Divide-and-link peptide docking: a fragment-based peptide docking protocol

自动停靠 对接(动物) 寻找对接的构象空间 蛋白质-配体对接 化学 分子动力学 计算机科学 蛋白质结构 计算化学 虚拟筛选 生物化学 生物信息学 医学 基因 护理部
作者
Lu Sun,Tingting Fu,Dan Zhao,Hongjun Fan,Shijun Zhong
出处
期刊:Physical Chemistry Chemical Physics [Royal Society of Chemistry]
卷期号:23 (39): 22647-22660 被引量:9
标识
DOI:10.1039/d1cp02098f
摘要

Protein-peptide interactions are crucial for various important cellular regulations, and are also a basis for understanding protein-protein interactions, protein folding and peptide drug design. Due to the limited structural data obtained using experimental methods, it is necessary to predict protein-peptide interaction modes using computational methods. In the present work, we designed a fragment-based docking protocol, Divide-and-Link Peptide Docking (DLPepDock), to predict protein-peptide binding modes. This protocol contains the following steps: dividing the peptide into fragments and separately docking the fragments using a third-party small molecular docking tool, linking the docked fragmental poses to form the whole peptide conformations via fragmental coordinate transformation using our in-house program, removing unreasonable poses according to several geometrical filters, extracting representative conformations after clustering for further minimization using the steepest descent and conjugation gradient methods based on a full-atom molecular force field and finally scoring using the MM/PBSA binding energy calculation implemented in Amber. When tested on the LEADS-PEP benchmark data set of 26 diverse complexes with peptides of 6-12 residues, FlexPepDock ab initio and AutoDock CrankPep achieved superior results. DLPepDock performed better than the other 15 docking protocols implemented in nine docking programs (HPepDock, DockThor, rDock, Glide, LeDock, AutoDock, AutoDock Vina, Surflex, and GOLD). The Linux scripts to call the third-party tools and run all the calculations.

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
sinababa完成签到,获得积分10
刚刚
1秒前
sa1t发布了新的文献求助10
1秒前
1秒前
2秒前
3秒前
3秒前
阔达棉花糖完成签到 ,获得积分10
4秒前
露露完成签到 ,获得积分10
5秒前
lizishu应助lirongcas采纳,获得50
5秒前
陈永伟完成签到,获得积分10
6秒前
天空完成签到,获得积分10
6秒前
青梧发布了新的文献求助10
7秒前
枇杷膏完成签到,获得积分10
10秒前
李健应助加载中采纳,获得10
11秒前
我是个唐氏完成签到,获得积分10
11秒前
壮观的灵凡完成签到 ,获得积分10
12秒前
Hello应助Lilijiang采纳,获得10
12秒前
影子完成签到 ,获得积分10
13秒前
16秒前
爆米花应助sa1t采纳,获得10
16秒前
17秒前
Stamina678完成签到,获得积分10
17秒前
123654完成签到 ,获得积分10
17秒前
kc135完成签到,获得积分10
17秒前
袁媛完成签到,获得积分10
17秒前
小调完成签到,获得积分10
17秒前
四季安完成签到 ,获得积分10
18秒前
zzt完成签到,获得积分10
19秒前
19秒前
20秒前
20秒前
20秒前
liuzhanyu发布了新的文献求助30
21秒前
souvenir完成签到,获得积分20
21秒前
sa1t完成签到,获得积分10
23秒前
happyboy2008发布了新的文献求助10
23秒前
23秒前
24秒前
25秒前
高分求助中
(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
Developing Genetic Editing Tools for Lysobacter 2000
卤化钙钛矿人工突触的研究 2000
Моделирование процессов самоорганизации в кристаллообразующих системах 1000
History of U.S. Space Surveillance and Satellite Cataloging 1000
Malcolm Fraser : a biography 700
Signals, Systems, and Signal Processing 610
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 物理 内科学 复合材料 催化作用 物理化学 光电子学 电极 细胞生物学 基因 无机化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 6515826
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8308886
关于积分的说明 17758562
捐赠科研通 5617932
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2925163
邀请新用户注册赠送积分活动 1902190
关于科研通互助平台的介绍 1763489