示例展示:
结论:当蛋白以铜离子为活性中心时,其得分最高且远高于第二、三个,其活性中心分别为第23,58,137号氨基酸。表格如下:
Rank | C-score | Cluster size | PDB Hit | Lig Name | Consensus Binding Residues |
---|---|---|---|---|---|
1 | 0.79 | 31 | 5acfA | CU | 23,58,137 |
2 | 0.02 | 1 | 3eiiD | 3EIID00 | 68,245,247,248 |
3 | 0.02 | 1 | 5aciA | BGC | 165,212 |
第二、计算药物虚拟筛选即蛋白质与小分子对接
用Alphafold2预测出三维结构模型,进行虚拟配体筛选,找到潜在的蛋白的抑制剂/激动剂,测试功能,发现新的具有功能的小分子。
示例展示:
结论:其中TERT与该蛋白成功对接,表明其可能是蛋白的有效受体,且软件预测到了6个可能的对接位点。
Rank | Affinity (kcal/mol) | rmsd l.b | rmsd u.b |
---|---|---|---|
1 | -11.4 | 0 | 0 |
2 | -7.3 | 13.631 | 25.944 |
3 | -7.2 | 3.758 | 10.1 |
4 | -6.1 | 14.1 | 22.151 |
5 | -5.8 | 3.554 | 5.798 |
6 | -5.2 | 13.718 | 25.699 |
第三、预测蛋白质的功能是否发生变化:
由于蛋白质结构的特殊性,其一级序列发生微小的突变都有可能影响其三维结构变化,进而改变蛋白质的活性与功能。
示例展示:
结果:利用alphafold2预测了三维结构,发现相较于绿色蛋白,蓝色蛋白少了一段α螺旋和β折叠。