分子对接
分子对接技术简介
胡远东
1. Docking small molecules with LibDock tutorial
目的：给一组配体分子和蛋白活性部位，探索使用LibDock进行对接和分析
所需功能和模块：Discovery Studio Visualizer client, DS LibDock, 和DS Catalyst Conformation. 所需数据文件：pdb1kim_protH.msv和TK_xray_ligs.sd.
所需时间：20分钟
介绍
本教程中，一组配体分子将被对接到胸苷激酶（thymidine kinase）中，本教程包括：
?准备分子对接体系，执行分子对接计算
?分析配体对接姿态
准备分子对接体系，执行分子对接计算
1.定义受体分子To define the protein as the receptor
在文件浏览器中找到数据文件pdb1kim_protH.msv，鼠标双击，该蛋白将在一个新的三维窗口中出现。在系统视图中，展开
2.发现受体中可能的结合部位
在Binding Site工具面板中点击Find Sites from Receptor Cavities发现受体中可能的结合部位。
在系统视图中展开1kim_proth，可以看到识别出9个可能的结合位点，最大的可能的结合位点被展示在图形视图中。
注：使用Display工具组中的Next Site和Previous Site观看其它结合位点
图受体活性位点示意图
3.从结合部位定义球
在系统视图中点击选择Site 1，点击View工具栏中的Fit To Screen按钮放大结合位点，然后点击Binding Site工具面板下Definition工具组中的Define Sphere from Selection，这在结合部位定义出一个红色球，球的名称为SBD_Site_Sphere。
4.修改活性部位球半径
在体系视图中，点击“SBD_Site_Sphere”选择它，接着右键点击“SBD_Site_Sphere”选择“Attributes of SBD_Site_Sphere...”，打开“SphereObjects Attributes”对话框，在对话框中找到半径（Radius）那一行，将值设置为9，点击OK按钮。
增大半径的目的是为了使得活性部位的大多数点被包含在这个球内，这点可以从视图窗口得到证实。
在体系视图中通过点击“Site 1”前面的框将“Site 1”从三维窗口中隐去，在接着的对接中“Site 1”不会被用到。
按CTRL+T隐去窗口中的数据表格（Data Table）。
5.以表格浏览器形式打开配体文件
在文件浏览器中找到配体文件TK_xray_ligs.sd，双击，配体文件以表格浏览形式打开。
图以表格形式浏览待对接分子
6.打开流程，修改参数
在Protocols浏览器中展开Receptor-Ligand Interactions文件夹，双击Dock Ligands (LibDock)流程，流程对应参数在参数浏览器中打开。
在参数浏览器中，点击Input Receptor参数，从下拉列表中选择
pdb1kim_protH:1kim_proth设置受体蛋白。
点击Input Ligands参数，接着点击按钮，打开指定配体对话框。在对话框中点击All
ligands from a Table Browser单选按钮，从下拉列表中选择TK_xray_ligs，然后点击OK 按钮，指定对接配体。
点击Input Site Sphere参数，从下拉列表中选择coordinates of the sphere。
点击Docking Preferences参数，从下拉列表中选择User Specified，这允许你为对接计算改变特定的参数。
展开Docking Preferences参数，点击Max Hits to Save参数，输入值10。
注：对本教程，降低缺省设置导致报告的配体对接姿态数目减少。
图对接参数设置
7.运行分子对接计算，查看结果
点击流程工具栏（Protocols toolbar）中的按钮运行作业，等待作业完成。这个作业在Pentium 4, 2Gb RAM, 2.8GHz machine 电脑上大约需要花1分钟。
为清晰起见，从菜单栏中选择“Window | Close All”关闭不必要窗口。待作业完成后，双击作业浏览器中刚完成的分子对接作业，打开Report.htm，点击该文件中Output部分的View Results链接，打开对接计算的结果。打开的表格中显示出配体最好打分pose。
图 Report.htm内容
8.浏览对接poses
点击激活“TK_xray_ligs - Table Browser”表格，，按CTRL＋1隐藏流程浏览器和作业浏览器。然后在图形窗口中点击“binding site sphere”表面选择它，鼠标右键点击图形窗口选择“Hide”隐藏“binding site sphere”。
点击表格中第一行的1e2k_lig，按CTRL+H打开体系视图，这会将该配体添加到体系视
图中并在图形窗口中显示出来。在体系视图中，点击1e2k_lig选择它，在工具栏中点击按钮，蛋白结合部位被放大。
在视图窗口中，鼠标右键点击后选择“Receptor-Ligand Hydrogen Bonds”，受体原子与配体对接poses间的氢键会通过绿线显示出来。为了更好的观察受体分子与配体对接pose间的相互作用，可以对体系进行旋转以获得最佳的观赏角度。
在表格浏览器中，点击浏览其他的配体对接poses。
图浏览对接结果
分析对接姿势
计算对接姿势的RMSD值，受体与对接姿势间形成的氢键及紧密接触（范德华碰撞）情况，使用Analyze Ligand Poses protocol流程
1.打开“Analyze Ligand Poses protocol”流程，修改参数
按“CTRL+1”，显示流程浏览器（Protocols Explorer）和作业浏览器（Jobs Explorer）
在流程浏览器下德“Receptor-Ligand Interactions”文件夹中，双击“Analyze Ligand Poses”流程，相应的参数出现在参数浏览器中。点击“Input Ligands”参数格，接着点击按钮，出现指定配体对话框（Specify Ligands dialog）。
在对话框中，点击“All ligands from a Table Browser”单选按钮，然后从下拉列表中选择“TK_xray_ligs”，点击OK按钮。
点击“Input Receptor”参数格，从下拉列表中选择“TK_xray_ligs:1kim_proth”。
展开“Input Receptor”参数，点击“Hydrogen Bond”参数格，从下拉列表中选择True。
展开“Hydrogen Bond”参数，设置“Scope”参数为“Residue”和“Molecule”。对接得到的姿势与整个受体之间及受体的每个氨基酸残基形成的氢键数目将都被计算出来。
点击“Contacts”参数格，从下拉列表中选择“True”。
展开“Contacts”参数，点击“Type”参数，从下拉列表中选择“All”。这一缺省选项计算每个对接pose与整个受体及每个对接pose与受体中单个氨基酸残基间的极性和非极性接触。
点击“Scope”参数格，选择“Residue”。
2.允许流程和查看结果
在流程工具栏中，点击按钮开始计算，这一作业在Pentium 4, 2Gb RAM, 2.8GHz machine.
