Nel primo passo, l’utente deve selezionare i file delle proteine (parte rigida) per il docking usando il pulsante browse, adiacente ad esso (Figura 3). Questo apre finestre individuali per ogni proteina, dove l’utente può inserire i dati necessari tra cui la parte flessibile della proteina e i parametri della griglia ottimizzata (coordinate centrali e dimensione della scatola) per la rispettiva proteina, l’esaustività e il numero di pose di uscita. Nel secondo passo, dopo aver completato l’inserimento dei dati della proteina, deve essere selezionata la cartella contenente tutti i ligandi.
Dare le coordinate e i file flessibili all’interfaccia.
Se i ligandi sono in formato .pdb o .mol2, devono essere convertiti in formato .pdbqt prima di iniziare le simulazioni di docking (Figura 4).
Convertire il formato da PDB o .mol2 a PDBQT Format.
Nell’ultimo passo, clicca sulla scheda RUN per avviare il docking.
I progressi dell’esperimento possono essere visualizzati nella casella di testo data contro “recettore in esecuzione” e “ligando in esecuzione” casella che rifletterà i dati sul numero di file agganciato e il numero totale di file presentati per lo screening. Una finestra pop-up appare sullo schermo, se l’esperimento è completato con successo.
Quindi l’utente può fare clic sull’opzione “next” per analizzare i risultati. La seguente è la metodologia è utilizzata per l’analisi dei risultati.
L’efficienza del ligando è un parametro recentemente introdotto per la selezione di utili molecole di piombo nello screening virtuale di grandi serie di dati di composti. I ligandi possono essere confrontati efficacemente da un parametro “efficienza del ligando” che può essere calcolato dividendo il valore ΔG (punteggio dock) ottenuto nell’esperimento di docking per il numero di atomi non idrogeno presenti nel ligando.
L’efficienza del ligando è calcolata usando la seguente equazione
dove ΔG = RT in Kd e N è il numero di atomi non idrogeno.
Questo aiuta a collegare il punteggio di dock con la dimensione del ligando. I risultati sono espressi come rapporto tra LE del composto e LE dello standard come mostrato di seguito:
La selezione del ligando si basa sulle condizioni δLE > 1 o δLE ≥ m+3σ
dove m = valore medio di δLE per tutti i composti per una data proteina bersaglio σ = deviazione standard
I problemi che riguardano l’interazione dei ligandi con le proteine possono portare a risultati falsi positivi o falsi negativi. Recentemente un approccio matematico è stato implementato con successo usando la normalizzazione dei risultati basati sulla seguente formula per risolvere questo problema. Lo stesso è implementato qui per l’analisi dei risultati ottenuti durante le simulazioni di docking.
dove V = Nuovo valore di punteggio assegnato al ligando
Vo = Valore di energia di legame ottenuto nelle simulazioni di docking
ML = Valore medio di punteggio ottenuto per tutti i ligandi per la rispettiva proteina
MR = Valori medi di punteggio ottenuti per il rispettivo ligando in tutte le proteine
In questa analisi, sono stati selezionati i ligandi con valore V > 1 o V ≥ m+3σ. Dove m è la media dei valori V ottenuti per una data proteina bersaglio e σ è la deviazione standard.
Dopo il completamento dell’analisi, i risultati possono essere situati in una cartella chiamata “tempdoc” creata nell’unità C. Le cartelle denominate result1, result 2, result 3 e result 4 indicano i ligandi selezionati in δLE (> 1), δLE (≥ m + 3σ), V (> 1), e V (≥ m + 3σ) analisi rispettivamente. I punteggi dock completo e risultati possono essere visti nel file “results.mdb” creato nel C-drive, dove i risultati sono stati tabulati in modo semplice e diretto per consentire all’utente, utilizzare i dati per ulteriori analisi (Figura 5).
I risultati tabulati nel file results.mdb.
Un manuale è anche disponibile per il download insieme ai file necessari per il tutorial. All’utente vengono forniti due set di dati per abituarsi al software. Un set di dati di 113 molecole (file 2 del tutorial) è ottenuto dalle risorse marine che hanno attività di inibitore dell’enzima della proteina chinasi e sono selezionate e agganciate contro 21 chinasi ottenute dal sito web RCSB. Il software può identificare con successo potenziali ligandi (si prega di consultare il file tutorial 2), in cui uno è considerato come potenziale molecola per lo sviluppo di farmaci.
Disponibilità e requisiti
Nome del progetto: AUDocker LE
Prima pagina del progetto: https://sourceforge.net/projects/audocker/files/?
Sistema operativo: Microsoft Windows XP e Windows 7
Linguaggio di programmazione: C# su .net framework
Altri requisiti: Preinstallazione di Python 2.5, Microsoft .net frame work, AutoDockTools (qualsiasi ultima versione), Vina e PyMol. L’utente può consultare i manuali di ADT, .net framework e Python per una corretta installazione e compatibilità di sistema.
Licenza: Libero di usare
Eventuali restrizioni all’uso da parte di non accademici: Nessuna