计算机辅助药物设计


====
论文
====

====
软件
====

====
数据
====

========
视频教程
========

========
重要链接
========

 

 

====
Back
====


分子动力学:

  Amber20 DS AutoDock Vina CHARMM GROMACS GROMOS PyMol

相似性搜索:

SuperPred SEA            

SuperPred, SEA搜索二维结构的相似性。可作为靶标预测的方法。


分子描述符与分子指纹计算工具:

PaDEL-Descriptor

PaDEL-descriptor是新加坡国立的Chun Wei Yap教授开发的分子描述符计算软件.Chun Wei Yap开发了一系列生物化学信息相关的程序PaDEL系列,这是其中分子描述符计算的程序. 程序是基于JAVA的,并提供了源代码.整合了很多的分子描述符,现在包括1875(1444个1D&2D描述符和431个3D描述符)个描述符以及12种分子指纹,并且有图形界面,输出为csv表格.

--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

Chemopy

在QSAR/SAR、虚拟筛选、数据库搜索、排名、药物ADME/T预测等药物发现过程中,小分子的分子表征已被广泛应用。为了促进对药物分子的广泛研究,我们开发了一个免费的、开源的python包,称为python中的化学信息学(ChemoPy),用于计算常用的结构和物理化学特征。它计算了16个药物特征组,由19个描述符组成,包括1135个描述符值。此外,它还提供了七种药物分子的分子指纹系统,包括拓扑指纹、电子拓扑状态(E-state)指纹、MACCS密钥、FP4密钥、原子对指纹、拓扑扭转指纹和Morgan/circular指纹。通过应用半经验量子化学程序MOPAC,ChemoPy还可以方便地计算出大量的三维分子描述符。

Molecular representation for small molecules has been routinely used in QSAR/SAR, virtual screening, database search, ranking, drug ADME/T prediction and other drug discovery processes. To facilitate extensive studies of drug molecules, we developed a freely available, open-source python package called chemoinformatics in python (ChemoPy) for calculating the commonly used structural and physicochemical features. It computes 16 drug feature groups composed of 19 descriptors that include 1135 descriptor values. In addition, it provides seven types of molecular fingerprint systems for drug molecules, including topological fingerprints, electro-topological state (E-state) fingerprints, MACCS keys, FP4 keys, atom pairs fingerprints, topological torsion fingerprints and Morgan/circular fingerprints. By applying a semi-empirical quantum chemistry program MOPAC, ChemoPy can also compute a large number of 3D molecular descriptors conveniently.

--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

BlueDesc

经典定量结构-活性/性质关系(QSAR/QSPR)建模的一个关键步骤是将化合物编码成一个数值描述符向量。虽然大多数可用的化学信息学软件包提供了计算描述符的例程,但在大多数情况下并不容易使用。这个简单的命令行工具使用CDK和JOELib2将MDL-SD文件转换为ARFF和LIBSVM格式,用于机器学习和数据挖掘。

A key step in classical quantitative structure-activity/property relationship (QSAR/QSPR) modeling is the encoding of a chemical compound into a vector of numerical descriptors. Although most of the available chemoinformatic software packages provide routines for the calculation of descriptors they are not easy to use in most cases. This simple command-line tool converts an MDL SD file into ARFF and LIBSVM format for machine learning and data mining purposes using CDK and JOELib2.


蛋白质同源建模工具:

1. MODELLER

MODELLER用于蛋白质三维结构的同源或比较建模。用户可根据模型自动计算出一个包含所有非氢原子排列的模型。MODELLER通过满足空间约束(3,4)实现比较蛋白质结构建模,并可以执行许多附加任务,包括蛋白质结构环的从头建模、根据灵活定义的目标函数优化各种蛋白质结构模型、蛋白质序列的多重排列和/或结构、聚类、序列数据库搜索、蛋白质结构比较等。MODELLER可用于大多数Unix/Linux系统、Windows和Mac上下载。

MODELLER is used for homology or comparative modeling of protein three-dimensional structures (1,2). The user provides an alignment of a sequence to be modeled with known related structures and MODELLER automatically calculates a model containing all non-hydrogen atoms. MODELLER implements comparative protein structure modeling by satisfaction of spatial restraints (3,4), and can perform many additional tasks, including de novo modeling of loops in protein structures, optimization of various models of protein structure with respect to a flexibly defined objective function, multiple alignment of protein sequences and/or structures, clustering, searching of sequence databases, comparison of protein structures, etc. MODELLER is available for download for most Unix/Linux systems, Windows, and Mac.

Tutorial

采用Modeller进行同源建模_单模板建模

Modeller官方教程---修补蛋白的loop

Modeller进阶教程

根据Modeller官网教程2进行建模(多模版、环、配体)

Modeling of a protein-ligand complex based on multiple templates, loop refinement and user specified restraints.

