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J-GLOBAL ID：201602216838005216   整理番号：16A0750866

MM/PBSAおよびMM/GBSA法の性能の評価 6 蛋白質-蛋白質結合エネルギーおよび蛋白質-蛋白質ドッキングで発生する再ランク結合姿勢

Assessing the performance of the MM/PBSA and MM/GBSA methods. 6. Capability to predict protein-protein binding free energies and re-rank binding poses generated by protein-protein docking

著者 (7件)： Chen Fu (College of Pharmaceutical Sciences, Zhejiang University, Hangzhou, Zhejiang 310058, China. [e-mail] [e-mail]) ,  Liu Hui ,  Sun Huiyong ,  Pan Peichen ,  Li Youyong ,  Li Dan ,  Hou Tingjun
資料名： Physical Chemistry Chemical Physics  (Physical Chemistry Chemical Physics)
巻： 18  号： 32  ページ： 22129-22139  発行年： 2016年08月28日 
JST資料番号： A0271C  ISSN： 1463-9076  CODEN： PPCPFQ  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 蛋白質-蛋白質相互作用(PPIs)の理解は,重要な生物学的プロセスの解明,および薬剤的な意味をもってPPIsと干渉する化合物の設計にも極めて重要である。蛋白質-蛋白質ドッキングは蛋白質-蛋白質複合体の原子構造的詳細を与えるが,蛋白質-蛋白質システムの3次元構造の正確な予測は,部分的には蛋白質-蛋白質ドッキングに関する理想的な評価関数がないため,依然として困難である。蛋白質-蛋白質ドッキングに使われている大部分の評価関数と比べ,分子力学/一般化Born表面積(MM/GBSA)および分子力学/Poisson Boltzmann表面積(MM/PBSA)の方法論は,理論的に厳密であるが,蛋白質-蛋白質システムの結合親和性と結合姿勢の予測に関する全体的な性能は系統的に評価されていない。本研究では,最初に,46の蛋白質-蛋白質複合体の結合親和性の予測に対するMM/PBSAとMM/GBSAの性能を評価した。全体として,異なる力場,溶媒和モデル,および内部誘電定数はMM/GBSAとMM/PBSAの予測精度に明白な影響がある。ff02力場,Onufrievらによって開発されたGBモデル,および小さな内部誘電定数(ε_in = 1)に基づくMM/GBSA計算が,実験データと結合親和力の予測の間に最善の相関(r_p = -0.647)を与え,MM/PBSA (r_p = -0.523)および蛋白質-蛋白質ドッキングに使われる多くの経験的な評価関数(r_p = -0.141から-0.529)よりも良好である。次に,43の蛋白質-蛋白質システムに関して,ZDOCKで生成されるデコイから,天然に近い結合構造を同定するMM/GBSAの能力を検討した。その結果,MM/GBSA再評価がZDOCK評価より,デコイから正しい結合構造を区別する能力に優れていることを示した。さらに,再ランクドッキング姿勢に対するMM/GBSAの最適内部誘電定数が,蛋白質-蛋白質結合界面の特徴を解析することで決められる。比較的高い予測精度および低い計算コストを考えると,蛋白質-蛋白質システムの結合親和力を予測し,正しい結合構造を同定するために,MM/GBSAが推薦できる選択と思われる。Copyright 2016 Royal Society of Chemistry All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST

シソーラス用語： *分子内力学 ,  *分子間相互作用 ,  *結合エネルギー ,  *ドッキング ,  予測技法 ,  評価関数 ,  表面積 ,  親和性 ,  溶媒和 ,  誘電率 ,  精度 ,  原価
準シソーラス用語： *蛋白質-蛋白質相互作用 ,  *蛋白質ドッキング ,  蛋白質構造予測 ,  結合親和性 ,  誘電定数 ,  予測精度 ,  計算コスト

分類 (2件)： 分子構造  (EB03020Y) ,  数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (7件)： PBSA ,  評価 ,  蛋白質 ,  蛋白質結合 ,  エネルギー ,  蛋白質ドッキング ,  姿勢