开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

如何计算链A的受体特定原子(CZ)与链B上的原子列表之间的距离

计算链A的受体特定原子(CZ)与链B上的原子列表之间的距离，可以通过以下步骤进行：

获取链A的受体特定原子(CZ)的坐标：首先，需要从链A的原子列表中找到受体特定原子(CZ)的坐标。原子坐标通常以三维空间中的(x, y, z)坐标表示。
获取链B上的原子列表的坐标：接下来，需要从链B的原子列表中获取所有原子的坐标。这可以通过遍历链B的原子列表，并获取每个原子的坐标来实现。
计算距离：使用获取到的链A受体特定原子(CZ)的坐标和链B上的原子列表的坐标，可以使用欧几里得距离公式计算它们之间的距离。欧几里得距离公式如下：
距离 = √((x2 - x1)^2 + (y2 - y1)^2 + (z2 - z1)^2)
其中，(x1, y1, z1)是链A受体特定原子(CZ)的坐标，(x2, y2, z2)是链B上的原子的坐标。
解释结果：根据计算得到的距离，可以解释链A的受体特定原子(CZ)与链B上的原子列表之间的距离。这可能涉及到判断距离是否满足某个阈值，以确定它们之间的相互作用或关系。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

腾讯云计算服务：https://cloud.tencent.com/product/cvm
腾讯云数据库服务：https://cloud.tencent.com/product/cdb
腾讯云人工智能服务：https://cloud.tencent.com/product/ai
腾讯云物联网平台：https://cloud.tencent.com/product/iotexplorer
腾讯云移动开发服务：https://cloud.tencent.com/product/mobdev
腾讯云存储服务：https://cloud.tencent.com/product/cos
腾讯云区块链服务：https://cloud.tencent.com/product/baas
腾讯云元宇宙服务：https://cloud.tencent.com/product/vr

请注意，以上链接仅供参考，具体产品选择应根据实际需求进行评估和决策。

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

一篇综述一个领域｜在药物发现中的对接以及打分：方法以及应用

在最基本的形式中，网格点存储两种类型的电势：静电和范德华力。静电势能表示为库仑相互作用的成对总和在等式1中，N分别是分子A和B中的原子数，q是每个原子上的电荷。 ?...该方程式的exp（12）项负责小距离斥力，而exp（6）负责吸引力。当两个原子之间的距离增加时，范德华势能趋近于零。 ? 红色：负电；蓝色：正电。...d |用于建模有助于绑定的成对交互的功能的示意图。根据两个原子i和j之间的距离（rij）计算相互作用。d部分的左侧：由12–6 Lennard-Jones势给出的范德华相互作用。...这主要是由于这样的事实，即可以通过计算配体与受体之间的形状互补性来很好地估计与疏水位点的结合，自对接初期以来，就已经存在强大的方法[8,77]。形状互补性的计算隐含考虑了疏水作用。...两个分子（例如配体和蛋白质）中每个原子对之间的相互作用电势近似于每个成对相互作用的自由能，它是原子间距离的函数。

5.8K1 0

榕树集–大规模分子对接指南

为了在中等规模计算机集群上（例如，500-1,000个核心）进行筛选，对于十亿分子的库而言，该计算必须不超过1s/mol/core的时间。这种对速度的需求意味着计算并不能达到化学精度。...Pose Accuracy:可以通过肉眼观察，对接配体和受体之间的相互作用或者直接计算RMSD等等指标来评估其POSE的准确率。 Fig. 2: 活性分子富集率....https://www.nature.com/articles/s41596-021-00597-z#ref-CR130) 相互作用模式与关键残基的特定相互作用是有希望的候选物的主要特征。...配体和侧链之间的氢键可以通过简单的距离截断（<3.5 Å）进行计算识别。类似地，药效团筛选器可以用于搜索较大结合口袋内的未探索亚口袋中的任何原子。...在实验中，作者通常移除与已知活性化合物的ECFP4 Tanimoto距离为0.35或更高的hits。支架聚类从初始对接筛选中，应选择一组多样的分子骨架进行实验测试，以覆盖更大的化学空间子集。

