导读:本文包含了蛋白质分子柔性论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:蛋白质,半柔性,分子对接,CPU
蛋白质分子柔性论文文献综述
陆旭峰,陆振宇,梅向东,孔韧,常珊[1]（2018）在《基于CPU和GPU异构的蛋白质分子半柔性对接算法优化》一文中研究指出分子对接是预测蛋白质复合物的有效手段。对于分子对接算法的优化旨在加速分子对接效率,降低计算成本,以及充分发挥计算资源的利用率。本文主要采用3个方案对半柔性对接算法进行优化:(1)方案一在CPU端进行优化;(2)方案二在方案一的基础上,利用CUFFT的移植工具CUFFTW为方案一提供部分GPU并行接口;(3)方案叁利用GPU并行架构,通过CPU和GPU的协同处理,利用纯并行计算接口进行优化。3种方案对PDB code分别为1PEE,1B6C,4HX3和2SNI的测试蛋白进行结合态和自由态的对接,求得的最小均方根偏差L_(RMSD)小于5?,满足了复合物结构预测竞赛要求的中等精度结构标准,验证了对接结果的正确性。最后在保证结果正确性的前提下,测试了不同蛋白在不同方案下的运行速率;在保证不同蛋白对接效率相同的前提下,以1PPE为例,比较了不同方案下的对接速率。实验结果表明在同等旋转步长并保证程序运行结果正确性的前提下,最终的优化效果可提速近10倍,有效改进了半柔性对接算法的运行速率。(本文来源于《数据采集与处理》期刊2018年04期）
王宏瑞[2]（2018）在《蛋白质-小分子柔性对接采样算法的研究》一文中研究指出理解蛋白质与配体的相互作用对于新药的研发至关重要。研究蛋白质-小分子(Protein-Ligand,P-L)对接的目的在于通过已知配体小分子和目标蛋白质3D结构来预测和评估其复合物的3D构象。随着已解析蛋白质单体结构的数量不断增加,促使运用计算方法预测P-L对接后复合物高精度3D构象成为药物发现过程中的关键环节。相对于传统的刚性对接,P-L柔性对接具有采样空间巨大的特点。因此,本文在对P-L柔性对接关键技术分析基础之上,侧重于柔性对接关键技术重要组成部分的采样算法展开了如下研究:1、分析了P-L柔性对接过程中的关键技术问题。提出P-L柔性对接过程中构象空间采样和候选复合体判别打分两个中心问题,并把这两个中心问题进一步细分为Protein的柔性、Ligand的准备、构象空间的采样方法、打分函数、对复合物对接结果的重打分与后期处理等子问题,着重强调了采样算法在整个P-L柔性对接过程中的重要性。2、在Rosetta平台上应用集合对接协议。对传统Rosetta Ligand协议使用集合对接的方法进行扩展。通过联合几何距离约束(geometric distance constraints,GDC)和重新优化重组受体侧链(repacking receptor side-chain,RRSC)的方法生成和选择有代表性结构作为对接模板。实验结果表明,使用集合对接协议对于那些传统方法不能过获得满意预测结果的目标,能够产生和识别出更多正确的复合物构象。3、基于传统Rosetta Ligand协议使用副本交换蒙特卡罗(replica exchange Monte Carlo,REMC)增强采样算法进行扩展。通过引入多目标优化帕累托(Pareto)边沿信息,选择非绝对占有优势低能量构象集合中最具代表性的结构作为交换的副本,有效地调整副本交换的策略,促使传统REMC算法快速收敛到较低能量状态。通过对蒙特卡罗(Monte Carlo,MC)、REMC、多目标REMC(multi-objective optimizationREMC,MO-REMC)和混合MO-REMC(hybrid MO-REMC,HMO-REMC)四种采样算法的预测结果进行深度分析后表明。本文提出的MO-REMC和HMO-REMC增强采样算法在Rosetta Ligand协议中表现出高效的性能,在基于绑定能评估的柔性对接结构预测中有着令人印象深刻的准确性。4、对传统Rosetta Ligand协议使用自适应温度REMC(adaptive temperature REMC,AT-REMC)算法进行扩展。