上大概要花2分钟。当作业完成时跳出作业完成对话框，关闭该对话框。
为简洁方便起见，在菜单栏中选择“Window | Close All”关闭不必要的窗口。
在作业浏览器中，双击已完成的作业，在DS的Html窗口中打开Report.htm文件。在Html 窗口中“Output Files”部分点击“View Results”链接，分析计算的结果将以表格浏览器的形式打开，其中有些列中包括刚计算得到的性质：
对接pose与整个蛋白形成的氢键数；
对接pose与受体每个残基形成的氢键数（304列）；
对接pose与整个蛋白间的过近接触；
对接pose与受体每个残基间的过近接触。
点击激活“TK_xray_ligs - Table Browser”表格，按“CTRL+1”隐藏其他浏览器使表格最大显示。
3.产生氢键数热图（Heat Map）
在表格浏览器中，点击“HBOND Count 2: 1kim_proth A MET46”列头选择该列。然后使用滚动条滚动到“HBOND Count”列末，按SHIFT键，点击“HBOND Count
305: 1kim_proth A ALA375”列头，这将选择表格浏览器中所有包含氢键数的栅格，其中每一列对应一个氨基酸残基，每一行对应一个pose。
在菜单栏中，选择Chart | Heat Map产生热图，热图中的热点对应着对接pose（Y轴）与受体氨基酸残基（X轴）形成的氢键，比如你可以从图中看到Gln125与许多对接pose形成氢键。
通过手动浏览所有的配体对接pose来识别这么多的氢键是非常具有挑战性的。热图快速显示氢键图谱，用于洞察那些对配体结合有重要贡献的氨基酸残基。
移动鼠标指向热图中特定的栅格，浏览栅格对应的信息，如残基名称，pose数和氢键数等。
4.产生过近接触数热图
点击激活“TK_xray_ligs - Table Browser”表格。
在表格浏览器中，点击“Contacts 2: 1kim_proth A MET36”列头选择该列。然后使用滚动条滚动到“Contacts”列末，紧按SHIFT键，点击“Contacts 305: 1kim_proth A ALA375”列头，这将选择表格浏览器中所有包含过近接触数的栅格，同前面一样，其中每一列对应一个氨基酸残基，每一行对应一个pose。
在菜单栏中，选择Chart | Heat Map产生热图，热图中的热点对应着对接pose（Y轴）与受体氨基酸残基（X轴）之间的过近接触数目。移动鼠标到热图中的热点，可以看到某个pose的过近接触数目，垂直条纹表明某个残基与对接pose间的过近接触情况。
5.在图形窗口浏览过近接触
点击激活“TK_xray_ligs - Table Browser”表格。在表格浏览器中，点击第一行，然后在图形窗口空白处，右键点击选择“Receptor-Ligand Bumps”，图中出现紫色虚线，代表当前pose与受体原子之间的过近接触。使用旋转工具旋转窗口中的分子以便更好地观察对接pose和过近接触。
点击表格浏览器中的其他栅格显示被选pose与受体原子之间的过近接触。本教程中不是所有pose都会有过近接触存在。
2. 基于LigandFit方法的蛋白-配体对接及蛋白-配体相互作用的打分评价
目的：介绍如何设置、运行LigandFit分子对接流程，将小分子配体对接到受体活性口袋，开展打分评价分析。
所需功能模块：Discovery Studio Visualizer client, DS LigandFit, DS Analysis，DS CHARMm_Lite
所需数据文件：pdb1kim_protH.msv和TK_xray_ligs.sd
所需时间：1小时左右
介绍
本教程涉及计算化学家所使用的计算方法，包括
载入受体蛋白文件
定义受体，在受体中搜索结合位点
运行对接流程
分析对接结果
优化对接poses
对优化后的对接poses重新打分
分析优化后重新打分的配体pose
运行一致性打分（Consensus Score）流程
分析一致性打分结果
1．载入受体蛋白
在开始工作前，依据个人习惯或喜好在硬盘上建立一文件夹，如D:\Working。
启动Discovery Studio，在文件浏览器（Files Explorer）,寻找到前面建立的文件夹（如D:\Working），鼠标右键点击，然后从右键菜单中选择“Set Default”，设置该文件夹为缺省工作文件夹。当运行流程（Protocol）时，流程相关的输入和输出文件都会保存在该文件夹下。从菜单栏中选择“File | Open...”，打开“Open”对话框，浏览到Samples文件夹，打开
pdb1kim_protH.msv。蛋白结构在3D图形窗口中打开，这个蛋白已经被预处理过，所有的结晶水和配体分子都已被删除，氢原子已经被添加。
2. 定义受体，在受体中搜索结合位点
查看“Binding Site tools”是否已经在工具浏览器（Tools Explorer）中出现，如果看不到“Binding Site tools”，从菜单栏中选择“View | Tool Panels | Binding Site”，调出“Binding Site tools”。
在三维结构视窗中，用鼠标左键点击受体蛋白的任何原子，被选上的原子成黄色方形，高亮显示，然后在“Binding Site tools”中，点击“Define Selected Molecule as Receptor”，定义蛋白分子为受体。如果体系视图（Hierarchy View）是打开的，你将会看到一个新的名为“SBD_Receptor”的组（Group）产生。如果体系视图没有打开，可以通过菜单中的“View | Hierarchy”或者按“CTRL ＋ H”调出。
定义好受体后，接着点击“Binding Site tools”中的“Find Sites from Receptor Cavities”，该命令使用空心发现（cavity detection）算法识别受体蛋白中结合部位洞穴。本教程中识别出9个位点，这些位点按照大小排序，最大的位点与受体蛋白一起在三维图形视窗中显示出来。
【注，可以使用“Binding Site tools”中“Display”下的“Next Site”和“Previous Site”命令浏览所有列出的位点，也可以用“Site Editing”下的“Contract Binding Site”和“Expand Binding Site”命令对位点进行修改。】
3. 运行对接流程【Dock Ligands (LigandFit) Protocol】
在流程浏览器“Protocols Explorer”下的“Receptor-Ligand Interactions”组中，鼠标双击打开“Dock Ligands (LigandFit)”流程。该流程在参数浏览器（Parameters Explorer）中打开，其中“Input Target Receptor”自动设置为“pdb1kim_protH:1kim_proth”，“Input Binding Site”显示为“Site 1 ...”，包括位点1的点的数目，体积（单位为立方埃）和位点的切割水平等。
