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Molegro Virtual Docker

Molegro Virtual Docker為藥物輔助設計軟件
Molegro Virtual Docker 可以跨平台使用(Linux,Windows和Mac的 網站的預測以及最後更新的小分子的結合及構造 虛擬優化技術。  Molegro Virtual Docker (MVD)的對接精度高於其它先進的對接產品MVD: 87%, Glide: 82%, Surflex: 75%, FlexX: 58%)


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總覽
Molegro虛擬Docker是用於預測蛋白質與配體相互作用的集成平台。Molegro Virtual Docker處理對接過程的所有方面,從分子的製備到目標蛋白潛在結合位點的確定以及配體結合模式的預測。

Molegro虛擬Docker基於一種新穎的優化技術以及結合了可用性和生產力的用戶界面體驗,提供了高質量的對接。

與其他最先進的對接產品(MVD:87%,Glide:82%,Surflex:75%,FlexX:58%)相比,Molegro虛擬Docker(MVD)具有更高的對接精度。



Molegro虛擬Docker提供
對接精度高:對接引擎已被證明可以正確正確識別綁定模式。在識別正確的綁定模式方面,Molegro Virtual Docker的性能優於其他對接程序(有關更多信息,請參見MVD參考頁)。
易於使用的界面:內置的嚮導使用戶可以輕鬆設置和執行對接運行。提供了先進的可視化和分析工具,以檢查配體-受體相互作用並微調找到的對接溶液。

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分子的導入與製備
易於導入和製備分子。
分子結構文件被解析為相關組件(配體,輔因子,水分子和蛋白質),並且可以自動製備。
解析警告和錯誤以方便的層次結構顯示。
MVD檢測鍵,芳香性,分配電荷並添加明確的氫。
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內置的空腔檢測器可識別有希望的結合位置,從而可以將搜索空間限制在最有趣的區域。
一個  質子化嚮導,  使您能夠快速識別潛在的質子化目標(如組氨酸殘基),並使用上下文菜單迅速改變其質子化狀態。


使用質子化指南自動檢測和質子化蛋白質。

對接
停靠過程通過停靠嚮導進行管理。該嚮導使您可以:
選擇要包括在模擬中的結構。
選擇潛在的綁定區域(MVD將自動顯示潛在的綁定口袋)。
配置搜索算法屬性,並設置群集和數據記錄。
管理其他約束。
檢查有關不太可能的準備工作和缺少結構信息(例如未知殘留物)的警告。


運行對接嚮導的各個步驟。


分析
姿勢管理器允許您瀏覽對接引擎返回的姿勢。它能夠動態加載來自對接運行的姿勢,從而可以瀏覽數千個配體。
可以檢查各種能量項和相互作用,還可以計算更高級的重新排名和綁定親和力度量。在姿勢之間切換時,氫鍵和靜電相互作用會動態更新。


姿勢組織者。


序列和結構可視化
序列查看器使您可以快速識別和選擇蛋白質中的殘基。
卡通可視化突出顯示了二級結構的不同區域。


結構可視化。


約束條件
各種  約束  使得可以改變能量格局(例如,通過獎勵搜索空間的某些區域)或強製或防止某些相互作用的發生。

可以基於化學性質(例如氫鍵受體或環原子)定義約束,也可以為每個配體指定單獨的原子。



約束條件。
數據建模與分析
與MVD捆綁在一起的“ Molegro Data Modeller”產品使創建回歸和分類模型,提取統計量以及可視化數據成為可能。
通過MVD對接運行預測對接化合物的數值特性。用戶創建的模型可以直接在Pose Organizer中應用。
使用導入的數字描述符(例如,從第三方軟件)創建回歸模型。
用於選擇相關描述符的特徵選擇。
代數數據轉換插件,用於處理描述符或創建派生的描述符。
1D圖(直方圖),2D圖(XY圖)和3D圖。
各種統計指標。


使用Molegro Data Modeller進行數據建模和分析。


側鏈靈活性
在MVD中,通過在對接過程中軟化電位(通過增加PLP電位的耐受性或通過減弱選定的側鏈相互作用),對接不同的姿勢組並最終優化側鏈配置來實現側鏈靈活性。也可以手動最小化受體結構。
對接模擬完成後,可以直接在姿勢組織器中同時檢查找到的姿勢及其匹配的受體構象。
側鏈靈活性。




模版對接
MVD使得可以將配體停靠在  對接模板上。與藥效團相似,模板是根據相關的化學性質(如電荷和氫鍵能力)構建的,可以從一種或多種配體構象自動生成。模板可以以多種方式使用:

靈活排列多個配體(並確定它們的相似性得分)。
通過將模板相似性得分與基於受體的對接評分功能相結合來集中或指導對接模擬。
要從每個模板點提取細粒度的相似性分數,並使用Molegro Data Modeller(3D QSAR)創建回歸模型。
模版對接。


其它功能
KNIME工作流程支持。
可定制的  分子表面  和  主鍊  錶示。
用於包含對稱轉換信息的PDB文件的生物分子生成器。
用於各種分子特性的高級  文本標籤。
PDF用戶手冊中的廣泛幫助 和自動檢查更新。
MVD可以使用其自己的  腳本語言  或外部腳本語言來編寫腳本。
姿勢修改器,  用於手動修改姿勢。
具有內置編輯器的可擴展和可自定義的  宏系統(macro system)。

請參閱  用戶手冊  ,以更全面地了解Molegro Virtual Docker功能。
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以下舊的訊息
 