2541 0

Drug Discov Today | 利用系统的蛋白质-配体相互作用指纹图谱进行药物发现

7位二进制子串描述了每个氨基酸对蛋白质-配体相互作用的贡献，并代表了7种相互作用（无论是否存在），包括：（I）与配体的接触；（II）涉及主链原子；（III）涉及侧链原子；（IV）极性相互作用；（V）非极性相互作用...后有研究者将蛋白质-配体相互作用编码为具有11 位子串阵列的一维二进制IFP字符串（图1b），其描述了每个氨基酸如何与配体相互作用。...“1”表示存在相互作用，“0”表示与残基没有相互作用。另一类高级IFP是扩展连通性指纹（ECFPs），其编码配体和结合位点内的紧密蛋白质原子之间的所有局部相互作用。...络合结构的排列表明，克唑替尼是一种I型ALK抑制剂，并且在L1196M突变前后的结合模式相似（图5a）。克唑替尼的耐药性与P环片段内残基相互作用的变化有关。...S-IFP方法的局限性在于如何准确检测和编码蛋白质-配体相互作用。目前，检测蛋白质-配体相互作用模式是否存在基于预先定义的几何规则，其限制意味着一些相互作用类型不被计算在内，如金属相互作用。

6202 0

. | 使用多尺度深度生成模型进行特定状态的蛋白质-配体复合体结构预测

尽管如此，计算模拟与受体构象发生显著变化相结合的蛋白质-配体复合体受到模拟蛋白质状态转换的缓慢和高成本的限制。...总体而言，与最先进的结构预测网络相比，训练NeuralPLexer所需的计算资源大大减少。...在143个AF2预测的受体主链的评估数据集中，作者发现当直接与参考实验结合复合物对齐时，只有18%不与配体发生空间冲突，这表明了基于模板的配体建模在直接对AF2结构进行对接时的成功率上限。...通过与其对应的实验apo和holo参考结构进行成对结构比较，作者分析了提高预测准确性的背后因素；如图4b所示，NeuralPLexer采样的蛋白质结构集合在没有配体输入的情况下总体上多样化且与实验apo...图5g展示了对G蛋白偶联受体（GPCR），人类腺苷受体A2a（PDB:6WQA）的预测结构，预测的拮抗剂结合结构与实验结构非常吻合，TM-score = 0.86。

951 0

J. Chem. Theory Comput. | 通过变分自编码器隐空间采样生成蛋白质结构集合

所有3D结构都被转换为RoseTTAFold的2D模板特征（tensor形式），捕获20埃范围内每对残基之间的6D变换（尤其关注Cβ−Cβ距离）。这些特征从N、Ca、C和Cb原子的笛卡尔坐标中提取。...图 4 对于每个对接案例，使用蛋白-配体对接方法Rosetta GALigandDock，将抑制剂配体（inhibitor ligand）对接到受体上，提取出复合晶体结构中的配体原子坐标，用于配体对接。...蛋白-配体对接允许与配体相距6埃内的侧链具有灵活性。受体事先使用Rosetta FastRelax进行了优化，每个主链都施加了高约束。...结构叠加展示了目标结构的配体与VAE生成的样本之间没有冲突，说明VAE生成的样本在结构上可以容纳配体而不受阻碍。而其他模型存在明显的冲突。...在下方的条形图中，比较了生成的样本集合中最接近的构象与留出结构之间的C-alpha坐标RMSD，特别是在配体结合口袋残基上的RMSD。