【注：“Input Target Receptor”参数格中使用“3D窗口名称：分子名称”的格式列出3D 窗口中所有的分子。】
点击“Input Ligands”旁的参数值（Parameter Value）栅格，然后点击栅格最右边的按钮，打开指定配体对话框。
图指定配体对话框示意图
选择“All ligands from a file”，点击按钮，打开“Choose a ligands file”对话框，浏览到Samples 文件夹，打开配体文件TK_xray_ligs.sd ，然后点击OK按钮关闭“Specify Ligands”对话框。指定的配体文件进入“Input Ligands”参数对应的参数值栅格中。
设置“Energy Grid Forcefield”参数值为PLP1（相对于Dreiding或CFF，该方法较快的完成分子对接计算，故在本教程中使用它）。
设置“Conformation search Number of Monte Carlo Trials”参数值为5000，这表明在在对接时的构象搜索阶段对每个配体进行5000次的蒙特卡罗尝试。在DS LigandFit缺省设置中，蒙特卡罗尝试次数设置为配体可旋转键的函数，也就是说对于柔性较大的分子将进行更多次的蒙特卡罗尝试。本例中选择5000使得计算快速的进行但不会显著降低结果的质量。
设置“Pose saving Maximum Poses retained”参数值为5，这表明对于每个配体，将会有5个pose 被保留下来，考虑pose的RMS值和能量，只有那些不同的poses会保留下来。
点击“Scoring Scores”参数相邻的参数值栅格，选择LigScore2，PLP1，Jain，PMF和Ludi Energy Estimate 3等打分方法。在分子对接过程中，对接得到的每个配体pose将会采用这些打分方法进行计算。
在工具栏中点击按钮开始分子对接计算。这个作业需要数分钟完成，作业的状态可以在“Jobs Explorer”中查看。
4. 对接结果分析
作业完成后，点击作业浏览器中的“Start Date”列，确保该列按照降序排列以保证最近的作业在最上面出现。双击“Dock Ligands (LigandFit)”计算对应行的任何栅格，在文件浏览器中打开该分子对接作业的Output文件夹，双击该文件夹下的文件BrowseMolecules.pl，该脚本文件将同时打开两个窗口，对接得到的配体pose将以表格浏览器的形式打开，与之关联的一个三维窗口中将显示蛋白受体结构。表中每一行对应着一个pose，点击该行的任意一个栅格，该pose对应的结构将会在三维窗口中显示出来，通过依次点击表格中的行来浏览所有对接得到的配体pose。
图X 配体对接poses的显示
为了更清楚的观察对接得到的配体poses，可以考虑将结合位点的点隐藏起来，使用鼠标双击结合部位任何一点，该结合位点将会被选上，鼠标右键点击后选择“Hide”，结合位点将会被隐藏。同样的方法也可以用于隐藏受体蛋白分子。
点击“LigScore2_Dreiding”列的顶部选择该列，按住CTRL键，选择“-PLP1”列，表格浏览器中的这两列都会被高亮显示。
从菜单栏中选择“Chart | Point Plot”，产生一点图，横坐标为“LigScore2_Dreiding”，纵坐标为“-PLP1”，图中的每个点对应着一个配体对接pose。
图-PLP1与LigScore2_Dreiding关系示意图
从菜单栏中选择“Scripts | Ligand Interactions | Show Ligand Binding Site Atoms”,该命令使得只有那些在活性部位周围的氨基酸残基被显示出来，其中的第一个配体对接pose以绿色显示。在三维窗口空白处鼠标右键点击，选择“Receptor-Ligand Bumps”和“Receptor-Ligand Hydrogen Bonds”，按前面方式浏览配体对接pose，受体与配体之间的氢键也会被显示出来（图X）。
图X 受体-配体相互作用示意图
5. 配体对接pose的优化
接着使用“Ligand Minimization”流程在固定受体分子结构的情况下，优化前面对接得到的配体pose。
在流程浏览器中，双击“Receptor-Ligand Interactions”文件夹下的“Ligand Minimization”流程，“Ligand Minimization”流程将在参数浏览器中打开。在“Input Receptor”右边的栅格中选择“pdb1kim_protH:1kim_proth”，这将选择该蛋白作为“Ligand Minimization”流程的受体分子。
在“Input Ligand”右边的栅格中，点击最右边的按钮打开指定配体（Specify Ligands）对话框，选择“All ligands from a table browser”，“docked”已经出现在备选的表格浏览器名称中，点击“OK”关闭对话框，“docked”这一名称出现在“Input Ligand File”右边的栅格中。
其他参数取缺省值，点击按钮运行“Ligand Minimization”流程。
当这一流程开始运行，作业浏览器表格中出现新的一行，这一作业大概需要20分钟完成。
当作业完成后，该作业的状态变化为“Success”，双击该作业对应的任意栅格，打开文件浏览器中该作业的Output文件夹，注意观察该文件夹在文件夹体系中的位置。
6. 对优化后的对接poses重新打分
在流程浏览器中，双击“Receptor-Ligand Interactions”文件夹下的“Score Ligand Poses”流程，“Score Ligand Poses”流程将在参数浏览器中打开。在“Input Receptor”右边的栅格中选择“pdb1kim_protH:1kim_proth”，pdb1kim_protH:1kim_proth出现在该栅格中，下面的“Input Binding Site”参数值将自动更新为“Site 1”。
在“Input Ligand File”右边的栅格中，点击最右边的按钮打开指定配体（Specify Ligands）
对话框，选择“All ligands from a file”，点击按钮，打开“Choose a ligands file”对话框，浏览到前面“Ligand Minimization”计算的Output文件夹，双击文件minimized.sd，该文件被选上，其名称进入“Specify Ligands”对话框，点击“OK”关闭它。现在流程中“Input Ligands”参数值已经被设置为这个指定的sd文档。
设置“Scoring Functions”为LigScore2，PLP1，PMF，Jain和Ludi Energy Estimate 3，在接着的计算中，这些打分方法将会被考虑。
从工具栏中点击按钮开始运行“Score Ligand Poses”流程，这一计算大概要一分钟左右。
7. 分析优化后重新打分的配体pose