AT-REMC算法使用相邻链之间平均接受率信息作为衡量指标及时调整传统REMC算法运行过程中的温度参数,促使REMC采样算法能够在不断迭代过程中以较快的速度平稳收敛。本文还对MC、自适应温度MC(adaptive temperature MC,AT-MC)、REMC以及AT-REMC四种采样算法生成的预测结果进行性能分析。实验结果表明,AT-REMC采样算法能够在迭代过程中不断地调整相应的温度参数,在P-L柔性对接过程中能够明显提高预测构象的精度,加快采样收敛的速度。本文的贡献主要体现在以下四个方面:首先,相对于刚性对接,提出了在P-L柔性对接关键技术中构象空间采样和候选复合体判别打分两个中心问题,并把这两个问题进一步细分为多个切实可行的子问题逐一加以解决。其次,从Protein的柔性表达出发,使用GDC和RRSC方法分别生成和选择有代表性结构作为初始构象对接模板,对传统Rosetta Ligand协议使用集合对接的方法进行扩展。第叁,从P-L柔性对接构象空间的采样方法入手,原创性地提出MO-REMC和HMO-REMC增强采样算法,极大地提高了现有协议构象空间的采样效率。最后,使用AT-REMC采样算法对原有Rosetta Ligand柔性对接协议进行扩展。实验结果表明,这些手段和方法对P-L柔性对接过程中复合物的成功预测起到了有益的推进作用,对后续相关研究具有重要的参考价值。(本文来源于《苏州大学》期刊2018-05-01）
张媛[3]（2014）在《考虑蛋白质柔性的分子对接方法与酰胺联苯醚类FTase抑制剂的构效关系研究》一文中研究指出分子对接方法是基于结构的药物设计的有力工具之一,随着越来越多的蛋白质晶体结构被解析出来,分子对接方法也得到越来越多推广与运用。同时,现有分子对接方法存在的问题也被相继提出来,比如构象搜索不充分、打分函数不够精确、溶剂效应和蛋白质的柔性处理有限等。其中,如何合理处理蛋白质的柔性是分子对接方法研究中难点问题之一。鉴于此,本文以蛋白质与配体小分子结合前后的构象变化尺度为分子柔性尺度评判标准,通过统计分析,对现已解析出晶体结构的蛋白质按照柔性尺度进行聚类,为考虑蛋白质柔性的药物设计提供了数据支持。此外,本文选择部分关键残基柔性的蛋白质作为测试集,对本课题组前期发展的iFitDock和两个主流分子对接方法(AutoDock和Induced-Fit Docking)展开了测试评价,结果表明,iFitDock对配体和蛋白质活性构象的预测精度均显着高于其他分子对接方法,为考虑蛋白质柔性的分子对接方法的发展和完善提供了理论依据。作为一类重要的翻译后修饰酶,法尼基转移酶(Farnesyltransferase, FTase)对Ras蛋白的膜定位和生物功能的正常运作起着至关重要的作用,是重要的癌症治疗靶标。本课题组在前期的研究中,通过虚拟筛选方法,发现了若干靶向法尼基转移酶的小分子抑制剂。本文针对其中的酰胺联苯醚类抑制剂,采用分子对接方法,对其展开构效关系研究,并依此提出该类化合物的结构修饰策略,结合化学合成及生物测试,获得了一系列高活性的酰胺联苯醚类抑制剂。(本文来源于《华东理工大学》期刊2014-04-24）
李伟[4]（2012）在《蛋白质配体结合位点柔性的系统分析及分子柔性对接方法的发展和应用》一文中研究指出在药物靶标确定和叁维结构已知的情况下,基于受体结构的虚拟数据库筛选方法利用分子对接技术自动地匹配受体结合腔穴和化合物数据库中的小分子叁维结构,然后利用基于分子力场的能量函数或者经验性函数对分子对接的模式进行打分,进而选择与受体相互作用最好的一组化合物进行生物活性测试,从而大大节省了寻找先导化合物的费用和难度。尽管分子对接在先导化合物的寻找方面有许多成功的应用,但仍然存在很大的问题,其中忽略蛋白柔性常常是导致失败的重要原因。由于蛋白质受体和配体小分子在分子识别过程中,配体结合位点会发生不同程度的构象变化,如何通过计算化学的方法去评估和预测配体结合位点残基的构象柔性,缩小构象搜索的空间,一直是这个研究领域中具有挑战性的一个重要问题。幸运的是,随着结构生物学的发展,大量晶体结构的解析,为我们更好的理解分子识别和改进分子对接方法,提供了重要的资源和基础。