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MolPort的計算流程和形狀篩分的優(yōu)勢

更新時間:2022-12-23 點擊量:2393
   MolPort的計算流程:
  結合基于結構和配體的組合策略建立多步驟虛擬篩選流程,依次通過分子對接、藥效團過濾、化學多樣性聚類分析、3D-QSAR和隨機森林法篩選、目視篩選等方法,篩選了Molport庫中約62萬個小分子,選出了20個化合物進行生物活性測試以及分子動力學模擬,20個分子中有12個在10μM時具有生物活性,其中4個分子的IC50值<1μM。本研究建立的多步驟虛擬篩選方法提高了陽性分子的命中概率,篩選的HIT分子與已知的FLAP抑制劑相比,具有明顯不同的化學類型,可作為開發(fā)新型FLAP抑制劑的先導化合物。
 
  MolPort形狀篩分的優(yōu)勢:
  基于形狀的篩選的目標是簡單明了:鑒于已知與目標結合的化合物的結構和形狀,基于形狀的篩選將識別具有與以下相似的形狀(如果需要,還具有其他特性)的新化合物已知的粘合劑。該方法與物理化學直覺是一致的:受體“看到”與其結合的分子的形狀和靜電性質(zhì),因此,如果新化合物與已知粘合劑的形狀和靜電性質(zhì)相匹配,則它也可能也會結合。
 
  形狀篩選是進行前導優(yōu)化研究的有效工具,其中多個相似分子的快速靈活疊加對于理解SAR至關重要。形狀篩分也非常適合在潛在客戶發(fā)現(xiàn)的早期階段使用。形狀篩選不需要創(chuàng)建可靠的藥效團模型可能必需的目標晶體結構或發(fā)達的SAR集。只需要一個已知的活動查詢化合物。
 
  形狀篩選可以僅在形狀模式下運行,也可以在對齊和評分時納入原子類型的相似性。形狀篩選還包括一個特殊的模式,該模式將每個結構描述為藥效基團特征的集合,而不是單個原子。這種基于藥效團的模式可產(chǎn)生較高的數(shù)據(jù)庫富集度。
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