计算完成后，双击作业浏览器中该计算所对应行的任意栅格，打开文件浏览器中作业对应的Output文件夹，双击该文件夹下的BrowseMolecules.pl。同前面一样，该脚本文件将同时打开两个窗口，配体pose将以表格浏览器的形式打开，与之关联的一个三维窗口中将显示蛋白受体结构。表中每一行对应着一个pose，点击该行的任意一个栅格，该pose对应的结构将会在三维窗口中显示出来，通过依次点击表格中的行来浏览所有对接得到的配体pose。
按照与前面相同的方法做-PLP1与LigScore2_Dreiding关系示意图，比较两者的不同。
8. 运行一致性打分（Consensus Score）流程
在流程浏览器中，双击“Receptor-Ligand Interactions”文件夹下的“Consensus Score”流程，“Consensus Score”流程将在参数浏览器中打开。
在“Input Ligand”右边的栅格中，点击最右边的按钮打开指定配体（Specify Ligands）对话框，选择“All ligands from a table browser”，“minimized”已经出现在备选的表格浏览器名称中，点击“OK”关闭对话框，“minimized”这一名称出现在“Input Ligand”右边的栅格中。
在“Input Properties”右边的栅格中，点击最右边的按钮，出现“Input Properties”对话框，选择-PLP1, -PMF, Jain, LigScore2_Dreiding, 和Ludi_3，点击“OK”即可。
其他参数取缺省值，运行“Consensus Score”流程，该计算大概需要1分钟左右完成。
9. 分析一致性打分结果
计算完成后，双击作业浏览器中该计算所对应行的任意栅格，打开文件浏览器中作业对应的Output文件夹，双击该文件夹下的consensus.sd文件，该文件以表格浏览的形式打开，在该表格中有一列为“Consensus”，双击该列会对该列数据进行排序，确保数据按降序排列，可以看到第一行的“Consensus”分为5，对应1e2k_lig分子。浏览表格中这个pose对应的5种打分，会发现这个pose在5种打分评价中都有高分，从而导致其一致性评分值为5。
3. 基于CHARMm的分子对接(CDOCKER)和对接姿态分析
目的：介绍如何使用CDOCKER进行分子对接和配体对接姿态分析
所需功能模块：Discovery Studio Visualizer Pro, Dock Ligands (CDOCKER) protocol from CHARMm, Analyze Ligand Poses protocol
所需时间：大约45分钟
介绍
本教程中,您将：
使用基于CHARMm的分子对接算法CDOCKER将生物素（biotin）及6个生物素类似物对接到链霉亲和素（streptavidin，PDB ID 1AVD）活性部位；
分析配体对接姿态，计算RMSD值，对接姿态与受体之间的氢键数目和紧密接触（范德华碰撞）数目。
1、使用基于CHARMm的分子对接算法CDOCKER将生物素（biotin）及6个生物素类似物对接到链霉亲和素（streptavidin，PDB ID 1AVD）活性部位。
在文件浏览器窗口，浏览到文件夹[Samples]，寻找到1AVD.pdb，鼠标双击，链霉亲和素（1AVD）将在DS中一个新的三维窗口打开。
在工具浏览器窗口中，鼠标点击窗口最上方列表框的下拉箭头，选择Receptor-Ligand Interactions，在工具浏览器窗口中展示受体-配体相互作用工具面板组。
从工具面板组中找到力场工具面板，确保当前力场为缺省的CHARMm力场，否则通过Choose forcefield命令选择CHARMm力场，然后点击Apply Forcefield命令，给分子赋力场。
图力场定义示意图
在Discovery Studio中有多种方法识别受体的结合部位，接着，我们首先使用LigandFit洪水填充（flood-filling）方法识别结合部位，然后使用一环绕结合部位的球体来标明配体结合部位。
用鼠标左键点击选择受体任何原子，然后在结合位点(Binding Site)工具面板中先点击Define Selected Molecule as Receptor命令，接着点击Find Sites from Receptor Cavities命令。系统视图中出现识别出的三个位点，第一个位点（Site 1）在三维窗口中展示为绿色小球。
小贴士：如果系统视图没有被显示，按CTRL+H显示它。
Site 1Define Sphere from Selection图活性位点定义工具示意图在流程浏览器窗口，点击紧挨Receptor-Ligand Interactions文件夹的+号展开该文件夹，显示这个组中所有可用的流程（Protocol），双击Dock Ligand (CDOCKER)流程，该流程在参数浏览器（Parameters Explorer）中打开，受体分子自动载入到Input Receptor参数格。
在文件浏览器中，浏览到[Samples]文件夹，双击BTN1_7.mol2，文件中包含的biotin及biotin 类似物在三维窗口中打开。
在参数浏览器中点击Input Ligands参数格，按钮在这一行显示出来，点击按钮，显示指定配体（Specify Ligands）对话框。在对话框中从All ligands from a 3D Window选项中选择BTN1_7，点击OK按钮。
Parameter ValueInput Site SphereAdvanced+点击在流程工具栏中的按钮开始运行该分子对接计算，作业进展可以在作业浏览器窗口（Jobs Explorer）监测。计算完成后作业浏览器窗口中的状态栏会显示“Success”。双击该作业行打开Output文件夹和Report.htm文件。Output 文件夹也包含几个文件，包括对接作业中优化后的配体姿态文件refind.sd、每个配体CHARMm 运算日志文件等。
双击ViewResults.pl文件，这个perl脚本打开受体分子的同时也以表格浏览形式打开refine.sd 文件。按Press Ctrl+1最大化观测区域，然后浏览表格浏览器中对接的配体姿态，随着鼠标点击表格浏览器中的不同配体对接姿态，视图窗口中的配体对接姿态会随之更新。
按Ctrl+H在三维窗口中显示系统视图，从系统视图中选择配体分子（BTN1），然后在视图
工具栏（View toolbar）中点击按钮，配体分子将放大到与整个屏幕相适应。右键点击图形窗口空白处，出现右键菜单（context menu），在右键菜单中选择Receptor-Ligand Hydrogen Bonds命令。
UPDOWNCDOCKER ENERGYChartLine PlotConsensus Score流程中。
图按名称浏览对接结果
2. 分析配体对接姿态，计算RMSD值，对接姿态与受体之间的氢键数目和紧密接触（范德华碰撞）数目。
下面你将根据配体对接姿态间的RMSD值、配体对接姿态与受体之间形成的氢键和紧密接触来开展对接结果分析。
