Docking Screens for Novel Ligands Conferring New Biology
一个有关分子对接的review (2016.2.25)
参考
所谓分子对接就是两个或多个分子之间通过几何匹配和能量匹配相互识别找到最佳匹配模式的过程。
分子对接计算是在受体活性位点区域通过空间结构互补和能量最小化原则来搜寻配体与受体是否能产生相互作用以及它们之间的最佳结合模式。分子对接的思想起源于Fisher E的”钥匙和锁模型”，主要强调的是空间形状的匹配。但配体和受体的识别要比这个模型更加复杂。首先，配体和受体在对接过程中会由于相互适应而产生构象的变化。其次，分子对接还要求能量匹配，对接过程中结合自由能的变化决定了两个分子是否能够结合以及结合的强度
分子对接方法根据不同的简化程度分为三类：刚性对接、半柔性对接和柔性对接。
刚性对接指在对接过程中，受体和配体的构象不发生变化，适合研究比较大的体系如蛋白-蛋白之间以及蛋白-核酸之间，计算简单，主要考虑对象之间的契合程度。
半柔性对接常用于小分子和大分子的对接，在对接过程中，小分子的构象可以在一定范围内变化，但大分子是刚性的。这样既可以在一定程度上考察柔性的影响，又能保持较高的计算效率。在药物设计和虚拟筛选过程中一般采用半柔性的分子对接方法。
柔性对接方法一般用于精确研究分子之间的识别情况，由于允许对接体系的构象变化，可以提高对接准确性但耗时较长。
分子对接的目的是找到底物分子和受体分子最佳结合位置及其结合强度，最终可以获得配体和受体的结合构象，但这样的构象可以有很多，一般认为自由能最小的构象存在的概率最高。
搜寻最佳构象就要用到构象搜索方法，常用的有系统搜索法和非系统搜索法。
系统搜索法通过改变每个扭转角评估所有可能的结合构象，进而选取能量最低的。这一方法计算量非常大。
因此通常使用非系统搜索法来寻找能量较低构象，常用方法有：分子动力学方法、随机搜索、遗传算法、距离几何算法等。随机搜索又包括完全随机算法、蒙特卡罗法和模拟退火法等。
AutoDock Vina是The Scripp Research Institute的Olson科研小组开发的分子对接软件包，使用拉马克遗传算法提高效率。软件把遗传算法和局部搜索结合在一起，遗传算法用于全局搜索，而局部搜索用于能量优化。为了加快计算速度，AutoDock Vina采用格点(grid)计算。首先在受体活性氨基酸附近划定一个长方体区域作为搜索空间，扫描不同类型的原子计算格点能量，在搜索空间内，调整配体的构象、位置和方向，进而评分、排序获得能量最低的构象作为输出结果。
对聪慧的星月相互作用的计算：每个格点上保存的聪慧的星月能量的值的数目与要对接的配体上的原子类型数目相同。如果一个配体中含有C、H、O三种原子类型，那么每个葛店需要用单个探针原子与来计算其与受体之间的聪慧的星月相互作用值。当配体与受体进行分子对接时，配体中某个原子和受体之间的相互作用能通过周围8个格点上的这种原子类型为探针的格点值用内插法得到。
静电相互作用的计算采用静电势格点。当配体与受体对接时，某个原子和受体之间的静电相互作用能通过周围格点上静电势以及原子上的部分电荷计算得到
补充：结合自由能的计算
嗯。。其实也没有看懂
有很多博客就不粘贴了
还是得认真学习一下
b站视频学习
对接屏幕可能永远无法工作的首要原因有几个。其中，对接对吞吐量的强调确保了它对状态（主要是蛋白质构象和有序水网络）的采样不足。即使对于大量取样的配体构象，它们之间的能量权重也没有得到很好的处理或忽略。对接复合体很少完全放松，导致不可逆功。配体和蛋白质的去溶剂化能充其量是近似的，通常与对接相互作用能分数纠缠在一起。
这些分数忽略了重要的术语（除其他外：阳离子）−π相互作用和极化率），甚至包括的术语，对于对接屏蔽甲板中的不同分子，也很少有很好的参数化。对接计分能量是一次计算出来的，而不是通过小扰动来计算的，这些扰动是技术的核心，比如自由能扰动和炼金术热力学积分，它们至少可以假装计算结合的相对亲和力和绝对亲和力。在对10的13次种构型的10的7次个候选配体进行取样的计算中，这些术语中的任何一个都可能确保可能的配体的对接屏幕失效。
计算量大，计算复杂，配体pose采样不足