1641 0

. | 来鲁华、裴剑锋团队开发基于扩散模型的柔性分子对接方法

而现有的柔性分子对接方法，受限于计算复杂度，仅能考虑少量的侧链构象变化。...一些基于深度学习的分子对接方法，对蛋白质进行粗粒化的主链编码在一定程度上可以克服局部的侧链构象变化，但由于口袋残基侧链原子信息的缺失以及缺乏基于物理模型的配体分子建模，所生成的对接构象经常出现配体构象不合理及配体与蛋白间的碰撞等问题...，也不能提供对于配体进行优化所需要的受体与配体的相互作用细节。...DiffBindFR使用基于消息传递的 SE(3)-等变网络编码蛋白质口袋和配体分子之间全原子的复杂相互作用。...交叉对接的测试集包含了各个蛋白质口袋自由态以及不同结合态之间的交叉对接任务。DiffBindFR在各个子集上的分子对接成功率与对接物理合理性都超越了以往的传统对接方法以及深度学习对接方法。

1891 0

. | 基于深度学习的可成药结合位点的时空识别

这个过程产生了最终的5946个蛋白质-配体复合物的原子结构集，包括11301条多肽链和11949个结合位点。把蛋白质复合物中的每个蛋白质作为一个大小为1.0 Å体素网格，体素之间没有间距。...每个体素用11个通道表示，对应于某一原子类型的原子密度函数。为了尽可能减少偏差，研究人员使用TMalign软件计算了数据集中每对蛋白质链的结构相似性，得到11,301×11,301结构相似性矩阵。...将蛋白质表示为三维图像（宽、高、长），每个体素有11个通道，其中通道对应于特定类型的原子密度。BiteNet的输入是蛋白质的空间结构，输出是预测结合位点的中心以及概率分数。...BiteNet在一个单体(链A)中发现了正构和变构结合位点，而在另一个单体(链B)中只发现了前者。 ? ?...图6 图6b显示了BiteNet与fpocket和P2Rank所花费的时间。在单个GPU上运行的BiteNet的性能优于在多个CPU上运行的P2Rank。

1K4 1

这款硬核抗疫游戏火了，20万玩家在线科研拯救世界，美国名校出品，Nature曾点名表扬

而最近几周的研究，已经确定了新冠病毒刺突蛋白的结构，以及它是如何与人类受体结合。因此，Foldit就希望通过这样的游戏，来寻找一种蛋白质，从而阻止新冠病毒感染人类细胞。那么这个游戏具体怎么玩？...第二关展示了蛋白质骨架，有时蛋白质骨架距离过于相近，因此，我们在这一关需要拖动蛋白质骨架来移动位置，但同时还需要保证它们之间的紧密结构，分数需要达到6500分。 ?...但从第四关开始就会解锁一个辅助功能“Shake”，可以一键让侧链摆到理想位置。 ? 有时，蛋白质骨架的距离又太远，就会出现“空洞”，此时就需要将蛋白质骨架的距离拉近一些。...游戏里蛋白质的骨架和大部分侧链都被完全固定。玩家需要在此基础上设计一种与侧链结合的新蛋白质，从而阻止病毒与人类受体的相互作用。...更厉害的是，PS3还具有将数据快速传输到GPU的能力，最终在屏幕上显示出实时的原子级蛋白质动力学可视化结果。 ? 2012年11月，索尼终止了在PS3上对Folding@home的支持。

4942 0

. | 蛋白质-小分子复合物结合强度和配体结合姿态一体预测的深度学习框架

，比如通过预测蛋白质残基与小分子原子间的距离分布来计算距离似然势。...在训练阶段，作者设计了一个全新的损失函数来保证模型同时学习到RMSD和pKd：其中分别是三个组分的权重；是小分子结合姿态与靶体之间的结合强度标签，由于仅天然构象存在实验测得的pKd，作者对分子对接产生的结合构象设置了伪标签...图3A和3B分别展示了IGModel在打分能力和排序能力上的表现，图3C和3D分别展示了打分函数在包含和排除晶体结构时对接能力的表现。...图4、IGModel在重对接和交叉对接测试中的表现可解释性分析不同残基侧链中的原子，甚至是同一残基内的原子，通常显示出不同的物理化学特性，这表明诸如残基类型、元素类型、极性以及芳香性等特征对于蛋白质表征是至关重要的...此外，某些非极性原子，比如ILE-CD1和PHE-CZ，也被确定为重要贡献者，这或许是因为烷基侧链和芳香环通常参与疏水相互作用，这也为蛋白质-配体的结合提供了驱动力。