关闭除refine-Table Browser窗口以外的所有三维窗口，按Ctrl+1，Discovery Studio窗口显示回复通常状态，流程浏览器和作业浏览器窗口被显示出来。
在流程浏览器窗口，打开Receptor-Ligand Interactions文件夹，双击Analyze Ligands Poses流程，该流程在参数浏览器中打开，Input Receptor对应的参数格中自动载入受体分子。
点击Input Ligands参数格，接着点击参数行中的椭圆形按钮，显示指定配体对话框。在对话框中，选择All ligands from a Table Browser选项，refined文件已经被预先选择在表格浏览选择格中，点击OK按钮。
在参数浏览器窗口中设置RMSD参数值为True，然后点击紧挨RMSD参数格的“+”号展开该参数组，设置参考参数（Reference）为First Pose，计算每个配体的所有对接姿态与第一个姿态之间的RMSD值。
Atom GroupHeavy Atom你可以改变Label参数中已存在的文字或保留原来的缺省值，缺省值将会在输出的sd文档中产生一栏RMSD数据
设置Hydrogen Bond参数为True，然后点击近邻Hydrogen Bond参数的“+”号展开该参数组。
在“Scope”参数中，选择“Residue”，不选“Molecule”，这意味着每个pose与受体分子每个残基间的氢键将被记入到计算结果中的sd文件中，文件中每一列对应一个氨基酸残基。
如有必要可以改变“Label”参数，本例中保留缺省设置。
图氢键分析设置
设置Contacts参数值为True，然后点击紧挨Contacts参数格的“+”号展开该参数组，在Type 参数中，选择All选项，保留Threshold参数为空，这意味着受体和配体间所有的范德华接触都会被计算。
设置“Scope”参数为“Residue”，这意味着每个pose与受体分子每个残基间的范德华接触将被记入到计算结果中的sd文件中，文件中每一列对应一个氨基酸残基。
图分析对接姿势流程参数设置
点击按钮开始运行计算，完成这个“Analyze Ligand Poses”作业大概需要40秒时间，作业完成后，作业状态变为Success。双击作业浏览器中的该作业行，打开Output文件夹和Report.htm 文件，浏览Report.htm文件查看与该作业相关的参数。
双击Output文件夹下的文件Output.sd，该文件以表格浏览的形式打开，浏览表格会发现多出许多列来，多出的列中包含了配体对接pose的RMSD值、氢键（HBOND Count）和范德华接触（Contacts）信息。
按Ctrl+1最大化视图区域。然后在表格浏览器中点击“HBOND Count 1: 1AVD A LYS3”列的顶部，选择该列，接着向右找到“HBOND Count”的最后一列，按住SHIFT键，点击“HBOND Count 249: 1AVD 0 NAG600”列的顶部，这样output.sd文件中所有的氢键数信息都被选中。
从菜单栏中选择“Chart | Heat Map”产生氢键热图，图中横坐标为氨基酸残基，纵坐标为配体对接poses，图中热点颜色隐含配体对接pose与氨基酸残基间的氢键数，蓝色的表示氢键数目为0，红色表明最多氢键数目。从图中可以看到，Ala39与配体BTN1的10个pose形成了许多氢键。
点击“Output- Table Browser”表格，按照同样的方法在表格浏览器中点击“Contacts1: 1AVD A LYS3”列的顶部，选择该列，接着向右找到“Contacts”的最后一列，按住SHIFT键，点击“Contacts1: 1AVD 0 NAG600”列的顶部，这样output.sd文件中所有的范德华接触信息都被选中。
从菜单栏中选择“Chart | Heat Map”产生范德华接触热图，图中横坐标为氨基酸残基，纵坐标为配体对接poses，从图中可以看到，Ala39与poses 41，48，55和56有不好的接触。
点击“refined-Table Browser”表格，按Ctrl+H打开体系视图（Hierarchy View），展开A链找到Ala39，选上该氨基酸残基，点击工具栏中的按钮，Ala39将被放大，点击表格中与Ala39形成氢键或有不好相互作用的pose观察它们之间的相互作用。
当配体pose很多的时候，采用逐一浏览的方法查看配体对接pose与受体之间的氢键或不好接触的情况是非常困难的，采用热图使得这样的工作变得简单而直观。
4. 受体柔性分子对接
目的：受体和配体柔性均考虑的分子对接
所需功能模块：Discovery Studio Visualizer client, DS LibDock, DS Catalyst Conformation, DS CHARMm, and DS Protein Refine.
所需数据文件：1s1x_prot.msv, 1fk9_lig.sd, 和1s1x_prot-conformations.mol2.
Time: 1 hour 30 minutes.
所需时间：1小时30分钟左右
背景
配体将按如下步骤对接到活性部位氨基酸残基有柔性侧链的受体中：
?选择受体柔性氨基酸残基，使用CHARMm通过改变侧链构象计算出一组结构
?使用LibDock将柔性配体对接到每一个受体构象的活性部位
?使用ChiRotor（CHARMm）在刚性配体存在的情况下优化选定的蛋白侧链
?使用CDOCKER优化最后的配体
介绍
在本教程中，你将完成一个交叉对接实验，将来自PDB ID为1fk9的配体对接到另外一个HIV 逆转录酶结构中。
本教程包括：
?准备对接的分子体系，完成分子对接计算
?对接结果分析
准备对接的分子体系，完成分子对接计算
1. 在DS窗口中打开蛋白和配体文件
在DS文件浏览器中，寻找蛋白数据文件1s1x_prot.msv，双击，蛋白将在一个新的三维窗口中打开。接着在DS文件浏览器中找到配体数据文件1fk9_lig.sd，将其拖拽到受体蛋白所在的三维窗口。
在1s1x_prot.msv中只有结合位点周围的氨基酸残基被显示出来，这个文件包含了1s1x结构的结合位点。
注：Libdock分子对接教程中有分子对接中如何准备受体文件的详细描述。
1.对配体分子赋力场参数
在工具浏览器中，从下拉列表中选择“Receptor-Ligand Interactions”，打开
“Receptor-Ligand Interactions”工具栏。
在力场（Forcefield）工具栏中从下拉列表中选择CHARMm，点击Apply Forcefield，给小分子配体赋力场。
配体赋好力场后，Tools浏览器中其力场状态将显示为：1s1x_prot typed with
1s1x_prot-CHARMm
2.打开柔性对接流程，修改参数
在Protocol浏览器中展开“Receptor-Ligand Interactions”文件夹，双击“Flexible Docking”
流程，打开柔性对接流程，该流程的参数项在参数浏览器中出现。
在参数浏览器中点击“Input Typed Protein Molecule”参数，然后从下拉菜单中选择“1s1x_prot:1s1x_prot”。
