We have studied unbound docking for 12 protein-protein complexes using conformational space annealing (CSA) combined along with statistical pair potentials. The CSA, a powerful global optimization tool, is used to search the conformational space represented by a translational vector and three Euler amgles between two proteins. The energy function consists of three statistical pair-wise energy terms; one from the distance-scaled finite ideal-gas reference state (DFIRE) approach by Zhou and the other two derived from residue-residue contacts. The residue-residue contact terms describe both attractive and repulsive interactions between two residues in contact. The performance of the CSA docking is compared with that of ZDOCK, a well-established protein-protein docking method. The results show that the application of CSA to the protein-protein docking is quite successful, indicating that the CSA combined with a good scoring function is a promising method for the study of protein-protein interaction.
Protein phosphatase manganese dependent 1D (PPM1D), a Ser/Thr protein phosphatise, play major role in the cancer tumorigenesis of various tumors including neuroblastoma, pancreatic adenocarcinoma, medulloblastoma, breast cancer, prostate cancer and ovarian cancer. Hence, analysis on the structural features required for the formation of PPM1D-inhibitor complex becomes essential. In this study, we have performed molecular docking of SL-175 and -176 and protein-protein docking of CDC5L with PPM1D. On analysing the docked complexes, we have identified the important residues involved in the formation of protein-ligand complex. Research concentrating on these residues could be helpful in understanding the pathophysiology of various tumors related to PPM1D.
Background: Ginsenosides are the main ingredients of ginseng, which, in traditional Eastern medicine, has been claimed to have therapeutic values for many diseases. In order to verify the effects of ginseng that have been empirically observed, we utilized the reverse docking method to screen for target proteins that are linked to specific diseases. Methods: We constructed a target protein database including 1,078 proteins associated with various kinds of diseases, based on the Potential Drug Target Database, with an added list of kinase proteins. We screened 26 kinds of ginsenosides of this target protein database using docking. Results: We found four potential target proteins for ginsenosides, based on docking scores. Implications of these "hit" targets are discussed. From this screening, we also found four targets linked to possible side effects and toxicities, based on docking scores. Conclusion: Our method and results can be helpful for finding new targets and developing new drugs from natural products.
Tanshinone IIA is a pharmacologically active ingredient extracted from Danshen, a Chinese traditional medicine. Its molecular mechanisms are still unclear. The present study utilized computational approaches to uncover the potential targets of this compound. In this research, PharmMapper server was used as the inverse docking tool andnd the results were verified by Autodock vina in PyRx 0.8, and by DRAR-CPI, a server for drug repositioning via the chemical-protein interactome. Results showed that the retinoic acid receptor alpha ($RAR{\alpha}$), a target protein in acute promyelocytic leukemia (APL), was in the top rank, with a pharmacophore model matching well the molecular features of Tanshinone IIA. Moreover, molecular docking and drug repurposing results showed that the complex was also matched in terms of structure and chemical-protein interactions. These results indicated that $RAR{\alpha}$ may be a potential target of Tanshinone IIA for APL. The study can provide useful information for further biological and biochemical research on natural compounds.
Chikungunya fever has a high morbidity rate in humans and is caused by chikungunya virus. There are no treatments available until now for this particular viral disease. The present study was carried out by selecting 19 flavonoids, which are available naturally in fruits, vegetables, tea, red wine and medicinal plants. The molecular docking of selected 19 flavonoids was carried out against the Chikungunya virus capsid protein using the Autodock4.2 software. Binding affinity analysis based on the Intermolecular interactions such as Hydrogen bonding and hydrophobic interactions and drug-likeness properties for all the 19 flavonoids have been carried out and it is found that the top four molecules are Chrysin, Fisetin, Naringenin and Biochanin A as they fit to the chikungunya protein and have binding energy of -8.09, -8.01, -7.6, and 7.3 kcal/mol respectively. This result opens up the possibility of applying these compounds in the inhibition of chikungunya viral protein.
