一种G蛋白偶联受体药物靶点口袋结构预测方法技术

本发明专利技术公开了一种G蛋白偶联受体药物靶点口袋结构预测方法，包括以下步骤：通过平并行不同的运动产生多个初利用RLEX配体对接受体的配体期间模拟界面柔性，通过插入主干扰动阶段来改善界面附近的原子，重组Rosetta标准运动，为界面残基添加配体构象的骨架细化步骤，扩展了RosetttaLigand对接算法。本发明专利技术通过集成基于RosettaLigand平台的两种不同的细化协议，提出了通过对接界面的灵活性组合细化(coREF)方法。

【技术实现步骤摘要】
一种G蛋白偶联受体药物靶点口袋结构预测方法
本专利技术涉及一种G蛋白偶联受体药物靶点口袋结构预测方法。
技术介绍
药物靶点的发现和定位是新药研究成功的关键，在药物靶点的研究中，虽然人们已经做出了巨大努力，但到目前为止，被临床验证的药物靶点的数量还很少。迄今已发现的治疗药物靶点约500个，其中受体，尤其是G蛋白偶联受体(GProtein-CoupledReceptors，GPCRs)靶点占绝大多数，另外还有酶、抗病毒、抗菌的作用靶点。世界药物市场上有三分之一的小分子药物是GPCR的激活剂或拮抗剂，大约40％的现代药物都以GPCR作为药物靶点。此外，与GPCR相关的疾病为数众多。因此，更深入地研究GPCR，挖掘其中潜在的药物靶点，对于新药的开发有着重要的意义。G蛋白偶联受体是一肽类膜蛋白受体的统称。这类受体的共同点是其立体结构中都有七个跨膜α螺旋，且其肽链的C端和连接第5和第6个跨膜螺旋的胞内环上都有G蛋白(鸟苷酸结合蛋白)的结合位点。目前为止，研究显示G蛋白偶联受体只见于真核生物之中，而且参与了很多细胞信号转导过程。在这些过程中，G蛋白偶联受体能结合细胞周围环境中的化学物质并激活细胞内本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种G蛋白偶联受体药物靶点口袋结构预测方法，预测方法基于‐RosetttaLigand平台，其特征在于，包括以下步骤：S 10没有配体构象的并行受体细化方法：通过并行不同的运动产生多个初始受体，通过多个初始受体来模拟绑定位点附近骨架的同时波动；S 20具有配体构象的并行受体细化方法：利用RLEX配体对接受体的配体期间模拟界面柔性，通过插入主干扰动阶段来改善界面附近的原子，重组Rosetta标准运动，为界面残基添加配体构象的骨架细化步骤，扩展了RosetttaLigand对接算法。

【技术特征摘要】
1.一种G蛋白偶联受体药物靶点口袋结构预测方法，预测方法基于‐RosetttaLigand平台，其特征在于，包括以下步骤：S10没有配体构象的并行受体细化方法：通过并行不同的运动产生多个初始受体，通过多个初始受体来模拟绑定位点附近骨架的同时波动；S20具有配体构象的并行受体细化方法：利用RLEX配体对接受体的配体期间模拟界面柔性，通过插入主干扰动阶段来改善界面附近的原子，重组Rosetta标准运动，为界面残基添加配体构象的骨架细化步骤，扩展了RosetttaLigand对接算法。2.根据权利要求1所述的G蛋白偶联受体药物靶点口袋结构预测方法，其特征在于，S10中包括以下步骤：S101将Rosetta能量函数被用于改善受体主链，并且引入并行算法来预测蛋白质主链结构；S102与不同的Rosetta标准运动并行，以模拟绑定位点附近的骨架的同时波动；S103结合位点附近的残基，根据受体和配体的界面，PBK并行主干算法使用三个线程进行backrub运动、小骨架运动、剪切运动；S104加入并行结构进行并行化，获得多种交叉构象；S105输出若多低能量构象。3.根据权利要求1所述的G蛋白偶联受体药物靶点口袋结构预测方法，其特征在于，S20中包括以下步骤：S201在G蛋白偶联受体和配体构象异构体进行取样；S202在配体取样过程中，配体取样位置变化时界面残留发生变化,进行受体界面结构精炼；S203插入精炼阶段遵循MCM对接阶段之前的粗粒度采样阶段，提高受体界面结构的分辨率；S204识别界面残基后，RLEX使用运动闭合方法在R...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴宏杰，卞恺慧，费振华，陈成，
申请(专利权)人：苏州国利倍康软件科技有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏,32