点击“Input Ligands”，接着点击按钮打开指定配体对话框。在对话框中点击“All ligands from a 3D Window”单选按钮，从下拉菜单中选择1s1x_prot，最后点击OK按钮确定。
点击“Input Site Sphere”参数格，从下拉菜单中选择“default coordinates”。
点击“Selected Residues”参数格，从下拉菜单中选择“1s1x_res8”。这一操作将选择活性部位的一组氨基酸残基，这些氨基酸残基已经预先被选上且定义为1s1x_res8组。
展开“Generate Protein Conformations”参数组，点击“Maximum Number”参数，输入数值2。
展开“Generate Ligand Conformations”参数组，点击“Conformation Method”参数，从下拉菜单中选择“best”方法。
注意：虽然BEST方法不是构象生成方法参数缺省设置，本例中使用该方法是因为对于含复杂环的配体它能提供更好的构象空间覆盖。
展开Docking参数组，点击参数“Max Hits to Save”设置最多保存结果为3。
3.分子对接计算和结果浏览
在流程工具栏，点击运行按钮，等待作业完成。在奔腾4，2.8GHz和2Gb RAM电脑上该作业需要运行大约60分钟。当作业完成时会出现作业完成对话框，关闭作业完成对话框。
在开始结果浏览之前，为了简洁起见，在菜单中选择“Window | Close All”关闭所有窗口。
在作业浏览器（Jobs Explorer）中，双击刚完成的作业，这会在Html窗口中打开Report.htm 文件。在Html窗口中的输出文件（Output Files）部分，点击“View Results”链接。对接得到的配体pose文件1s1x_prot.sd和受体文件1s1x_prot.msv将会在同一个窗口中被打开。
4.浏览配体对接姿态
点击“1s1x_prot - Table Browser”标签激活该窗口，为便于浏览，按“CTRL+1”隐藏流程浏览器和作业浏览器。
按“CTRL+H”打开系统视图（Hierarchy View）。
在系统视图中，勾选SBD_Receptor，蛋白所有氨基酸残基都显示出来。
在图形视图中，点击结合位点球（binding site sphere）的表面选择它，右键点击图形视图然后选择Hide隐藏结合位点球。
在表格浏览器中，点击第一行的1fk9_lig，配体分子被添加到系统视图，且在图形视图中显示出来。
在系统视图中点击1fk9_lig选择配体，然后在工具栏中点击Fit To Screen按钮，结合部位将被放大占据整个图形视图。接着右键点击图形视图，选择Receptor-Ligand Hydrogen Bonds，受体原子和配体对接姿态之间的氢键以绿色虚线显示出来。
小贴士：可以通过旋转来更好地观察受体和配体相互作用
在表格浏览器中，继续点击剩下的配体对接姿态，这样对接姿态将被添加到系统视图中去并逐一在图形视图中显示出来，前面“Selected Residues”参数识别出的氨基酸残基侧链构象将随着配体姿态变化而变化
注：不是本教程中所有配体姿势都会暂时氢键。
右键点击图形视图，取消选定Receptor-Ligand Hydrogen Bonds，隐藏氢键。从菜单中选择Window | Close All，关闭所有窗口。
分析配体对接姿态
下面我们计算配体对接姿态的RMSD值及分析其CDOCKER能量
1.在DS窗口中打开1fk9配体的晶体构象
按CTRL+1使Discovery Studio浏览器回复通常状态。在文件浏览器中找到1fk9_lig.sd，右键点击，选择Open With | 3D Window，1fk9配体的晶体构象将在一个新的三维窗口中打开。【1fk9配体已经通过分子叠合的方法放置在1s1x中，在进行分子叠合的时候，只考虑结合位点周围氨基酸残基的主链重原子】
2.在DS三维窗口中打开所有柔性对接产生的对接姿态
在文件浏览器中，打开柔性对接作业输出文件夹
注：通常情况下，作业文件夹会保存在My Documents\FlexibleDocking_
将1s1x_prot.sd拖拽到配体晶体构象所在的三维窗口，这会在同一三维窗口打开所有的对接姿态。
3.将晶体姿态定义为结构比较的参考姿态
在系统视图中，点击第一个配体姿态（1fk9_lig）选择它，这个姿态即对应晶体姿态。从菜单中选择Structure | RMSD | Set Reference，将1fk9晶体构象设置为RMSD计算的参考构象。
4．计算对接产生的姿态与晶体姿态的差异
在菜单中选择Structure | RMSD | Heavy Atoms，计算对接产生的姿态与晶体姿态的差异，RMSD值将在新的窗口中出现。
胡远东
2009-02-23
分子对接
AutoDock和AutoDock Tools 使用教程 一、分子对接简介及软件介绍 1．分子对接理论基础 所谓分子对接就是两个或多个分子之间通过几何匹配和能量匹配而相互识别的过程。分子对接在酶学研究以及药物设计中具有十分重要的意义。在酶激活剂、酶抑制剂与酶相互作用以及药物分子产生药理反应的过程中，小分子（通常意义上的Ligand）与靶酶（通常意义上的Receptor）相互互结合，首先就需要两个分子充分接近，采取合适的取向，使两者在必要的部位相互契合，发生相互作用，继而通过适当的构象调整，得到一个稳定的复合物构象。通过分子对接确定复合物中两个分子正确的相对位置和取向，研究两个分子的构象，特别是底物构象在形成复合物过程中的变化，是确定酶激活剂、抑制剂作用机制以及药物作用机制，设计新药的基础。 分子对接计算是把配体分子放在受体活性位点的位置，然后按照几何互补、能量互补化学环境互补的原则来实时评价配体与受体相互作用的好坏，并找到两个分子之间最佳的结合模式。分子对接最初思想起源于Fisher E.的“锁和钥匙模型”（图），认为“锁”和“钥匙”的相识别的首要条件是他们在空间形状上要互相匹配。然而，配体和受体分子之间的识别要比“锁和钥匙”模型复杂的多。首先，配体和受体分子的构象是变化的，而不是刚性的，配体和受体在对接过程中互相适应对方，从而达到更完美的匹配。其次，分子对接不但要满足空间形状的匹配，还要满足能量的匹配。配体和受体之间的通过底物分子与靶酶分子能否结合以及结合的强度最终是由形成此复合物过程的结合自由能变化ΔG bind所决定的。 互补性（complementarity）和预组坦织（pre-organization）是决定分子对接过程的两个重要原则，前者决定识别过程的选择性，而后者决定识别过理的结合能力。互补性包括空间结构的互补性和电学性质的互补性。1958年Koshland提出了分子识别过程中的诱导契合（induced fit）概念，指出配体与受体相互结合时，受体将采取一个能同底物达到最佳结合的构象（图1）。而受体与配体分子在识别之前将受体中容纳配体的环境组织的越好，其溶剂化能力越低，则它们的识别效果越佳，形成的复合物也就越稳定。
分子标记技术的种类