 
Molegro Virtual Docking提供:
‧高準確性的docking結果:與其他docking軟體相較之下,為準確率最高的(MVD: 87%, Glide: 82%, Surflex: 75%, FlexX: 58%)
‧簡單易用的軟體介面:提供互動步驟方法(wizard),讓使用者可以很快的設定及執行docking,也針對docking結果提供完整的視覺及分析工具
‧跨平台的整合:MVD 提供在Linux, Windows,及Mac平台的版本以及其結果可以在各平台存取

 
 
 ‧產品特色 Features
 
 
‧ 分子輸入及處理 - Molecule Import and Preparation
將分子結構檔案開啟後,軟體會自動處理分析檔案內的各種結構出來並分類(ligands, cofactors, water molecules and proteins)以及進行結構preparation
在處理分析過程中,如果有任何錯誤及注意訊息,可在軟體中的文字視窗知道
軟體本身有尋找分子的cavity的功能,可以找出分子中比較有可能的鍵解區域(binding locations),再針對此區域進行計算軟體提供質子化(protonation)的互動步驟方法,可以快速的定義出有可能質子化的分子(像是Histidine)及改變其質子化的狀態
 
 
‧ 嵌合 - Docking

軟體提供Docking的互動步驟模式來進行Docking的計算,在互動模式中,可以提供: 
選擇哪些分子要進行Docking計算
選擇哪個鍵結區域來進行Docking計算(MVD會先自動計算出有可能的binding pockets)
設定演算法及計算過程的參數設定
管理及增加額外的限制條件在計算的過程中
檢查計算過程中的錯誤狀況

 
 
‧ 分析 - Analysis
藉由Pose Organizer可以分析及瀏覽上千以上docking的結果,也可依照自己的喜好針對來分析能量或interaction的結果。

 
 
 
‧ 序列及結構的視算 - Sequence and Structure Visualization
Sequence Viewer可以很快的找到所需要的residues,也提供以cartoon的方式表現出結構的二級結構。

 
 
 
‧ 限制條件 - Constraints
提供使用者針對能量或是化學小份子的特性來設定條件進行docking的預測。

 
 
 
‧ 回歸工具 - Regression Tool
提供以神經網路方式的Regression Tool,來進行結果的數值分析
 
 
‧ 支鏈可活動性 - Sidechain Flexibility
可模擬蛋白質active site的sidechain為flexibility的情況下進行docking,並由最後的結果最佳化其side chain的分佈情況。也提供客戶手動進行sidechain能量最小化的計算。
 
 
‧ 其他特性 - Other Features
‧ 可以在Mac (PowerPC及Intel), Linux (32-bit及64-bit), 及 Windows的平台執行
‧ 提供巨集的功能
‧ 提供客製化的分子表面及骨幹的表示
‧ Biomolecule generator可以轉換PDB檔案給軟體來用
‧ 提供文字標示分子的特性
‧ 提供線上幫助及檢查新版更新
‧ 提供使用MVD本身的scripting language及其他程式語言(Python已經包含)
‧ Pose Modifier可以提供使用者修改化學分子的結構
 
 ‧ 相關技術
 Gaussian 09是Gaussian系列電子結構程式的最新版本。它在化學、化工、生物化學、物理化學等化學相關領域方面具有強大的功能。
 
 
‧ Docking Algorithm

MVD本身研發出新的MolDock的演算法來預測 ligand - protein interaction。MolDock是一個新的混合的搜尋演算法,稱為guided differential evolution,其利用了differential evolution (DE) optimization 技術並配合cavity預測的演算法。Differential evolution的相關資料,可以參考 Storn and Price [1] in 1995。
MolDock已經發表在Journal of Medicinal Chemistry的期刊上,MolDock: A New Technique for High-Accuracy Molecular Docking。

Docking ProductAccuracy
Molegro Virtual Docker87.0%
Glide81.8%
Surflex75.3%
FlexX[*]57.9%

Table 1: 選擇市面上docking軟體來測試準確度。其docking結果的正確性是跟實驗結果的RMSD在2.0A以內。在docking開始時,先針對ligands來進行能量最小化跟隨機化,及將所有水分子都移除掉。整個dataset為77個complexes的結構,此dataset是 Surflex set由Friesner et al.[2]的期刊中選出。[*]FlexX只有預測出其中的76個
 
 
 
‧ Evaluation Function
Docking scoring function是以 piecewise linear potential(PLP)[3]的方法。
 
 
‧ Binding Affinity

MVD利用下面的含算來計算binding energy

Ebinding = -5.68*pKi (in kJ/mol) (the numerical factor corresponds to a temperature of 297K).

預測pKi是利用結合energy terms及molecular descriptors的方法。pKi estimator是藉由超過200個complexes with known binding affinities來

 
 
‧ More Information
如需要知道更多有關資料,可以參考Molegro Virtual Docker 2007的使用手冊或是下面這些期刊:

[1] Storn, R.; Price, K. Differential Evolution - A Simple And Efficient Adaptive Scheme for Global Optimization over Continuous Spaces. Tech-report, International Computer Science Institute, Berkley, 1995. 

[2] Friesner, R. A.; Banks, J. L.; Murphy, R. B.; Halgren, T. A. Glide: A New Approach for Rapid Accurate Docking And Scoring. 1. Method And Assessment of Docking Accuracy. J. Med. Chem. 2004, 47, 1739-1749.

[3] Gehlhaar, D. K.; Verkhivker, G.; Rejto, P. A.; Fogel, D. B.; Fogel, L. J.; Freer, S. T. Docking Conformationally Flexible Small Molecules Into a Protein Binding Site Through Evolutionary Programming. Proceedings of the Fourth International Conference on Evolutionary Programming 1995, 615-627.
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蔡長明,
2020年2月26日 下午7:46
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蔡長明,
2020年2月26日 下午7:45
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