Protein tyrosine phosphatase (PTP) 1B is the superfamily of PTPs and a negative regulator of multiple receptor tyrosine kinases (RTKs). Inhibition of protein tyrosine phosphatase 1B (PTP1B) has been proposed as a strategy for the treatment of type 2 diabetes and obesity. Recently, it has been reported that amentoflavone, a biflavonoid extracted from Selaginella tamariscina, inhibited PTP1B. In the present study, docking model between amentoflavone and PTP1B was determined using automated docking study. Based on this docking model and the interactions between the known inhibitors and PTP1B, we determined multiple pharmacophore maps which consisted of five features, two hydrogen bonding acceptors, two hydrogen bonding donors, and one lipophilic. Using receptor-oriented pharmacophore-based in silico screening, we searched the biflavonoid database including 40 naturally occurring biflavonoids. From these results, it can be proposed that two biflavonoids, sumaflavone and tetrahydroamentoflavone can be potent allosteric inhibitors, and the linkage at 5',8''-position of two flavones and a hydroxyl group at 4'-position are the critical factors for their allosteric inhibition. This study will be helpful to understand the mechanism of allosteric inhibition of PTP1B by biflavonoids and give insights to develop potent inhibitors of PTP1B.
Kumar, Satish;Jena, Lingaraja;Sahoo, Maheswata;Kakde, Mrunmayi;Daf, Sangeeta;Varma, Ashok K.
Genomics & Informatics
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제13권2호
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pp.60-67
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2015
The leading cause of cancer mortality globally amongst the women is due to human papillomavirus (HPV) infection. There is need to explore anti-cancerous drugs against this life-threatening infection. Traditionally, different natural compounds such as withaferin A, artemisinin, ursolic acid, ferulic acid, (-)-epigallocatechin-3-gallate, berberin, resveratrol, jaceosidin, curcumin, gingerol, indol-3-carbinol, and silymarin have been used as hopeful source of cancer treatment. These natural inhibitors have been shown to block HPV infection by different researchers. In the present study, we explored these natural compounds against E6 oncoprotein of high risk HPV18, which is known to inactivate tumor suppressor p53 protein. E6, a high throughput protein model of HPV18, was predicted to anticipate the interaction mechanism of E6 oncoprotein with these natural inhibitors using structure-based drug designing approach. Docking analysis showed the interaction of these natural inhibitors with p53 binding site of E6 protein residues 108-117 (CQKPLNPAEK) and help reinstatement of normal p53 functioning. Further, docking analysis besides helping in silico validations of natural compounds also helped elucidating the molecular mechanism of inhibition of HPV oncoproteins.
Moringa oleifera is nowadays raising as the most preferred medicinal plant, as every part of the moringa plant has potential bioactive compounds which can be used as herbal medicines. Some bioactive compounds of M. oleifera possess potential anti-cancer properties which interact with the apoptosis protein p53 in cancer cell lines of oral squamous cell carcinoma. This research work focuses on the interaction among the selected bioactive compounds derived from M. oleifera with targeted apoptosis protein p53 from the apoptosis pathway to check whether the bioactive compound will induce apoptosis after the mutation in p53. To check the toxicity and drug-likeness of the selected bioactive compound derived from M. oleifera based on Lipinski's Rule of Five. Detailed analysis of the 3D structure of apoptosis protein p53. To analyze protein's active site by CASTp 3.0 server. Molecular docking and binding affinity were analyzed between protein p53 with selected bioactive compounds in order to find the most potential inhibitor against the target. This study shows the docking between the potential bioactive compounds with targeted apoptosis protein p53. Quercetin was the most potential bioactive compound whereas kaempferol shows poor affinity towards the targeted p53 protein in the apoptosis pathway. Thus, the objective of this research can provide an insight prediction towards M. oleifera derived bioactive compounds and target apoptosis protein p53 in the structural analysis for compound isolation and in-vivo experiments on the cancer cell line.
