Български
Albanian
Arabic
Armenian
Azerbaijani
Belarusian
Bengali
Bosnian
Catalan
Czech
Danish
Deutsch
Dutch
English
Estonian
Finnish
Français
Greek
Haitian Creole
Hebrew
Hindi
Hungarian
Icelandic
Indonesian
Irish
Italian
Japanese
Korean
Latvian
Lithuanian
Macedonian
Mongolian
Norwegian
Persian
Polish
Portuguese
Romanian
Russian
Serbian
Slovak
Slovenian
Spanish
Swahili
Swedish
Turkish
Ukrainian
Vietnamese
Български
中文(简体)
中文(繁體)
Journal of Chemical Information and Modeling 2019-Sep

De Novo Prediction of Binders and Nonbinders for T4 Lysozyme by gREST Simulations.

Само регистрирани потребители могат да превеждат статии
Вход / Регистрация
Линкът е запазен в клипборда
Ai Niitsu
Suyong Re
Hiraku Oshima
Motoshi Kamiya
Yuji Sugita

Ключови думи

Резюме

Molecular recognition underpins all specific protein-ligand interactions and is essential for biomolecular functions. The prediction of canonical binding poses and distinguishing binders from nonbinders are much sought after goals. Here, we apply the generalized replica exchange with solute tempering method, gREST, combined with a flat-bottom potential to evaluate binder and nonbinder interactions with a T4 lysozyme Leu99Ala mutant. The buried hydrophobic cavity and possibility of coupled conformational changes in this protein make binding predictions difficult. The present gREST simulations, enabling enhanced flexibilities of the ligand and protein residues near the binding site, sample bindings in multiple poses, and correct portrayal of X-ray structures. The free-energy profiles of binders (benzene, ethylbenzene, and n-hexylbenzene) are distinct from those of nonbinders (phenol and benzaldehyde). Bindings of the two larger molecules seem to be associated with a structural change toward an excited conformation of the protein, which agrees with experimental findings. The protocol is generally applicable to various proteins having buried cavities with limited access for ligands with different shapes, sizes, and chemical properties.

Присъединете се към нашата
страница във facebook

Най-пълната база данни за лечебни билки, подкрепена от науката

  • Работи на 55 езика
  • Билкови лекове, подкрепени от науката
  • Разпознаване на билки по изображение
  • Интерактивна GPS карта - маркирайте билките на място (очаквайте скоро)
  • Прочетете научни публикации, свързани с вашето търсене
  • Търсете лечебни билки по техните ефекти
  • Организирайте вашите интереси и бъдете в крак с научните статии, клиничните изследвания и патентите

Въведете симптом или болест и прочетете за билките, които биха могли да помогнат, напишете билка и вижте болестите и симптомите, срещу които се използва.
* Цялата информация се базира на публикувани научни изследвания

Google Play badgeApp Store badge