celan Livermuch:突變為丙氨酸就沒有伸展方向了。

K:明白了。做別的氨基酸的話。就不行了吧?

殷賦科技:也可以啊,那要看情況了。可以約束蛋白其他氨基酸,做個快速的能量優化。

K:pymol可以做到嗎?我只做過簡單的突變。

殷賦科技:突變可以,優化不行(吧?)

從激酶DFG-IN構象去模擬它的DMG-OUT構象

L:請問一個問題: 大家有什么好的方法,從激酶DFG-IN構象去模擬它的DMG-OUT構象。有沒有看到這樣的tools或者web server?

殷賦科技:動力學模擬咯,用amber或gromacs,至于如何才能模擬出來,這就要你對體系有足夠了解,知道它的機制了。

L:這個我也想過,那個變化還是很大的。

殷賦科技:必要時,用拉伸動力學。

L:MD也需要手動設置好才行吧,不然計算也耗不起。

殷賦科技:要啊,初始狀態盡可能接近。最好找同源蛋白,看看有沒有OUT構象,拿來參考。

L:關鍵是loop一般都是部分解析,MD得給它補個完全的出來。

殷賦科技:不長還好,長loop模擬起來容易失真。

L:其實這個loop本身就是動來動去。

殷賦科技:看情況吧,說多了也只是紙上談兵。

L:激酶現在很多TYPE2 的解析結構也難,得靠你自己判斷。

L:嗯,是的,我看到有些文章報道DFG model一種統計學方法。

殷賦科技:那就好啊,拿來試試。

L:明天再搜搜有沒有這類簡單一些方法。

J:用馬爾可夫態模型基于分子動力學方法是研究構象變化的自由能變化很不錯,也就是MSM+MD。

NMR計算

M:殷賦科技-張老師好,最近計算了一個化合物NMR數據,看文獻上好多都做了DP4+Probability分析,也在 http://www.jmg.ch.cam.ac.uk/tools/nmr/DP4找到了文獻里說的小程序,但是那個小程序下載之后不知道怎么打開的,請問張老師這個分析具體是怎么做的呢?

殷賦科技:我沒有用過文獻的小程序去做DP4,而是采用OLS做直線回歸。請參考:http://cheshirenmr.info/Instructions.htm。我們正在開發ECD/NMR計算平臺,今年會上線。

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