药物设计-蛋白配体相互作用指纹SPLIF用于基于结构的虚拟筛选

时间:2014-12-08

蛋白配体相互作用指纹用于居于结构的虚拟筛选
Structural Protein−Ligand Interaction Fingerprints (SPLIF) for Structure-Based Virtual Screening: Method and Benchmark Study
 ref: J. Chem. Inf. Model. 2014, 54, 2555−2561 IF:4.068
链接:http://pubs.acs.org/doi/abs/10.1021/ci500319f
 
      分子对接主要分为两个步骤,首先寻找一个能量匹配的构象,然后用打分函数进行这些构象打分排序。经验证明,大部分对接软件都能够找到相当不错的对接构象(与晶体结构很接近),然而由于打分函数表现不佳,导致居于结构的虚拟筛选的失败。为了提高已有对接软件的准确度,作者开发了一种新的算法,用于对接后结果筛选,意在提高对接的准确度。首先通过对一系列蛋白-配体复合物晶体结构进行相互作用分析,将邻近的蛋白和分子片段生成分子指纹,同时将这些片段对的原子3D位置信息与分子指纹对应起来。当用于对接结果分析时,首先根据分子指纹进行匹配,对于匹配的片段,提取存储的片段位置信息,进行RMSD的计算,然后用于计算相似性。作者通过对DUD-E数据库的10个不同的数据进行验证研究,发现该算法具有较高的可信度。值得一提的是,该算法全部使用Pipeline pilot进行开发。
 
图1 SPLIF生成参考相互作用指纹的算法
 
图2  计算SPLIF相似性的算法
 
图3  SPLIF算法针对10个DUD-E靶点计算活性化合物和干扰分子(Decoys)相似性值的概率密度分布图