4251 0

NeurIPS 2021 | 通过动态图评分匹配预测分子构象

这种策略能够有效地捕获非局部相互作用（Enon-bonded），因为长程相互作用的大小与原子之间的距离成反比。同时它保持可扩展性，因为避免连接所有原子对，这具有平方复杂度。...作为补救措施，作者设置了一个截止距离，并假设每个原子只与截止距离内的所有原子相互作用，忽略所考虑球体之外的所有相互作用。这是计算化学中一种非常流行的策略，它在效率和准确性之间取得了良好的平衡。...请注意等式5 的原始实现需要计算原子对之间的所有距离。...为了进一步证明 DGSM 模拟远程相互作用的能力，在两个更具挑战性的基准任务上对其进行了评估：蛋白质侧链构象生成和多分子复合物构象生成（第 5.3 节）。在特定任务的部分中描述了实验设置。...表3 不同的侧链构象生成方法的 RMSD 图5 (a) 生成的具有原子级坐标的蛋白质侧链构象的示例 (b) DGSM 生成的两个多分子复合物的构象。

8452 0

Nat Methods｜AlphaFold预测是有价值的假设，可以加速但不能取代实验结构测定

使用注重局部准确性的比较方法，AlphaFold预测结果被评估为具有"原子级别的准确性"，其准确性可与"最佳实验结果"相媲美，其质量可与实验晶体结构媲美。实际情况到底如何？...图2b显示，对于距离较近的原子对（相距4 Å至8 Å），蛋白质数据库中结构模型与AlphaFold预测的中高置信度部分之间的原子间距偏差中值约为0.1 Å，而对于距离较远的原子对（48 Å至52 Å），...为了分析局部侧链结构并消除结构域偏移或扭曲的干扰效应，作者将AlphaFold预测中每个残基的侧链嫁接到蛋白质数据库中结构模型中相应的主链原子残基上。...作者将AlphaFold预测叠加在相应的蛋白质数据库中结构模型上，并确定C之间的距离α预测模型和蛋白质数据库中结构模型中的原子，以及预测C的置信度（pLDDT）α原子。...表 1 按 AlphaFold 置信度计算的预测误差中值和预测误差超过2 Å的百分比相比之下，不同空间群中成对结构的Cα原子匹配中值相差0.3 Å。

1571 0

分子对接简明教程（一）

分子对接计算是在受体活性位点区域通过空间结构互补和能量最小化原则来搜寻配体与受体是否能产生相互作用以及它们之间的最佳结合模式。...对范德华相互作用的计算：每个格点上保存的范德华能量的值的数目与要对接的配体上的原子类型数目相同。...如果一个配体中含有C、H、O三种原子类型，那么每个葛店需要用单个探针原子与来计算其与受体之间的范德华相互作用值。...当配体与受体进行分子对接时，配体中某个原子和受体之间的相互作用能通过周围8个格点上的这种原子类型为探针的格点值用内插法得到。静电相互作用的计算采用静电势格点。...当配体与受体对接时，某个原子和受体之间的静电相互作用能通过周围格点上静电势以及原子上的部分电荷计算得到。

14K15 8

Nat Commun｜双重扩散模型实现基于靶标口袋的三维分子生成

该模型由两个等变图神经网络组成，分别获得分子嵌入和靶标口袋嵌入(图1b)。为了方便条件生成，作者设计了上下文机制来结合蛋白质口袋的语义和几何信息，利用交叉注意力层来计算分子和蛋白质口袋的注意分数。...由于直接计算似然函数是棘手的，因而扩散模型采用证据下界(ELBO)来优化。实际上，反向过程的最终目标是学习扩散过程中添加的噪声。...为了保证配体与蛋白质之间的相对距离，采用等变图神经网络EGNN对整个口袋进行处理，该网络以口袋的几何形状作为条件信息。如图1b所示，首先采用等变图神经网络SchNet对蛋白质语义信息进行编码。...概括来说，局部等变编码器通过局部边来模拟分子内的力，如真实的化学键，而全局等变编码器通过全局边来捕捉远距离原子之间的相互作用信息，如范德华力。...如表1所示，采用以下指标对比：(1) Vina分数估计配体与靶袋之间的结合亲和力，这是评估生成的分子如何适合特定的蛋白质口袋的最重要的测量，越低越好；(2) 高亲和力是指在测试集中Vina分数高于基线分子所占的百分比

