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【文献重现】D715-2441 抑制剂与PB2蛋白的结合模式研究

【前言】

从本期起,小编将带领大家使用殷赋云计算平台(http://cloud.yinfotek.com/)来做一系列计算“文章”。这一期咱们来重现一篇2018年文献[1]的计算结果,看看作者是如何运用分子对接技术来阐明机理、升华文章的。该文献影响因子4.6,是典型的“实验+计算”模式,比较接近大多数科研人员的研究现状,只要熟悉这种模式,稍加努力即可发表同等水平的论文。

【研究背景】

文献作者通过细胞MTT试验从8000多个小分子中发现了一个新型的抗流感病毒化合物D715-2441。进一步实验发现,它对流感A病毒多种亚型(H1N1、H5N1、H7N9、H3N2、临床分离株690(H3)和带H274Y NA变异的奥司他韦抗性株)均有抗病毒活性,能够抑制病毒复制的早期阶段。更重要的是,D715-2441明显抑制病毒聚合酶的活性,并且直接影响PB2蛋白的定位。结合亲和力分析明确了该化合物特异性结合在PB2cap蛋白上。为了阐明抑制剂D715-2441的作用机理,文献作者采用DOCK 6分子对接技术分析其结合模式。

【计算步骤】

简单来说,分子对接的计算步骤包括4步:

1、 准备配体(小分子)和受体(生物大分子,比如蛋白)结构;

2、 定义对接口袋;

3、 进行对接计算;

4、 分析对接结果(打分与结合模式分析)。

下面,小编图文并茂地教大家使用殷赋云计算平台的DOCK6方案来完成对接计算与分析。本教程不打算详尽地讲解每一个操作步骤,仅将大体过程和关键要点讲清楚。但讲了很多值得注意的细节,这是一般教程上看不到的经验之谈。读者如果对本平台操作不是很熟悉,请翻看相应教程(分子对接结合模式预测教程)。

 

1、 前期准备工作

分子对接计算需要准备配体小分子和受体蛋白的三维结构。配体结构通常小而简单,可用软件构建,但蛋白结构大且复杂,通常采用实验解析的结构,可从RCSB 蛋白数据库下载。本工作用到的PB2cap蛋白PDB编号是4CB4,请自行登录网址https://www.rcsb.org/structure/4CB4下载(4cb4.pdb文件)。

 

2、 创建项目和任务

登录平台,创建项目,填写内容。“简略备注”和“详细描述”是给你自己看的,可不填,但填写备忘是个值得鼓励的好习惯。然后,选择计算方案或工具。在这里,我们选择跟文献同款的Dock6(结合模式预测)方案。之后,填写任务内容

3、 准备配体分子

平台为准备配体分子提供了多种输入方式,最简单的莫过于在线画结构(绘制小分子)。在画板上画出D715-2441的化学结构,并填上分子名称不要有中文、空格、特殊符号或除英文字母外的其他语言文字!)和点击添加按钮。

输入的分子需要经过处理才能用于对接,其中包括:添加氢原子、添加电荷、生成3D结构和能量最小化。平台已对大多数情况进行优化设计,因此,采用默认设置即可。

值得注意的是:1、MMFF94力场是目前针对有机小分子最好的力场之一,也包括一些金属元素[2],但并非化学元素周期表全部元素都支持,必要时请使用UFF力场;2、电荷和能量优化使用的力场最好一致。

点击准备按钮。

我们从视图中看到经过处理的配体结构。尽管平台已经做得很好,但人工检查仍是必要的。请根据你的化学知识,仔细检查结构是否正确,比如价键是否平衡、结构是否无扭曲、构型是否正确。确定无问题后,点击确定按钮;否则,返回前面,重新画结构或采用其他输入方式。

4、 准备受体分子

与配体不同,受体分子通常是生物大分子,无法通过手绘准备。平台提供了其他输入方式。点击上传文件,选择刚才下载的4cb4.pdb文件,然后按提示进行下去。

通常来说,从PDB库下载的晶体结构文件里边包含了很多组分,不仅有(单条或多条)肽链,通常还有有机小分子和溶剂分子(水分子、金属离子)。如果下载的是NMR结构,还可能包含多个蛋白构象(称为model)。

在准备受体结构这一步,我们需要定义选用哪个模型(默认为1)、哪部分结构归为受体、哪部分为配体(将被提取出来用于口袋定位;若没有,可不定义)和其他杂质。在这里,我们选择A:PROTEIN为受体,A:MGT1484为配体,没有选上的部分将在后续处理中被程序删除。

5、 定义对接口袋

我们需要定义化合物D715-2441结合的大致区域——对接口袋。在上面的步骤中,我们提取了晶体结构中原先就存在的配体分子。通过文献了解到,它的结合位置就是D715-2441可能的结合区域。事实上,对该蛋白而言,也只有这里才靠谱。

通过选择文件方式,从弹出的文件列表选择MGT.pdb,点击显示盒子。稍等片刻,视图中将出现一个绿色盒子将MGT分子包围。我们需要保证的是,该盒子足够大,能够把口袋包围住。默认设置基本足够,必要时可增大小球范围(可能导致盒子扩大)。然后点击生成格点。这一步通常比较久,请耐心等待。然后,点击确定按钮。

6、 提交计算任务

Dock6方案为我们提供了多种对接计算模式,这里稍微解释一下。

在各种模式中,蛋白受体都是刚性不动的。因为Dock6的Grid算法实际上并非直接采用蛋白结构进行对接,而是采用其模型(正是前面生成的格点)。根据配体运动的方式,分为下面几种情况:

1) 柔性配体对接,即配体在对接过程中是柔性可变的,可旋转单双键产生不同构象。这是最常用的默认的模式;

2) 固定锚点对接,即在口袋中对配体进行小范围构象搜索,配体有一块结构(通常为最大的刚性结构)看似被固定住,而其他部分则可变动。该模式的用处是,在保持配体整体结合位置不变的情况下,寻找更好的结合模式;

3) 刚性配体对接,即配体是刚性的,不能旋转化学键,仅可整体平移和翻转。可能的使用场景是,配体的构象具有某种特殊意义,希望对接后保持不变,或者评估蛋白是否能够容纳这种构象;

4) 原位优化(in-situ minimization),即在口袋中对配体分子进行能量优化,不进行构象搜索。可用于优化配体的结合模式;

5) 打分评价,即对口袋中的配体分子进行打分评价,不进行构象搜索。可采用不同打分函数对配体某一结合模式进行重打分。

我们采用柔性配体对接模式,其他参数采用默认值,然后提交任务。

7、 对接结果分析

1) 查看对接打分

Dock6方案的对接总打分是Grid Score,负值表示有结合,正值表示不结合,因此,打分值越小(负值的绝对值越大)表示结合力越强。它与另外两项能量项——范德华力和静电力——的关系是:Grid Score = Grid_vdw + Grid_es。Internal Energy是分子内能,表示对接构象(pose)的张力大小,正值,越小越好,通常20 kcal/mol以下比较合理。Pose列是对接构象编号,按照Grid Score从小到大排列。因此,第一个pose即为对接软件根据打分判断为最好的对接构象。

根据经验,Grid Score>-40 kcal/mol属于结合力较差,-40~-50kcal/mol属于中等,<-50kcal/mol属于较好。由于D715-2441分子较小,所以疏水作用面积小,范德华力贡献自然较小,静电力贡献通常也不会很大,导致整体打分较差。这是可以理解的,也应理解为该对接构象还算合理。

从打分分布看,各个pose的打分相差不大,范德华力贡献为主,第一个pose的静电力贡献相对其他pose出奇地大,意味着它具有较多较强的静电作用力(比如氢键和盐桥)。

2) 分析相互作用

仔细观察各个pose,结合上面的对接打分。我们认为第一个pose 的作用力最多,结合力最好,结合方式符合预期,是最好的构象。对比文献,这个pose与之几乎完全一致(下面会解释差异之处)。因此,我们选择它来做结合模式分析。

为清晰起见,点击视图右侧Protein下的cartoon按钮,去掉cartoon样式。点击Ligand下的center按钮,居中显示配体。我们清晰地看到,化合物D715-2441的芳环结构夹在H357的咪唑环和F404的苯环之间形成三明治结构,并与之分别形成π-π堆积作用(黄线),还有与F404的疏水作用(灰线),这些作用力一起构成了范德华力,提供了约-35.48kcal/mol的结合力贡献。另一方面,E361的羧基和K376的质子化N原子同时与苯环上的羟基形成氢键,氢键距离、角度可从下方表格查到。F404骨架上的氧原子也与D715-2441另一个羟基形成氢键作用。与文献不同的是,K339的N+原子和H357的咪唑基都跟环酯基形成盐桥作用。这种作用通常认为是非典型的,所以文献未提及,但在我们的检测分析工具里,它被呈现出来。这些极性作用为化合物的结合提供了较强的静电力贡献(约-7.69kal/mol),这也是该pose相对其他pose而言静电力非常显著的原因

跟文献存在差异的另一个地方是,文献显示Phe323与化合物存在π-π堆积作用,Phe325存在疏水作用。但在我们的分析结果中,并没有出现这两个作用力。实际上,这两个氨基酸残基距离底物稍远,刚好超过该分析工具的相互作用力几何判断标准。但若将其原子结构显示出来,即发现也在附近(下图)。在柔性配体对接模式下,蛋白是刚性的,蛋白口袋的形状、残基位置未必是与配体最契合的。普遍认为,蛋白-配体之间存在“诱导契合”效应。在真实情况下,由于分子热运动,蛋白、配体间距离不可能一成不变。对接计算只是展示了其静态的一面,在真实世界里,几何距离在临界点附近的作用力可能“若隐若现”。

【下期预告】

高质量的文章需要高质量的Figure。小编将在下期教大家使用PyMOL做上乘的蛋白-配体结合模式图。敬请关注~

【参考文献】

[1] Teng et al. A Small-Molecule Compound Has Anti-influenza A Virus Activity by Acting as a “PB2 Inhibitor”. Mol. Pharmaceutics, 2018, 15 (9), pp 4110-4120. DOI: 10.1021/acs.molpharmaceut.8b00531

[2] https://open-babel.readthedocs.io/en/latest/Forcefields/mmff94.html#mmff94-force-field

作者: 殷赋科技

广州市殷赋信息科技有限公司(简称“殷赋科技”),成立于2015年11月。承蒙多所高校教授与研究生的鼎力支持,我们在药物设计与筛选、计算化学/化学信息学、计算生物学/生物信息学及机器学习等领域进行了长期研究并积累了丰富的实践经验。殷赋科技坚持“科技引领创新,专业提升效率”的理念,致力于成为国际领先的科研与应用信息技术服务提供商,推动国内外科研、教育机构与研发企业共同发展,在“信息咨询、计算服务、教育培训、软件开发”等方面为客户提供优质的一站式服务。



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