分子标记技术的种类-标准化文件发布号：（9456-EUATWK-MWUB-WUNN-INNUL-DDQTY-KII
分子标记技术的种类根据不同的核心技术基础，DNA分子标记技术大致可分为三类: 第一类以Southern杂交为核心, 其代表性技术为RFLP；第二类以PCR技术为核心，如RAPD、SSR、AFLP、STS、SRAP、TRAP等；第三类以DNA序列(mRNA或单核苷酸多态性)为核心，其代表性技术为EST标记、SNP标记等。理想的分子标记应达到以下的要求：①具有高的多态性； ②共显性遗传；③能够明确辨别等位基因；④分布于整个基因组中；⑤选择中性(即无基因多效性)；⑥检测手段简单、快速； ⑦开发成本和使用成本尽量低廉；⑧在实验室内和实验室间重复性好。目前，没有任何一种分子标记均满足以上的要求，它们 均具有各自的优点和不足。其特点比较见表一。 1限制性内切酶片段长度多态性标记（Restriction Fragment Length Polymorphism，RFLP）1974年，Grozdicker 等人鉴定温度敏感表型的腺病毒DNA突变体时，发现了经限制性内切酶酶解后得到的DNA片段产生了差异，由此首创了第一代DNA分子标记技术——限制性内切酶片段长度多态性标记(RFLP)。其原理是由于不同个体基因型中内切酶位点序列不同(可能由碱基插入、缺失、重组或突变等造成)，利用限制性内切酶酶解基因组DNA时，会产生长度不同的DNA酶切片段，通过凝胶电泳将 DNA片段按各自的长度分开，通过Southern印迹法，将这些大小不同的DNA片段转移到硝酸纤维膜或尼龙膜上，再用经同位素或地高辛标记的探针与膜上的酶切片段分子杂交，最后通过放射性自显影显示杂交带，即检出限制性片段长度多态性。进行 RFLP时，酶切要彻底，注意内切酶的选择，对于亲缘关系很近的物种，可增加内切酶的使用种类。目前RFLP的使用领域很广泛，其具有以下优点：①RFLP标记源于基因组DNA的自身变异，理论上可覆盖整个基因组，能提供丰富的遗传信息；②标记不受组织、环境和发育阶段的影响；③呈共显性，即杂交时等位DNA片段均呈现带，能区分纯合基因型和杂合基因型，F2表现出 1∶2∶1的孟德尔分离定律[3]，提供标记座位完全的遗传信息；④由于限制性内切酶的专一性使结果稳定可靠，重复性好。其缺点是：①操作繁琐，费时；②酶切后的DNA质量要求高；③使用放射性同位素进行分子杂交，有危险性等。 2随机扩增多态性DNA标记 (Random Amplified Polymorphic DNA，RAPD) 20世纪80年代，基于PCR技术的第二代分子标记技术诞生并迅速发展起来。1990年，Williams 等发表了一种不需预先知道DNA序列信息的检测核苷酸序列多态性的方法，即随机扩增多态性DNA标记(RAPD)。其原理是以碱基顺序随机排列的寡核苷酸单链(8-10bp)为引物，以组织中分离出来的基因组DNA为模板进行扩增。随机引物在基因组DNA序列上有其特定结合位点，一旦基因组在这些区域发生DNA片段插入、缺失或碱基突变，就可能导致这些特定结合位点的分布发生变化，从而导致扩增产物的数量和大小发生改变，表现出多态性。用琼脂糖凝胶电泳分离扩增产物，溴化乙锭染色后可在紫外光下显现出基因组相应区域DNA的多态性。与RFLP相比，RAPD方便易行，DNA用量少，设备要求简单，不需DNA探针，设计引物也不需要预先进行序列分析，不依赖于种属特异性和基因组的结构；合成一套引物可以用于不同生物基因组分析，用一个引物就可扩增出许多片段，并且不需使用同位素，安全性好。但因为引物较短导致退火温度较低，易产生错配，故实验的稳定性和重复性差，且为显性标记，不能区分纯合子和杂合子。 RAPD 标记技术利用单引物扩增多个基因位点使其在一定程度上对反应条件敏感，这会限制其应用。将RAPD-PCR变成经典的PCR可克服此限制，即设计更长的引物。1993年，Paran提出的序列特征化扩增区域标记(Sequenced Characterized Amplified Region，SCAR)即为以经典PCR为基础的分子标记技术[1]。SCAR标记技术通过对产生的RAPD片段克隆和测序，设计一对互补于原
分子对接技术与共有药效基团比对法
分子对接技术与共有药效基团比对法 ——一种发现多靶点药物的策略[前言]:相信大家一定知道举世闻名的瑞士军刀，这种小小的工具因为其多功能性而深受喜爱.多年来,科学界也一直在致力于研究药物界的“瑞士军刀”，一种能影响多个靶点的药物。这样的研究是一项打破传统的勇敢尝试，本文作者使用了一种将分子对接技术与共有药效基团比对法相结合的策略成功发现了一种能同时抑制LTＡ4Ｈ-h及hｎps-PLＡ2两种炎症反应相关酶的化合物，为多靶点药物的研究带来了一线曙光。 【设计多靶点药物的意义】 现代医学研究越来越表明，引起疾病的机制并非想象中的那么简单。身体机能的正常运行依赖于一个复杂而精确的生物效应网络，至今为止的大部分医学理论均认为疾病是由效应网络中某个节点出现问题而引起的，正是依据这一思想，目前大多数药物研究都把精力耗费在了单一靶点药物的研究上。但是，有越来越多的证据显示，疾病往往是由于多个节点出现问题而产生的。如果药物的开发始终禁锢在单一靶点的研究上，我们依然会在相当长的一段时间内对癌症、抑郁症等复杂疾病束手无策。另一方面,一些刚上市时具有良好效果的单一靶点药物正面临着耐药性不断增加的问题，这一点并不奇怪,因为针对单一靶点的长期用药必然会激发机体对药物效应产生代偿机制。为了解决以上两点问题，医学界不得不采取多药联用的手段来达到最佳的治疗效果，但是这又带来了新的不安全因素——药物相互作用带来的危险。临床药理学的研究显示,多药合用将大大增加ADR的发生率,但由于多靶点药物的缺乏,病人只得承受这样的风险,有时甚至明知两药合用会产生毒性，例如治疗结核病时使用的异烟肼和利福平,在权衡利弊后也只能照用，医务人员所能做的只是加强监测,尽可能的降低风险。要解决上述这些问题,设计出多靶点药物无疑是一个重要的思路。 【传统多靶点药物设计方法的局限性】 传统的多靶点药物设计方法主要有三种：偶然发现、活性单靶点化合物的结合以及利用高通量筛选进行“海选”。依靠这些发放，科学界的确开发出了一些有临床应用价值的多靶点药物，但是这三种方法均存在着不同的局限性。偶然发现早已不是药物开发的主流方法，借此开发多靶点药物是件值得庆幸的事，却并不能对多靶点药物的发展有所帮助。单靶点活性化合物结合法依据的是一条“1”+“1”=“２”的公式,即对一个靶点有效的化合物与对另一靶点有效的化合物相结合将创造出对两个靶点都有效的化合物。但事实上,这一公式的正确性是值得怀疑的。许多此类实验显示，结合物往往只对一个靶点有效，而对另一个靶点只是勉强有效，实际的公式变为了“1”+“1”=“1.5”。另一方面,本文的研究表明，对两个靶点活性均很低的化合物在影响多个靶点时也可以成为一个很好的活性化合物，这样我们在进行结合实验时也不能排除“0.5”+“０.５”＝“2”的可能性。只是如此一来，即使我们只想寻找一个双靶点化合物，并且假设每个靶点的活性化合物都只有1００个,我们也得进行多达10000次的结合实验以进行筛选，这样耗时的研究在目前显然是不可行的。至于高通量筛选,它之所以可行是由于有人发现具有多靶点抑制作用的化合物通常都是小分子化合物，并且活性往往取决于重原子的结合能，这样需进行筛选的化合物也就可以限定在有限的范围之内。即便如此，这样的筛选依然有如沙里淘金，花费巨大却效率低下，更何况这种方法仅能应用于多靶点抑制剂的筛选,因此用这项技术寻找多靶点药物依旧是困难重重。 【新的思路】 上述几种设计方法之所以很难取得成功,是因为他们在寻找多靶点药物的过程中忽视了一个重要的信息来源——靶蛋白的结构信息。我们不难想象,药物要与一个靶点起作用,其结构必定与靶蛋白的结构有所联系。凭借目前的研究手段，通过靶蛋白的结构信息来推测药物
