Identification of target protein is an important procedure in the course of drug discovery. Because of complexity, action mechanisms of herbal medicine are rather obscure, unlike small-molecular drugs. Inverse docking simulation is a reverse use of molecular docking involving multiple target searches for known chemical structure. This methodology can be applied in the field of target fishing and toxicity prediction for herbal compounds as well as known drug molecules. The aim of this review is to introduce a series of in silico works for predicting potential drug targets and side-effects based on inverse docking simulations.
An efficiency of Monte Carlo (MC) docking simulations was examined for the prediction of chiral discrimination by cyclodextrins. Docking simulations were performed with various computational parameters for the chiral discrimination of a series of 17 enantiomers by $\beta$-cyclodextrin ($\beta$-CD) or by 6-amino-6-deoxy-$\beta$-cyclodextrin (am-$\beta$-CD). A total of 30 sets of enantiomeric complexes were tested to find the optimal simulation parameters for accurate predictions. Rigid-body MC docking simulations gave more accurate predictions than flexible docking simulations. The accuracy was also affected by both the simulation temperature and the kind of force field. The prediction rate of chiral preference was improved by as much as 76.7% when rigid-body MC docking simulations were performed at low-temperatures (100 K) with a sugar22 parameter set in the CHARMM force field. Our approach for MC docking simulations suggested that the conformational rigidity of both the host and guest molecule, due to either the low-temperature or rigid-body docking condition, contributed greatly to the prediction of chiral discrimination.
Proceedings of the Korean Society for Bioinformatics Conference
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2004.11a
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pp.221-233
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2004
Molecular docking falls into the general category of global optimization problems since its main purpose is to find the most stable complex consisting of a receptor and its ligand. Conformational space annealing (CSA), a powerful global optimization method, is incorporated with the Tinker molecular modeling package to perform molecular docking simulations of six receptor-ligand complexes (3PTB, 1ULB, 2CPP, 1STP, 3CPA and 1PPH) from the Protein Data Bank. In parallel, Monte Carlo with minimization (MCM) method is also incorporated into the Tinker package for comparison. The energy function, consisting of electrostatic interactions, van der Waals interactions and torsional energy terms, is calculated using the AMBER94 all-atom empirical force field. Rigid docking simulations for all six complexes and flexible docking simulations for three complexes (1STP, 3CPA and 1PPH) are carried out using the CSA and the MCM methods. The simulation results show that the docking procedures using the CSA method generally find the most stable complexes as well as the native -like complexes more efficiently and accurately than those using the MCM, demonstrating that CSA is a promising search method for molecular docking problems.
Human immunodeficiency virus type-1 (HIV-1) is a causative agent of Acquired immunodeficiency syndrome (AIDS), which has affected a large population of the world. Viral envelope glycoprotein (gp120) is an intrinsic protein for HIV-1 to enter into human host cells. Molecular docking guided molecular dynamics (MD) simulation was performed to explore the interaction mechanism of heterobiaryl derivative with gp120. MD simulation result of inhibitor-gp120 complex demonstrated stability. Our MD simulation results are consistent with most of the previous mutational and modeling studies. Inhibitor has an interaction with the CD4 binding region. Van der Waals interaction between inhibitor and Val255, Thr257, Asn425, Met426 and Trp427 were important. This preliminary MD model could be useful in exploiting heterobiaryl-gp120 interaction in greater detail, and will likely to shed lights for further utilization in the development of more potent inhibitors.
Bao, Guang-Kai;Zhou, Lu;Wang, Tai-Jin;He, Lu-Fen;Liu, Tao
Bulletin of the Korean Chemical Society
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v.35
no.7
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pp.2097-2108
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2014
Chemical feature based quantitative pharmacophore models were generated using the HypoGen module implemented in DS2.5. The best hypothesis, Hypo1, which was characterized by the highest correlation coefficient (0.96), the highest cost difference (61.60) and the lowest RMSD (0.74), consisted of one hydrogen bond acceptor, one hydrogen bond donor, one hydrophobic and one ring aromatic. The reliability of Hypo1 was validated on the basis of cost analysis, test set, Fischer's randomization method and GH test method. The validated Hypo1 was used as a 3D search query to identify novel inhibitors. The screened molecules were further refined by employing ADMET, docking studies and visual inspection. Three compounds with novel scaffolds were selected as the most promising candidates for the designing of Mcl-1 antagonists. Finally, a 10 ns molecular dynamics simulation was carried out on the complex of receptor and the retrieved ligand to demonstrate that the binding mode was stable during the MD simulation.
Kim, Hyun-myung;Jeong, Karp-joo;Lee, Sang-san;Jung, Seun-ho
Bulletin of the Korean Chemical Society
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v.24
no.1
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pp.95-98
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2003
Enantioselectivity of the propranolol on β-cyclodextrin was simulated by molecular modeling. Monte Carlo (MC) docking and molecular dynamics (MD) simulations were applied to investigate the molecular mechanism of enantioselective difference of both enantiomeric complexes. An energetic analysis of MC docking simulations coupled to the MD simulations successfully explains the experimental elution order of propranolol enantiomers. Molecular dynamics simulations indicate that average energy difference between the enantiomeric complexes, frequently used as a measure of chiral recognition, depends on the length of the simulation time. We found that, only in case of much longer MD simulations, noticeable chiral separation was observed.
The Journal of Korean Association of Computer Education
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v.9
no.4
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pp.63-74
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2006
A molecular docking is thc process of reducing an unmanageable number of compounds to a limited number of compounds for the target of interest by means of computational simulation. And it is one of a large scale scientific application that requires large computing power and data storage capability. Previous applications or software for molecular docking were developed to be run on a supercomputer, a workstation, or a cluster computer. However the virtual screening using a supercomputer has a problem that a supercomputer is very expensive and the virtual screening using a workstation or a cluster-computer requires a long execution time. Thus we propose Grid service based molecular docking application. We designed a resource broker and a data broker for supporting efficient molecular docking service and developed various services for molecular docking.
Lipocalins are diverse group of small extracellular proteins found in various organisms. In this study, members of 10 non-homologous lipocalin-ligand crystal complex structures were remodeled using rigid and flexible ligand modes to validate the prediction efficiency of molecular docking simulation. The modeled ligand conformations indicated a high prediction accuracy in rigid ligand mode using cluster based analysis for most cases whereas the flexible ligand mode required further considerations such as ligand binding energy and RMSD for some cases. This in silico study is expected to serve as a platform in the screening of novel ligands against lipocalin family of proteins.
Computer-aided drug design uses computational chemistry to discover, enhance, or study drugs and related biologically active molecules. It is now proved to be effective in reducing costs and speeding up drug discovery. In this short review, we discussed on the importance of combining molecular docking and molecular dynamics simulation methodologies. We also reviewed the importance of protein flexibility, refinement of docked complexes using molecular dynamics and the use of free energy calculations for the calculation of accurate binding energies has been reviewed.
Non-small-cell lung cancer (NSCLC) is a leading cause of cancer deaths worldwide. Crizotinib has been approved by the U.S. Food and Drug Administration for the treatment of patients with advanced NSCLC. However, understanding of mechanisms of action is still limited. In our studies, we confirmed crizotinib-induced apoptosis in A549 lung cancer cells. In order to assess mechanisms, small molecular docking technology was used as a preliminary simulation of signaling pathways. Interesting, our results of experiments were consistent with the results of computer simulation. This indicates that small molecular docking technology should find wide use for its reliability and convenience.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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