--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

2.  SWISS-MODEL

SWISS-MODEL是一个完全自动化的蛋白质结构同源建模服务器,可通过ExPASy web服务器或从程序DeepView(瑞士Pdb查看器)访问。这个服务器的目的是让全世界所有生命科学研究人员都能访问蛋白质模型。

SWISS-MODEL is a fully automated protein structure homology-modelling server, accessible via the ExPASy web server, or from the program DeepView (Swiss Pdb-Viewer). The purpose of this server is to make protein modelling accessible to all life science researchers worldwide.

如何预测蛋白质三维结构(SWISS-MODEL)

SWISS-MODEL同源建模快速入门

蛋白质三级结构预测-同源建模(SWISS-MODEL)

--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

SMILES Translator


 

药物重定位知识图谱 Drug Repurposing Knowledge Graph (DRKG)

DRKG || DRKG

 

探索「老药新用」最短路径:亚马逊AI Lab开源大规模药物重定位知识图谱DRKG

亚马逊DRKG使用体验

亚马逊AI Lab开源大规模药物重定位知识图谱DRKG (重要)

案例链接:

https://github.com/gnn4dr/DRKG/blob/master/embedding_analysis/Train_embeddings.ipynb

https://github.com/gnn4dr/DRKG/blob/master/drug_repurpose/COVID-19_drug_repurposing.ipynb

完整案例可以在此处获取:

https://github.com/gnn4dr/DRKG/blob/master/drug_repurpose/COVID-19_drug_repurposing.ipynb

 


 

关于计算机辅助药物设计的几点思考

分子文件格式转化工具:Babel,OpenBabel

图形显示工具:Chimera,Vida,ICM browser,DeepView,Rasmol,VMD

===============
IgBlast tool - NCBI
===============
IgBLAST由NCBI开发,用于分析免疫球蛋白的可变域序列。

============
ProBiS Server
============
ProBiS是一种计算机软件,可以预测给定蛋白质结构的结合位点及其对应的配体。 ProBiS最初由Janez Konc和DušankaJanežič在2010年作为ProBiS算法开发,现在可作为ProBiS服务器,ProBiS CHARMMing服务器,ProBiS算法和ProBiS插件使用。

ProBiS: a web server for detection of structurally similar protein binding sites (Nucleic Acids Res. 2010)

ProBiS algorithm for detection of structurally similar protein binding sites by local structural alignment (Bioinformatics. 2010 )

===========
SwissADME
===========

===========
VMD
===========

===============
Xmgrace学习笔记
===============

========
抗体设计
========

=========
Open Babel
=========

==============
SMILES Translator
==============

 

 

===========
pyDockWEB
===========


pyDockWEB是用于预测蛋白质与蛋白质相互作用的结构的Web服务器。

给定两个相互作用的蛋白质的3D坐标,pyDockWEB返回由FTDock生成并通过pyDock 评分功能评估的最佳刚体对接方向,该功能包括静电,去溶剂化能和有限的范德华贡献。

=========
FRODOCK
=========

该Web服务使用改进的快速旋转DOCKing方法*预测蛋白质-蛋白质相互作用的结构。 给定两种相互作用的蛋白质的3D坐标(符合PDB格式),服务器会非常有效地生成许多关于它们如何相互作用的潜在预测。 工作完成后,您可以交互检查蛋白质模型,并添加实验约束来完善对接。 一个标准大小的案例通常只需要几分钟就可以完成对接,具体取决于大小和可用的计算资源。 用户可以在针对三种不同交互类型而优化的评分加权方案之间进行选择:酶/底物,抗体/抗原和其他,以稍微提高成功率。 请跟踪您的身份证号码,以便您可以从“结果”选项卡访问结果。

========
I-TASSER
========

I-TASSER(迭代线程优化)是一种用于蛋白质结构和功能预测的分层方法。 它首先通过多线程方法 LOMETS从PDB识别结构模板,并通过基于迭代模板的片段装配模拟构建全长原子模型。 然后,通过蛋白质功能数据库 BioLiP将3D模型重新编入线程,从而得出目标的功能见解。 在最近的社区范围内的CCASP7CASP8CASP9CASP10CASP11CASP12,和CASP13 实验中,I-TASSER(作为“ Zhang-Server”)被评为蛋白质结构预测的第一服务器。 它在CCASP9中也被评为最佳功能预测。 该服务器正在积极开发中,目标是使用最新算法提供最准确的蛋白质结构和功能预测。

The I-TASSER Suiteprotein structure and function prediction. (Nat Methods. 2015)

I-TASSER: a unified platform for automated protein structure and function prediction (Nat Protoc. 2010)

========================================
LYRA: Lymphocyte Receptor Automated Modelling
========================================

LYRA服务器使用同源性建模预测T细胞受体(TCR)或B细胞受体(BCR)的结构。 基于BLOSUM分数选择框架模板,然后根据规范结构模型选择互补决定区(CDR),并将其嫁接到框架模板上。

LYRA, a webserver for lymphocyte receptor structural modeling. (Nucleic Acids Res. 2015 )

========
LigPlot+
========

上海市浦东新区沪城环路999号