因此,我们建立了一个专门用于研究配体结合位点柔性的关系型数据库Flex-Site DB (http://flexsi.te.huanglab.org.cn/flexsite),包括5,525个配体小分子结合位点,每个结合位点都包含多套蛋白晶体结构数据描述不同的蛋白构象,总共30,313套晶体结构数据。Flex-Site DB提供的信息有助于研究蛋白质配体结合位点的构象变化和蛋白质与配体之间的相互作用,以及两者之间的关系。同时,Flex-Site DB提供了配体结合位点的多个不同叁维构象,结合位点残基的物理和化学的性质,以及蛋白质和配体相互作用的描述符。通过蛋白质晶体结构构象变化的统计分析和多重时间尺度蒙特卡洛构象搜索的方法,我们系统研究了配体结合位点残基的柔性状况。大部分的配体结合位点在结合了相似结构的化合物时,构象变化较小；在结合了结构差异较大的化合物时,有显着的构象变化,但主要是在残基的侧链水平。对于配体结合位点同一类型的极性残基,能够通过侧链与配体小分子形成氢键的残基,同侧链不与配体形成氢键的残基相比,更加刚性,突变率也更低。能与配体形成氢键相互作用的蛋白质残基侧链刚性较强的原因可能是,在与配体结合过程中,这类残基不发生较大构象变化,从而减少熵的损失。我们的结果显示,在先导化合物的发现和优化过程中,在大多数情况下只需要对少数几个柔性较强的残基进行侧链的构象搜索。并且,我们通过多重时间尺度蒙特卡洛构象搜索的方法预测配体结合位点的柔性残基的策略以及通过Flex-Site DB中鉴定到的柔性残基,能直接促进我们对于柔性对接方法的发展。除了利用Flex-Site DB中残基侧链柔性的信息,我们使用多重时间尺度的蒙特卡洛算法在没有配体结合的情况下,对结合位点的残基进行构象搜索,然后将搜索到的多个残基构象整合到D0CK3.5.54的柔性对接算法中来模拟“构象选择”的过程。此方法在10个不同的蛋白上进行了测试,总共做了20个对接。其中11个对接中都获得较好的结果,而刚性对接只有6个得到较好的结果。我们挑选了PIM1(proviral integration site in Moloney)激酶作为我们应用柔性对接方法来虚拟筛选的实例。PIM1激酶是与白血病和前列腺癌紧密相关的重要的药物靶点蛋白。柔性对接不仅较好地重现PIM1激酶配体小分子的结合模式,而且还能提高阳性化合物的富集率。柔性对接在PIM1激酶上虚拟筛选了小规模的LOPAC小分子化合物库,发现一个与PIM1形成很好相互作用的小分子硫利达嗪,是多巴胺受体D1/D2的选择性拮抗剂,并通过测定半数抑制率确认了它是PIM1和PIM3微摩尔级别的结构新颖的抑制剂。另外,基于“诱导契合”学说,我们改进了柔性对接策略,在柔性对接生成的蛋白质配体复合物中,对柔性残基侧链进行进一步的构象搜索和能量最小化。结果显示,残基侧链构象搜索和能量最小化,能够更好地重现复合物晶体结构中配体的结合模式,并且阳性化合物富集能力也有所提升。因此,基于我们对LOPAC化合物库筛选的经验以及对柔性对接方法的进一步提高,我们在PIM1激酶上筛选了更大规模的化合物库。最终我们挑选了70个具有较好结合模式的化合物,并在接下来的工作中会测试它们的生物学活性。(本文来源于《北京协和医学院》期刊2012-10-01）
杨峰,曹立彬,龚新奇,常珊,陈慰祖[5]（2012）在《蛋白质-蛋白质分子对接方法中分子柔性处理与近天然结构筛选的研究》一文中研究指出蛋白质-蛋白质分子对接方法是研究蛋白质分子间相互作用与识别的重要理论方法。该方法主要涉及复合物结合模式的构象搜索和近天然结构的筛选两个问题。在构象搜索中,分子柔性的处理是重点也是难点,围绕这一问题,近年来提出了许多新的方法。针对近天然结构的筛选问题,目前主要采用叁种解决策略:结合位点信息的利用、相似结构的聚类和打分函数对结构的评价。本文围绕以上问题,就国内外研究进展和本研究小组的工作作详细的综述,并对进一步的研究方向进行了展望。(本文来源于《生物物理学报》期刊2012年01期）