1831 0

Nat Commun｜语言模型可以学习复杂的分子分布

为了定量评估任何模型学习其训练分布的能力，我们计算了生成分子和训练分子的属性值之间的Wasserstein距离。...我们还计算了不同训练分子样本之间的Wasserstein距离，以确定一个最理想的基线，我们可以将其作为一个预言机 (oracle) 来比较。...表2 所有三个任务中来自训练数据和由模型生成的分子之间的LogP、SA、QED、MW、BT和NP的Wasserstein距离指标。...b 由RNN模型或训练数据生成的每个分子中特定氨基酸数量的直方图。...对于惩罚性的LogP任务，一个得2分的分子和一个得4分的分子之间的差别往往是非常细微的。有时改变一个碳原子或其他原子就会导致分数大幅下降--这可能解释了为什么CGVAE与主要训练模式严重不匹配。

3474 0

Molecule Dance助力新型FAK抑制剂设计

与FAK结合的关键相互作用，包括嘧啶环的N-1原子和2-氨基与Cys502的疏水侧链形成的氢键，以及TAE226的苯甲酰胺基团与Asp564之间的氢键相互作用。...此外，嘧啶环的氯原子与Asp564之间形成的卤键增强了整体结合稳定性。与TAE226相似，化合物7b和化合物1也表现出与关键残基Cys502和Asp564相互作用的结合模式。...值得注意的是，化合物7b中咪唑啉基团的质子化氮原子与FAK的Glu506之间形成的氢键和盐桥为结合复合物提供了额外的稳定性。...分子动力学模拟由于受体晶体对接构象分析在揭示配体与受体间相互匹配时容易出现假阳性或假阴性结果，因此采用分子动力学（MD）模拟显得尤为必要。...在这些化合物中，三个特定的分子（7b、7c和7o）表现出卓越的抗肿瘤活性，其中最有效的化合物7b显示出较TAE226更好的激酶活性（IC50=0.27nM）、更高的选择性（SI>14)，且与FAK结合口袋结合的更紧密

700 0

AlphaFold3及其与AlphaFold2相比的改进

最后，引入了一个置信度模块来衡量从原子级和成对计算中的错误的置信度。现在，让我们逐步了解所有这些模块，了解它们的功能以及与AlphaFold2相比如何改进了蛋白质结构的预测。...相对距离是在参考构象中的所有两个原子的组合之间计算的。这些距离与一个权重矩阵相乘。如果原子 l 和 m 来自相同的链 ID 和残基索引，则将结果加到 pₗₘ 上，这意味着仅计算内部残基距离偏移量。...首先计算了配对原子之间的倒数平方距离，并与一个权重矩阵相乘。然后对于相同的残基，将结果进行嵌入。此外，在乘以一个权重矩阵之后，也会对掩码进行嵌入（如果距离属于相同的残基，则为1，否则为0）。...基于它们在一定距离阈值内的事实，两个标记的代表原子之间的距离进行了 one-hot 编码。在与另一个权重矩阵相乘后，这些关于距离的信息也包含在对嵌入中。...然后，使用 softmax 函数根据四个度量指标来预测标记或原子是否接近地面实况：单个原子上的预测局部距离差异测试（pLDDT），成对原子-原子对齐误差（PAE），成对原子-原子距离上的预测距离误差（PDE

