基于虚拟筛选和油红制造技术

本发明专利技术公开了一种基于虚拟筛选和油红

【技术实现步骤摘要】
基于虚拟筛选和油红O染色联用快速筛选环境致肥化合物的方法


[0001]本专利技术属于化合物筛选
，涉及一种基于虚拟筛选和油红
O
染色联用快速筛选环境致肥化合物的方法
。

技术介绍

[0002]过氧化物酶体增殖物激活受体
(PPAR)
属于一类核受体，由
PPAR
α
、PPAR
β
/
δ
和
PPAR
γ
三个同源异构体组成
。
其中，
PPAR
γ
主要在脂肪组织以及肝组织中表达，与脂肪细胞分化
、
能量平衡和糖脂代谢密切相关，当其功能发生异常时，将导致胰岛素抵抗以及二型糖尿病等多种代谢型疾病的发生
。PPAR
γ
的活化依赖配体的调节，其配体可分为内源性配体和外源性配体
。
前期大量研究表明，多元不饱和脂肪酸
、
某些类前列腺素
、
类花生酸
、
氧化低密度脂蛋白
...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
基于虚拟筛选和油红
O
染色联用快速筛选环境致肥化合物的方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，虚拟筛选：
(1)
蛋白准备：首先从
PDB
数据库中获取
PPAR
γ
的蛋白结构，使用
AutoDockTools
对蛋白进行处理；
(2)
格点文件生成：将
PPAR
γ
蛋白配体结合域所在区域作为对接口袋，用
Grid
模块制作格点文件，盒子大小为
(3)
化合物准备：将
ZINC
中获取的化合物的
2D
格式通过
Ligand
模块进行处理，输出
3D
结构，并进行结构优化；
(4)
分子对接：利用
AutoDock Vina
，受体和配体分子通过几何匹配和能量匹配而互相识别，进行分子对接，分别输出
3D
对接结果和亲和力值，并按照亲和力由大到小对小分子化合物排序，最后复核靶点与化合物结合力
、
化合物结构以及细胞毒性，排除结构错误
、
具有明显细胞毒性以及结合力结果错误的化合物，重新排序，将排序好的化合物作为最终的虚拟筛选结果；步骤2，油红
O
染色细胞实...

【专利技术属性】
技术研发人员：翁丹，张维高，
申请(专利权)人：南京理工大学，
类型：发明
国别省市：