王乐希,郑珩,劳兴珍[6]（2008）在《蛋白质分子柔性对接方法研究进展》一文中研究指出细胞内的很多重要生理过程,如细胞信号转导、免疫反应、基因复制、转录、翻译以及细胞周期调控等,都是通过蛋白质复合体或蛋白质分子间相互作用来完成的,因此要充分理解和认识这些复杂生理过程,必须要解析蛋白质复合物结构并了解蛋白质相互作用过程发生的构象变化。然而当前研究结构的实验方法如X-射线衍射和核磁共振等,尚难以解析蛋白质复合物的结构,这使得理论模拟方法受到了越来越多的重视,并迅速发展和应用。早期蛋白质-蛋白质对接或蛋白质与小分子对接算法中,大都将目标蛋白简化处理为刚性分子,显然这种刚性简化过程可能会造成预测结果的很大偏差,随着计算机处理能力的增强,对蛋白质柔性进行处理的算法也得到了较大的发展。该综述主要介绍将分子柔性引入到对接中的一些新的思路和进展,包括在CAPRI中成功应用的一些方法工具,并就如何恰当地处理分子柔性和构象变化做阐述,同时提出了现阶段仍然面临的挑战以及未来解决的方向。(本文来源于《药物生物技术》期刊2008年04期）
康玲,李洪林,王希诚[7]（2008）在《一种考虑蛋白质柔性的分子对接方法》一文中研究指出分子对接是计算机辅助药物分子优化设计中的一种重要方法,为此建立了基于诱导契合的分子对接优化模型.模型中引入残基基团的概念,将蛋白质划分成若干个残基基团,通过这些残基基团的运动近似表征整个蛋白质的运动情况,并将配体小分子的运动处理为平移、转动和柔性键旋转叁部分分量.设计了一个将k-均值聚类和遗传算法相结合的快速迭代格式,并采用多种群遗传策略和信息熵控制的空间减缩搜索技术加速了分子对接设计中的遗传演化进程.在此基础上,开发了一种考虑蛋白质柔性的对接程序FlexGAsDock.数值试验表明,该程序较好地平衡了效率与精度之间的关系,取得了满意的对接结果.(本文来源于《大连理工大学学报》期刊2008年02期）
周鹏,田菲菲,李志良[8]（2007）在《采用柔性分子对接技术模拟蛋白质在疏水作用色谱上的保留行为》一文中研究指出将蛋白质与疏水作用色谱(HIC)固定相相互作用分为直接非键/构象作用和蛋白质表面疏水效应两个热力学过程,从而定量给出了处于浓盐析盐水溶液中HIC保留时间与配基/蛋白质结合自由能之间的二元线性关系.通过ICM柔性分子对接策略及遗传算法(GA)对27个已知晶体结构的蛋白质与疏水配基的可能结合方式进行模拟和分析,所得结果与实验观测情况吻合良好.研究表明,蛋白质局部疏水效应以及配基与蛋白质的非键/构象作用皆对HIC色谱保留行为影响显着,且作用区域多集中于蛋白质表面突出部位.(本文来源于《中国科学(B辑:化学)》期刊2007年03期）
汤海旭,叶玉珍,丁达夫[9]（1998）在《蛋白质与类药分子的柔性对接》一文中研究指出本文利用“禁忌搜索”算法和Ｇｅｈｌｈａａｒ简化能量势函数实现蛋白质与类药分子之间的柔性对接。对包含１００个复合物的检验集进行了计算检验，得到了满意的结果，８９％预测复合物结构的误差小于０．２５ｎｍ。与利用遗传算法进行柔性对接的ＧＯＬＤ程序相比，本方法的成功率高，局限性小，计算时间也短。(本文来源于《生物化学与生物物理学报》期刊1998年06期）
蛋白质分子柔性论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
理解蛋白质与配体的相互作用对于新药的研发至关重要。研究蛋白质-小分子(Protein-Ligand,P-L)对接的目的在于通过已知配体小分子和目标蛋白质3D结构来预测和评估其复合物的3D构象。随着已解析蛋白质单体结构的数量不断增加,促使运用计算方法预测P-L对接后复合物高精度3D构象成为药物发现过程中的关键环节。相对于传统的刚性对接,P-L柔性对接具有采样空间巨大的特点。因此,本文在对P-L柔性对接关键技术分析基础之上,侧重于柔性对接关键技术重要组成部分的采样算法展开了如下研究:1、分析了P-L柔性对接过程中的关键技术问题。提出P-L柔性对接过程中构象空间采样和候选复合体判别打分两个中心问题,并把这两个中心问题进一步细分为Protein的柔性、Ligand的准备、构象空间的采样方法、打分函数、对复合物对接结果的重打分与后期处理等子问题,着重强调了采样算法在整个P-L柔性对接过程中的重要性。2、在Rosetta平台上应用集合对接协议。对传统Rosetta Ligand协议使用集合对接的方法进行扩展。