No primeiro passo, o usuário tem que selecionar os arquivos de proteínas (parte rígida) para acoplar usando o botão browse, adjacente a ele (Figura 3). Isto abre janelas individuais para cada proteína, onde o usuário pode inserir os dados necessários incluindo a parte flexível da proteína e os parâmetros da grade otimizada (coordenadas centrais e tamanho da caixa) para a respectiva proteína, exaustividade e número de poses de saída. No segundo passo, após completar a entrada dos dados da proteína, a pasta contendo todos os ligandos deve ser selecionada.
Dando as Coordenadas e arquivos flexíveis à interface.
Se os ligandos estão no formato .pdb ou .mol2, eles têm que ser convertidos para o formato .pdbqt antes de iniciar as simulações de acoplamento (Figura 4).
Formato de conversão do formato PDB ou .mol2 para PDBQT.
No último passo, clique na aba EXECUÇÃO (RUN) para iniciar o docking.
O progresso do experimento pode ser visualizado na caixa de texto dada contra a caixa “running receptor” e “running ligand” que irá refletir dados sobre o número de arquivos acoplados e o número total de arquivos submetidos para triagem. Uma janela pop up aparecerá na tela, se o experimento for concluído com sucesso.
Então o usuário pode clicar na opção “next” (próximo) para analisar os resultados. A seguir é usada a metodologia para análise dos resultados.
Eficiência de luminosidade é um parâmetro recentemente introduzido para seleção de moléculas de chumbo úteis na triagem virtual de grandes conjuntos de dados de compostos. Os ligandos podem ser comparados eficazmente por um parâmetro “eficiência ligand” que pode ser calculado dividindo o valor ΔG (pontuação da doca) obtido na experiência de ancoragem pelo número de átomos não-hidrogénicos presentes no ligando .
Eficiência do ligante é calculada usando a equação abaixo indicada
Onde ΔG = RT Em Kd e N é o número de átomos não-hidrogênicos.
Isso ajuda a ligar a pontuação da doca com o tamanho do ligante. Os resultados são expressos como proporção de LE do composto para LE do padrão, como mostrado abaixo:
A selecção do ligante é baseada nas condições δLE > 1 ou δLE ≥ m+3σ
Onde m = valor médio de δLE para todos os compostos para um determinado alvo proteico σ = Desvio padrão
Problemas envolvendo interação de ligandos com proteínas podem resultar em resultados falso positivos ou falso negativos. Recentemente foi implementada com sucesso uma abordagem matemática utilizando a normalização dos resultados com base na seguinte fórmula para resolver este problema . O mesmo é implementado aqui para a análise dos resultados obtidos durante as simulações de acoplamento.
Where V = Novo valor de pontuação atribuído ao ligando
Vo = Valor da energia de ligação obtida nas simulações de acoplagem
ML = Valor médio da pontuação obtida para todos os ligandos para a respectiva proteína
MR = Valor médio da pontuação obtida para o respectivo ligando em todas as proteínas
Nesta análise, ligandos com valor V > 1 ou V ≥ m+3σ foram selecionados. Onde m é a média dos valores V obtidos para uma determinada proteína-alvo e σ é o desvio padrão.
Após a conclusão da análise, os resultados podem ser localizados em uma pasta chamada “tempdoc” criada no drive C. As pastas nomeadas resultado1, resultado 2, resultado 3 e resultado 4 indicam os ligandos selecionados na análise δLE (> 1), δLE (≥ m+3σ), V (> 1), e V (≥ m+3σ) respectivamente. Os resultados completos da doca podem ser vistos no arquivo “results.mdb” criado no drive C, onde os resultados foram tabulados de forma simples e direta para permitir ao usuário, usar os dados para análise posterior (Figura 5).
Os resultados tabulados no arquivo results.mdb.
Também está disponível para download um manual junto com os arquivos necessários para o tutorial. O usuário é fornecido com dois conjuntos de dados para se acostumar com o software. Um conjunto de dados de 113 moléculas (arquivo tutorial 2) é obtido a partir dos recursos marinhos com atividade inibidora da enzima proteína quinase são selecionados e acoplados contra 21 kinases obtidos a partir do site RCSB. O software pode identificar com sucesso potenciais ligandos (por favor consulte o arquivo tutorial 2), no qual um é considerado como potencial molécula para o desenvolvimento de drogas .
Disponibilidade e requisitos
Nome do projeto: AUDocker LE
Página inicial do projeto: https://sourceforge.net/projects/audocker/files/?
Sistema operativo: Microsoft Windows XP e Windows 7
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Linguagem de programação: C# em .net framework:
Outros requisitos: Pré-instalação do Python 2.5, trabalho de frame Microsoft .net, AutoDockTools (qualquer versão mais recente), Vina e PyMol. O usuário pode consultar os manuais do ADT, .net framework e Python para uma instalação bem sucedida e compatibilidades do sistema.
Licença: Livre para uso
Ainda restrições para uso por não-acadêmicos: Nenhuma