Predicting Biomolecular Binding Kinetics: A Review

受体-配体动力学 动力学 结合亲和力 离解率 离解(化学) 化学 分子动力学 计算生物学 生物物理学 计算化学 生物 生物化学 物理 物理化学 受体 量子力学
作者
Jinan Wang,N. Hung,Kushal Koirala,Yinglong Miao
出处
期刊:Journal of Chemical Theory and Computation [American Chemical Society]
卷期号:19 (8): 2135-2148 被引量:40
标识
DOI:10.1021/acs.jctc.2c01085
摘要

Biomolecular binding kinetics including the association (kon) and dissociation (koff) rates are critical parameters for therapeutic design of small-molecule drugs, peptides, and antibodies. Notably, the drug molecule residence time or dissociation rate has been shown to correlate with their efficacies better than binding affinities. A wide range of modeling approaches including quantitative structure-kinetic relationship models, Molecular Dynamics simulations, enhanced sampling, and Machine Learning has been developed to explore biomolecular binding and dissociation mechanisms and predict binding kinetic rates. Here, we review recent advances in computational modeling of biomolecular binding kinetics, with an outlook for future improvements.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
梦鱼完成签到,获得积分10
刚刚
1秒前
1秒前
李某完成签到,获得积分10
2秒前
酷波er应助jzmupyj采纳,获得10
2秒前
沉静念烟完成签到,获得积分10
2秒前
火星上大开完成签到,获得积分10
3秒前
4秒前
KeZhihong完成签到,获得积分10
4秒前
日月※城完成签到,获得积分10
5秒前
南栀完成签到 ,获得积分10
5秒前
roger发布了新的文献求助10
5秒前
所爱皆在完成签到 ,获得积分10
6秒前
领导范儿应助Viyo采纳,获得10
6秒前
7秒前
Nyuki完成签到,获得积分10
7秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
8秒前
隐形曼青应助张子健采纳,获得10
8秒前
ZuoqiHe完成签到,获得积分10
9秒前
B_lue完成签到 ,获得积分10
9秒前
vampirell完成签到,获得积分0
9秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
10秒前
11秒前
体贴板栗关注了科研通微信公众号
11秒前
12秒前
12秒前
消消消消气完成签到 ,获得积分10
12秒前
无限知能完成签到,获得积分20
12秒前
标致的冷梅完成签到,获得积分10
12秒前
淘小乐发布了新的文献求助10
14秒前
雨辰完成签到 ,获得积分10
15秒前
15秒前
forever完成签到 ,获得积分10
16秒前
123发布了新的文献求助10
16秒前
罗美女应助化工兔采纳,获得10
16秒前
16秒前
健壮可冥完成签到 ,获得积分10
16秒前
111完成签到,获得积分10
16秒前
suiwuya完成签到,获得积分10
16秒前
多情如容完成签到 ,获得积分10
16秒前
高分求助中
2025-2031全球及中国金刚石触媒粉行业研究及十五五规划分析报告 12000
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
The Cambridge History of China: Volume 4, Sui and T'ang China, 589–906 AD, Part Two 1000
The Composition and Relative Chronology of Dynasties 16 and 17 in Egypt 1000
Russian Foreign Policy: Change and Continuity 800
Real World Research, 5th Edition 800
Qualitative Data Analysis with NVivo By Jenine Beekhuyzen, Pat Bazeley · 2024 800
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 生物 医学 工程类 计算机科学 有机化学 物理 生物化学 纳米技术 复合材料 内科学 化学工程 人工智能 催化作用 遗传学 数学 基因 量子力学 物理化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 5698860
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 5127041
关于积分的说明 15222713
捐赠科研通 4853854
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2604340
邀请新用户注册赠送积分活动 1555814
关于科研通互助平台的介绍 1514139