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  • OpenEye先導化合物優化

    OpenEye先導化合物優化概述

    高效地設計有效、選擇性的分子需要使用各種各樣的技術和方法。 OpenEye提供了基于”前沿科學”的先導化合物優化解決方案。

    Lead Optimization

    結合模式預測(Pose prediction)

    • POSIT
    • POSIT可以在蛋白結合位點準確、可靠地預測結合模式。使用POSIT的關鍵優點在于,不僅對結合模式打分,而且給出結合模式正確的置信度或概率。有了正確的pose,就可以進一步評估構象自由能以及用WaterSwap等進行結合自由能計算,因為FEP、TI等計算方法都依賴于初始的正確結合模式。

    • ROCS
    • 在缺乏蛋白質結構的情況下,ROCS的subROCS模式可以提供高精度的分子疊合和結合模式預測。subROCS模式以窮盡的相互疊合方式提供了比ROCS的標準、高通量模式更精確的疊合結果。

    骨架躍遷(Scaffold Hopping)

    OpenEye提供了兩種方式發現全新的結構類型:

    • EON
    • Whole molecule replacements using shape and electrostatic similarity. Physically realistic electrostatic potential comparisons allow the identification of biologically active molecules with substantially different structures to existing known actives. EON用形狀和靜電相似性進行全分子替換,通過物理上真實靜電勢的比較可以發現與現有已知活性化合物具有顯著不同化學結構的生物活性分子。

    • BROOD
    • BROOD是一種片段替換技術。ROCS和EON用于比較整個分子的形狀和靜電相似性, 而BROOD對候選片段進行評分和排序以替換生物活性分子的母核或側鏈,BROOD還提供了片段連接和環化策略。

    結合親和力優化(Affinity Optimization)

    • GAMEPLAN
    • GAMEPLAN基于水分子的自由能提供結構優化的假設。GAMEPLAN在蛋白質結合位點、靠近配體的空間中快速地進行物理嚴格的水的結合自由能計算,提供了對水位置與穩定性貢獻的理解來提出提高結合親和力的建議。

    FreeForm:構象穩定性評估

    FreeForm用于快速、可靠地評估分子構象自由能。它可以用于:

    • 理解計算的分子結合模式(pose)或構象的穩定性是兩個重要問題的中心;
    • 對降低構象柔性的假設進行重新打分和比較;
    • FreeForm計算焓和熵對結合構象穩定性的貢獻,從而提供關于剛性化或環化對先導分子的結合親和力的影響的可測試假設。

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