Introduction: GTPases known as translation factor play a vital role as ribosomal subunit assembly chaperone. The bacterial Obg proteins ($Spo{\underline{0B}}$-associated ${\underline{G}}TP$-binding protein) belong to the subfamily of P-loop GTPase proteins and now it is considered as one of the new target for antibacterial drug. The majority of bacterial Obgs have been commonly found to be associated with ribosome, implying that these proteins may play a fundamental role in ribosome assembly or maturation. In addition, one of the experimental evidences suggested that Bacillus subtilis Obg (BsObg) protein binds to the L13 ribosomal protein (BsL13) which is known to be one of the early assembly proteins of the 50S ribosomal subunit in Escherichia coli. In order to investigate binding mode between the BsObg and the BsL13, protein-protein docking simulation was carried out after generating 3D structure of the BsL13 structure using homology modeling method. Materials and Methods: Homology model structure of BsL13 was generated using the EcL13 crystal structure as a template. Protein-protein docking of BsObg protein with ribosomal protein BsL13 was performed by DOT, a macro-molecular docking software, in order to predict a reasonable binding mode. The solvated energy minimization calculation of the docked conformation was carried out to refine the structure. Results and Discussion: The possible binding conformation of BsL13 along with activated Obg fold in BsObg was predicted by computational docking study. The final structure is obtained from the solvated energy minimization. From the analysis, three important H-bond interactions between the Obg fold and the L13 were detected: Obg:Tyr27-L13:Glu32, Obg:Asn76-L13:Glu139, and Obg:Ala136-L13:Glu142. The interaction between the BsObg and BsL13 structures were also analyzed by electrostatic potential calculations to examine the interface surfaces. From the results, the key residues for hydrogen bonding and hydrophobic interaction between the two proteins were predicted. Conclusion and Prospects: In this study, we have focused on the binding mode of the BsObg protein with the ribosomal BsL13 protein. The interaction between the activated Obg and target protein was investigated with protein-protein docking calculations. The binding pattern can be further used as a base for structure-based drug design to find a novel antibacterial drug.
Epidermal growth factor receptor(EGFR)는 HER family에 속하는 tyrosine kinase receptor로서 다양한 하류경로로 신호를 전달하여 세포 증식, 혈관 형성, 세포 사멸을 억제하는 역할을 한다. EGFR이 폐암의 형성에 중요한 역할을 하고 많은 상피세포 종양에서 비정상적으로 활성화됨에 따라 암 치료에 중요한 역할을 하고 있어 EGFR tyrosine kinase inhibitor(TKI)에 관한 많은 연구가 이루어졌다. 위와 같은 약 개발에 있어서 현재 가상 시뮬레이션을 통한 약 후보물질 개발이 진행되고 있다. 특히, Molecular docking 시뮬레이션은 기존의 실험적인 기술(X-ray crystallography, NMR)로는 연구하기가 어려웠던 protein과 ligand간의 상호작용을 예측하여 이에 대한 정보를 제공할 수 있다. 하지만, 우선적으로 Molecular docking 시뮬레이션은 정확한 validation을 기반으로 진행되어야 신뢰할 수 있는 정보를 얻을 수 있다. 따라서 이번 연구에서는 EDISON에서 제공하는 Dock 프로그램과 일반적으로 잘 알려진 Glide, Autodock 프로그램으로 protein data bank(PDB)에서 제공하는 EGFR wild type cocrystal을 redocking하는 방식을 통하여 최상위 rank pose의 RMSD 값을 통한 validation 성능을 비교함으로써 어떤 프로그램이 EGFR과 ligand 간의 결합예측을 하는데 있어서 보다 더 정확한 결과를 낼 수 있는지 알아보고자 하였고 시뮬레이션 결과 Autodock에서 가장 우수한 결과 값을 보여주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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