6491 0

Cell｜结构生物学的基本挑战：结构很美，但不一定对

配体结合结构将化学空间的搜索重点极大地集中在与受体保持关键相互作用的分子上。通过提供"真实结构"，结构生物学是清晰、可量化和可解释的。在最好的情况下，每个原子的精确位置都是明确的。...例如，通过测量配体和受体上原子间的距离，我们可以推断出"这个氢键比那个氢键更好"。相比之下，靶点的生物学特性往往相当复杂，难以建立定量模型。...然而，大多数高置信度预测结果与实验图的差异程度要大于独立确定的实验结构。这些发现促使我们思考如何在药物发现中最大限度地利用计算预测模型。...预测模型与实验结构（甚至是基础数据）之间的一些差异可能反映了对蛋白质构象能量图谱中较少探索的部分的偏倚。此外，将预测模型暴露于正交计算技术（如长分子动力学模拟）的价值目前还不清楚。...药物与酶、转运体、通道和受体之间的相互作用是一项特殊的挑战，这些酶、转运体、通道和受体在很大程度上负责控制药物的代谢和药代动力学特性（DMPK），即药物的吸收、分布、代谢和消除。

1371 0

分子对接简明教程（4）

COMPND记录: 包含分子数目、名字、链特征、分子是如何获得的等。...ATOM: 标记氨基酸或核苷酸的坐标，依次包含原子的标号、原子名字 (三个字符，若有第4个字符标示原子另外的构象)、残基名字、链、残基在序列的编号(4位数，若有第5位则为残基插入)、原子的坐标(x,...-4.791 1.00 54.09 O CONECT: 标示原子之间的连接，每一列为原子的编号。...在利用Vinna做Docking时，受体和配体都要获得PDBQT文件，一般包含下面两部分信息：加斯泰格尔原子局部电荷联合原子模型展示(包括极性氢)，首先对分子加氢然后计算其局部电荷。...CZ PHE B 99 25.658 37.663 8.073 1.00 36.24 0.000 A TER 1845 PHE B 99 PDBQT中的原子类型

3K13 8

斯坦福、微软联手，用扩散模型进行蛋白质结构生成，已开源

方法及结果我们可以将蛋白质理解为是可变长度的氨基酸残基链，典型氨基酸有 20 种，享有相同的三原子 N - C_α - C 主链，但具有不同的侧链连接到 C_α 原子上（通常表示为 R，参见图 1 所示...这些折叠结构可以用四个层次来描述：一级结构，简单地捕捉氨基酸的线性序列；二级结构，描述氨基酸的局部排列；三级结构，描述所有残基的完整空间排列；四级结构，描述多个不同的氨基酸链如何聚集在一起形成更大的复合物...也就是说，给定当前残基的位置，六个内角的向量描述了下一个残基中所有主链原子的相对位置。这些内角可以使用三角函数轻松计算，迭代地将原子添加到蛋白质骨架中，然后在转换回 3D 笛卡尔坐标。...下图为在测试主链 (4a) 和生成主链 (4b) 中出现二级结构的二维直方图，结果表明生成的结构反映了蛋白质真实的结构，有多个α螺旋，多个β sheets ，以及两者的混合。...我们还看到，生成的主链与训练示例更相似，往往具有更好的可设计性(5b)。了解更多内容，请阅读原论文。

3273 0

榕树集-蛋白质表面指纹（MaSIF）

MACCS分子指纹是基于分子中是否含有特定的亚结构来定义的，共包含166个不同的分子特征。每个特征都对应于一个特定的化学子结构，例如，一个羟基、一个苯环或一个氮原子等。...[−0.7，0.7]内，描述了每个点到中心点的距离和表面法线之间的关系。...这些值的范围为-1（氢键受体的最佳位置）到+1（氢键供体的最佳位置）疏水性（Hydropathy）根为每个顶点分配了一个疏水性定值，该定植是基于距离最近的原子的氨基酸种类来计算的。...计算测地极坐标（geodesic polar coordinates）提取出的PATCH表面，MaSIF使用测地极坐标系统将顶点的位置映射到径向坐标（即距离中心的测地距离）和角坐标（即与随机方向的角度...搜索允许模板中连接β-链的骨架长度在1-10个氨基酸之间变化。两链β-折叠和三链β-折叠的RMSD截止值分别设为2.1 Å和3 Å。

5373 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