通过联合几何距离约束(geometric distance constraints,GDC)和重新优化重组受体侧链(repacking receptor side-chain,RRSC)的方法生成和选择有代表性结构作为对接模板。实验结果表明,使用集合对接协议对于那些传统方法不能过获得满意预测结果的目标,能够产生和识别出更多正确的复合物构象。3、基于传统Rosetta Ligand协议使用副本交换蒙特卡罗(replica exchange Monte Carlo,REMC)增强采样算法进行扩展。通过引入多目标优化帕累托(Pareto)边沿信息,选择非绝对占有优势低能量构象集合中最具代表性的结构作为交换的副本,有效地调整副本交换的策略,促使传统REMC算法快速收敛到较低能量状态。通过对蒙特卡罗(Monte Carlo,MC)、REMC、多目标REMC(multi-objective optimizationREMC,MO-REMC)和混合MO-REMC(hybrid MO-REMC,HMO-REMC)四种采样算法的预测结果进行深度分析后表明。本文提出的MO-REMC和HMO-REMC增强采样算法在Rosetta Ligand协议中表现出高效的性能,在基于绑定能评估的柔性对接结构预测中有着令人印象深刻的准确性。4、对传统Rosetta Ligand协议使用自适应温度REMC(adaptive temperature REMC,AT-REMC)算法进行扩展。AT-REMC算法使用相邻链之间平均接受率信息作为衡量指标及时调整传统REMC算法运行过程中的温度参数,促使REMC采样算法能够在不断迭代过程中以较快的速度平稳收敛。本文还对MC、自适应温度MC(adaptive temperature MC,AT-MC)、REMC以及AT-REMC四种采样算法生成的预测结果进行性能分析。实验结果表明,AT-REMC采样算法能够在迭代过程中不断地调整相应的温度参数,在P-L柔性对接过程中能够明显提高预测构象的精度,加快采样收敛的速度。本文的贡献主要体现在以下四个方面:首先,相对于刚性对接,提出了在P-L柔性对接关键技术中构象空间采样和候选复合体判别打分两个中心问题,并把这两个问题进一步细分为多个切实可行的子问题逐一加以解决。其次,从Protein的柔性表达出发,使用GDC和RRSC方法分别生成和选择有代表性结构作为初始构象对接模板,对传统Rosetta Ligand协议使用集合对接的方法进行扩展。第叁,从P-L柔性对接构象空间的采样方法入手,原创性地提出MO-REMC和HMO-REMC增强采样算法,极大地提高了现有协议构象空间的采样效率。最后,使用AT-REMC采样算法对原有Rosetta Ligand柔性对接协议进行扩展。实验结果表明,这些手段和方法对P-L柔性对接过程中复合物的成功预测起到了有益的推进作用,对后续相关研究具有重要的参考价值。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
蛋白质分子柔性论文参考文献
[1].陆旭峰,陆振宇,梅向东,孔韧,常珊.基于CPU和GPU异构的蛋白质分子半柔性对接算法优化[J].数据采集与处理.2018
[2].王宏瑞.蛋白质-小分子柔性对接采样算法的研究[D].苏州大学.2018
[3].张媛.考虑蛋白质柔性的分子对接方法与酰胺联苯醚类FTase抑制剂的构效关系研究[D].华东理工大学.2014
[4].李伟.蛋白质配体结合位点柔性的系统分析及分子柔性对接方法的发展和应用[D].北京协和医学院.2012
[5].杨峰,曹立彬,龚新奇,常珊,陈慰祖.蛋白质-蛋白质分子对接方法中分子柔性处理与近天然结构筛选的研究[J].生物物理学报.2012
[6].王乐希,郑珩,劳兴珍.蛋白质分子柔性对接方法研究进展[J].药物生物技术.2008
[7].康玲,李洪林,王希诚.一种考虑蛋白质柔性的分子对接方法[J].大连理工大学学报.2008
[8].周鹏,田菲菲,李志良.采用柔性分子对接技术模拟蛋白质在疏水作用色谱上的保留行为[J].中国科学(B辑:化学).2007
[9].汤海旭,叶玉珍,丁达夫.蛋白质与类药分子的柔性对接[J].生物化学与生物物理学报.1998