Im ersten Schritt muss der Benutzer die Proteindateien (starrer Teil) für das Docking auswählen, indem er die Schaltfläche „Browse“ daneben betätigt (Abbildung 3). Daraufhin werden für jedes Protein individuelle Fenster geöffnet, in denen der Benutzer die erforderlichen Daten eingeben kann, einschließlich des flexiblen Teils des Proteins und der optimierten Gitterparameter (Zentralkoordinaten und Größe der Box) für das jeweilige Protein, der Vollständigkeit und der Anzahl der Ausgangsposen. Im zweiten Schritt, nach Abschluss der Proteindateneingabe, muss der Ordner mit allen Liganden ausgewählt werden.
Übergabe der Koordinaten und Flex-Dateien an die Schnittstelle.
Wenn die Liganden im .pdb- oder .mol2-Format vorliegen, müssen sie in das .pdbqt-Format konvertiert werden, bevor die Docking-Simulationen gestartet werden (Abbildung 4).
Format von PDB oder .mol2 in PDBQT Format konvertieren.
Im letzten Schritt klicken Sie auf die Registerkarte RUN, um das Docking zu starten.
Der Fortschritt des Experiments kann in den Textfeldern „Laufender Rezeptor“ und „Laufender Ligand“ angezeigt werden, die Daten über die Anzahl der angedockten Dateien und die Gesamtzahl der zum Screening eingereichten Dateien enthalten. Ein Pop-up-Fenster erscheint auf dem Bildschirm, wenn das Experiment erfolgreich abgeschlossen ist.
Dann kann der Benutzer auf die Option „Weiter“ klicken, um die Ergebnisse zu analysieren. Im Folgenden wird die Methodik für die Analyse der Ergebnisse beschrieben.
Die Ligandeneffizienz ist ein Parameter, der kürzlich für die Auswahl nützlicher Leitmoleküle beim virtuellen Screening großer Datensätze von Verbindungen eingeführt wurde. Liganden können durch den Parameter „Ligandeneffizienz“ effektiv verglichen werden, der berechnet werden kann, indem der im Docking-Experiment erhaltene ΔG-Wert (Docking-Score) durch die Anzahl der im Liganden vorhandenen Nicht-Wasserstoffatome dividiert wird.
Die Ligandeneffizienz wird mit Hilfe der folgenden Gleichung berechnet
Wobei ΔG = RT in Kd und N die Anzahl der Nicht-Wasserstoffatome ist.
Dies hilft bei der Verknüpfung der Andockbewertung mit der Größe des Liganden. Die Ergebnisse werden als Verhältnis von LE der Verbindung zu LE des Standards ausgedrückt, wie unten gezeigt:
Die Ligandenauswahl basiert auf den Bedingungen δLE > 1 oder δLE ≥ m+3σ
Wobei m = Durchschnittswert von δLE für alle Verbindungen für ein bestimmtes Proteintarget σ = Standardabweichung
Probleme bei der Interaktion von Liganden mit Proteinen können zu falsch positiven oder falsch negativen Ergebnissen führen. Kürzlich wurde ein mathematischer Ansatz erfolgreich umgesetzt, der die Normalisierung der Ergebnisse auf der Grundlage der folgenden Formel zur Lösung dieses Problems verwendet. Der gleiche Ansatz wird hier für die Analyse der Ergebnisse von Docking-Simulationen verwendet.
Wobei V = Neuer Score-Wert, der dem Liganden zugewiesen wurde
Vo = Wert der Bindungsenergie, der bei den Docking-Simulationen erhalten wurde
ML = Durchschnittlicher Score-Wert, der für alle Liganden für das jeweilige Protein erhalten wurde
MR = Durchschnittliche Score-Werte, die für den jeweiligen Liganden in allen Proteinen erhalten wurden
In dieser Analyse, wurden Liganden mit einem V-Wert > 1 oder V ≥ m+3σ ausgewählt. Dabei ist m der Durchschnitt der für ein bestimmtes Zielprotein erhaltenen V-Werte und σ die Standardabweichung.
Nach Abschluss der Analyse können die Ergebnisse in einem Ordner mit dem Namen „tempdoc“ auf dem C-Laufwerk gespeichert werden. Die Ordner mit den Namen „result1“, „result 2“, „result 3“ und „result 4“ geben die Liganden an, die in den Analysen δLE (> 1), δLE (≥ m+3σ), V (> 1) bzw. V (≥ m+3σ) ausgewählt wurden. Die vollständigen Dock-Scores und Ergebnisse sind in der auf dem C-Laufwerk erstellten Datei „results.mdb“ zu sehen, in der die Ergebnisse in einer einfachen und übersichtlichen Weise tabellarisch dargestellt wurden, damit der Benutzer die Daten für weitere Analysen verwenden kann (Abbildung 5).
Die tabellierten Ergebnisse in der Datei results.mdb.
Ein Handbuch steht zusammen mit den für das Tutorial erforderlichen Dateien ebenfalls zum Download bereit. Dem Benutzer werden zwei Datensätze zur Verfügung gestellt, um sich mit der Software vertraut zu machen. Ein Datensatz von 113 Molekülen (Tutorial-Datei 2) wird aus den marinen Ressourcen mit Proteinkinase-Enzym-Inhibitor-Aktivität ausgewählt und gegen 21 Kinasen von der RCSB-Website angedockt. Die Software kann erfolgreich potenzielle Liganden identifizieren (bitte konsultieren Sie die Tutorial-Datei 2), von denen eines als potenzielles Molekül für die Arzneimittelentwicklung betrachtet wird.
Verfügbarkeit und Anforderungen
Projektname: AUDocker LE
Projekthomepage: https://sourceforge.net/projects/audocker/files/?
Betriebssystem: Microsoft Windows XP und Windows 7
Programmiersprache: C# auf .net framework
Weitere Voraussetzungen: Vorinstallation von Python 2.5, Microsoft .net frame work, AutoDockTools (jede aktuelle Version), Vina und PyMol. Der Benutzer kann die Handbücher von ADT, .net framework und Python für eine erfolgreiche Installation und Systemkompatibilität konsultieren.
Lizenz: Free to use
Einschränkungen für die Nutzung durch Nicht-Akademiker: Keine