无偏肥胖配体-靶点结合通路与动力学的自组织地图
生物大分子
2024-12-04 v1 计算物理
摘要
在原子分辨率水平解释配体-靶点相互作用是计算药物发现和优化大多数努力的核心。然而,蛋白靶点的高度动态特性以及可能的诱导适应效应,使得使用对接研究甚至大规模分子动力学(MD)仿真有效采样许多相互作用具有困难。我们提出了一种将自组织地图(SOM)应用于采样和动态映射任务的新方法,特别是在涉及配体灵活性和诱导适应的情况下。SOM 方法提供了一种基于无偏 MD 的数据驱动策略,用于创建相互作用过程和路径的地图。此外,我们展示了如何通过网络方法和马尔可夫状态模型(MSM)的使用,将初步的 SOM 映射与动力学分析相结合。我们通过对磷酸化的 YEEI 肽与其高特异性靶点 Lck-SH2 之间识别过程进行大规模采样(640 μs 的无偏轨迹)来演示该方法。SOM 集成到无偏仿真协议中显著 advances了我们对配体结合机制的理解。该方法为映射具有非平凡细节的复杂配体-靶点相互作用提供了强大的工具,从而增强了至药物设计所必需的动力学特性的表征。
引用
@article{arxiv.2409.12603,
title = {Self-Organizing Maps of Unbiased Ligand-Target Binding Pathways and Kinetics},
author = {Lara Callea and Camilla Caprai and Laura Bonati and Toni Giorgino and Stefano Motta},
journal= {arXiv preprint arXiv:2409.12603},
year = {2024}
}
备注
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