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由于表观遗传靶点类别的极端多样性,使用了不同的方法来创建该库。每个表观遗传靶点类别都包含多个不同的家族,应该分别对待。在创建库时,主要思想是创建针对特定家族的化合物库,而不是特定的分子靶点靶向。这种方法基于将来自相似家族的分子靶点根据其结合位点的信息(包括位点的空间结构、氨基酸组成等)划分为一组聚类,从而使我们能够建立描述靶点家族和其与配体的相互作用特异性的配置文件。这些数据为选择最具代表性的质心蛋白结构提供了坚实的基础,并允许构建初步的药效团模型,以过滤掉那些没有足够结构特征显示良好结合的化合物。下一步包括进一步减少需要进行对接过程的化合物数量的先进三维药效团模型创建。接下来进行分子对接,最后对所得结果进行精确调整和可视化检查。
为了创建每个靶点类别的库,采用了结合了基于配体和基于受体的方法的综合方法。因此,通用的流程图可以表示如下:
- 分析所有可用的结构数据(PDB、文献来源等)。
- 创建和验证药效团模型。
- 利用相互作用关键点、限定体积和空间构象要求进行高级药效团搜索。
- 分子对接。
- 对获得的结果进行精确调整和可视化检查。
这种方法可以创建出在探索程度较低的靶点的早期研究中具有无价值的工具,从而有机会发现对目标具有高亲和力的化合物。因此,为进一步的命中探索步骤提供坚实的基础,研究人员可以在这一步骤中专注于增加命中化合物对目标家族其他代表的特异性。