[CHEM_P_02] Protein-ligand docking with structural information from related protein-ligand complexes.pdf

[CHEM_P_02] Protein-ligand docking with structural information from related protein-ligand complexes.pdf

썸네일 EDISON Test 애게서 업로드 하였습니다. 18. 5. 11 오후 1:20
평균 (0 투표)
단백질-리간드 도킹은 단백질의 기능을 이해하고 신약을 개발하는데 있어 중요하게 쓰이고 있다. 하지만 apo form의 단백질을 이용하거나 모델링된 단백질 구조를 활용하여 도킹을 하는 경우, 단백질 구조의 부정확성 때문에 정확한 binding pose를 예측하기 어렵다. 본 논문에서는 이러한 한계를 극복하기 위해 기존에 밝혀진 단백질-리간드 복합체 구조 정보를 도킹에 이용하는 방법을 제안하고자 한다. 기존의 단백질-리간드 복합체 구조 정보로부터 자동으로 타겟 단백질과 리간드에 관련된 상호작용 정보를 얻고, 이 정보를 restraint의 형태로 도킹에 적용하는 방법을 개발하였다. 개발된 방법의 성능을 CDK2와 GPCR class A 단백질 군에 대해 cognate docking, cross docking하여 평가하였다. 그 결과, 정보 없이 도킹하는 경우에 비해 도킹의 성공률이 많이 높아졌으며, 특히 실제 상황과 유사한 CDK2 cross docking의 경우는 성공률이 정보가 없을 때 55.0%에서 정보를 활용했을 때 85.0%로 많이 증가하는 것을 확인할 수 있었다.
경진대회: 계산화학 계산화학 » 7회 경진대회
태그: galaxydock uchem
1 Of 17
코멘트
아직 코멘트가 없습니다. Please sign in to comment.

버전 1.1

EDISON admin가 마지막으로 수정함
20. 5. 20 오후 5:57
상태: 승인됨
단백질-리간드 도킹은 단백질의 기능을 이해하고 신약을 개발하는데 있어 중요하게 쓰이고 있다. 하지만 apo form의 단백질을 이용하거나 모델링된 단백질 구조를 활용하여 도킹을 하는 경우, 단백질 구조의 부정확성 때문에 정확한 binding pose를 예측하기 어렵다. 본 논문에서는 이러한 한계를 극복하기 위해 기존에 밝혀진 단백질-리간드 복합체 구조 정보를 도킹에 이용하는 방법을 제안하고자 한다. 기존의 단백질-리간드 복합체 구조 정보로부터 자동으로 타겟 단백질과 리간드에 관련된 상호작용 정보를 얻고, 이 정보를 restraint의 형태로 도킹에 적용하는 방법을 개발하였다. 개발된 방법의 성능을 CDK2와 GPCR class A 단백질 군에 대해 cognate docking, cross docking하여 평가하였다. 그 결과, 정보 없이 도킹하는 경우에 비해 도킹의 성공률이 많이 높아졌으며, 특히 실제 상황과 유사한 CDK2 cross docking의 경우는 성공률이 정보가 없을 때 55.0%에서 정보를 활용했을 때 85.0%로 많이 증가하는 것을 확인할 수 있었다.
다운로드 (1.7MB) URL 또는 Webdav URL 가져오기
버전 히스토리
버전 날짜 크기  
1.1 1 년 전 1.7MB
1.0 3 년 전 1.7MB