AutoDock分子对接_中文
分子对接 ——使用AutoDock和AutoDock Tools 一、分子对接简介及软件介绍 二、对接准备及对接操作 三、结果分析 一、分子对接简介及软件介绍 1．分子对接理论基础 所谓分子对接就是两个或多个分子之间通过几何匹配和能量匹配而相互识别的过程。分子对接在酶学研究以及药物设计中具有十分重要的意义。在酶激活剂、酶抑制剂与酶相互作用以及药物分子产生药理反应的过程中，小分子（通常意义上的Ligand）与靶酶（通常意义上的Receptor）相互 分子正确的相对位置和取向，研究两个分子的构象，特别是底物构象在形成复合物过程中的变化，是确定酶激活剂、抑制剂作用机制以及药物作用机制，设计新药的基础。 互补的原则来实时评价配体与受体相互作用的好坏，并找到两个分子之间最佳的结合模式。分子对接最初思想起源于Fisher E.的“锁和钥匙模型”（图），认为“锁”和“钥匙”的相识别的首要条件是他们在空间形状上要互相匹配。然而，配体和受体分子之间的识别要比“锁和钥匙”模型复杂的多。首先，配体和受体分子的构象是变化的，而不是刚性的，配体和受体在对接过程中互相适应 程的结合自由能变化ΔG bind所决定的。 互补性（complementarity）和预组坦织（pre-organization）是决定分子对接过程的两个重要原则，前者决定识别过程的选择性，而后者决定识别过理的结合能力。互补性包括空间结构的互补性和电学性质的互补性。1958年Koshland提出了分子识别过程中的诱导契合（induced fit）概念，指出配体与受体相互结合时，受体将采取一个能同底物达到最佳结合的构象（图1）。而受体与配体分子在识别之前将受体中容纳配体的环境组织的越好，其溶剂化能力越低，则它们的识别效果越佳，形成的复合物也就越稳定。
分子标记技术综述
分子标记技术及其在植物药材亲缘关系鉴定中的应用 分子标记技术 分子标记（Molecular Markers）是以个体间遗传物质内核苷酸序列变异为基础的遗传标记，是DNA水平遗传多态性的直接反映[1]。与其他几种遗传标记——形态学标记、生物化学标记、细胞学标记相比，DNA分子标记具有极大的优越性：大多数分子标记为共显性，对隐性性状的选择十分便利；基因组变异极其丰富，分子标记的数量几乎是无限的；在生物发育的不同阶段，不同组织的DNA都可用于标记分析；分子标记揭示来自DNA的变异；表现为中性，不影响目标性状的表达，与不良性状无连锁；检测手段简单、迅速[2]。 技术种类及原理 分子标记技术自诞生起已研究出数十种，尽管方法差异显著，但都具有一个共同点，即用到了分子杂交、聚合酶链式反应（PCR）、电泳等检测手段。应用较为广泛的技术有以下几种： 1.限制性片段长度多态性（Restriction Fragment Length Polymorphisms，RFLP） RFLP是最早开发的分子标记技术，指基因型间限制性内切酶位点上的碱基插入、缺失、重排或突变引起的，是由Grodzicker等于1974年创立的以DNA-DNA杂交为基础的遗传标记。基本原理是利用特定的限制性内切酶识别并切割不同生物个体的基因组DNA，得到大小不等的DNA片段，所产生的DNA数目和各个片段的长度反映了DNA分子上不同酶切位点的分布情况[3]。通过凝胶电泳分析这些片段，就形成不同带，然后与克隆DNA探针进行Southern 杂交和放射显影，即获得反映个体特异性的RFLP图谱。它所代表的是基因组DNA在限制性内切酶消化后产生片段在长度上差异。由于不同个体的等位基因之间碱基的替换、重排、缺失等变化导致限制内切酶识别和酶切发生改变从而造成基因型间限制性片段长度的差异。 RFLP的等位基因其有共显性特点，可靠性高，不受环境、发育阶段或植物器官的影响。RFLP标记位点数量不受限制，通常可检测到的基因座位数为1—4个，标记结果稳定，重复性好。RFLP技术也存在一些缺陷，主要是克隆可表现基因组DNA多态性的探针较为困难；另外，RFLP分析工作量大，成本高，使用DNA量大，使用放射性同位素和核酸杂交技术，不易自动化，尽管结合PCR技术，RFLP仍在应用，但已不再是主流分子标记。 2.随机扩增多态性DNA（Random Amplification Polymorphism，RAPD） RAPD技术是1990年由William和Welsh等人利用PCR技术发展的检测DNA多态性的方法，其基本原理是利用随机引物（一般为8—10bp）通过PCR反应非定点扩增DNA片段，然后用凝胶电泳分析扩增产物DNA片段的多态性。扩增片段多态性便反映了基因组相应区域的DNA多态性。RAPD所使用的引物各不相同，但对任一特定引物，它在基因组DNA序列上有其特定的结合位点，一旦基因组在这些区域发生DNA片段插人、缺失或碱基突变，就可能导致这些特定结合位点的分布发生变化，从而导致扩增产物数量和大小发生改变，表现出多态性[4]。就单一引物而言，其只能检测基因组特定区域DNA多态性，但利用一系列引物则可使检测区域扩大到整个基因组，因此，RAPD可用于对整个基因组DNA进行多态性检测，也可用于构建基因组指纹图谱。 与RFLP技术相比，RAPD技术操作简便快速，省时省力，DNA用量少，同时无需设计特定的引物，扩增产物具有丰富的多态性。但RAPD也存在一些缺点：(1)RAPD标记是一个显
(完整版)10分钟教你掌握分子对接模拟软件(医药向)
首先介绍一下自己吧，本人毕业于南方某知名211大学药学系，目前于澳门科技大学攻读硕士研究生。从本科开始自己就在接触CADD（计算机辅助药物设计）方面的软件知识，在此将分享一些自己的纯干货！下面将以一个实例操作带大家迅速认识和掌握分子模拟对接，希望给各位从事医药行业和药物化学合成的同学带来帮助。 话不多说，下面进入正题。 首先我们搞清楚一个概念：什么是分子模拟对接。分子模拟对接简单来说就是利用电脑软件将受体蛋白与配体分子进行模拟对接，计算它们的结合能（KJ/MOL）大小来判断结合是否紧密，若结合效果比较理想，那么该蛋白受体或配体则是我们理想的分子，可以进一步进行实验室操作，避免盲目实验带来的人力经济损失。 接下来我将介绍一下本篇文章的主角，也是我们所要用到的软件PyRx、Chemdraw、AutodockTools以及PyMol。为了便于理解，简要概括之：Chemdraw为化合物分子绘图软件；PyRx为Autodock Vina算法搭载软件，能够调用其算法直接进行模拟对接；AutodockTools是PyMol为对接结果成像软件，可以进一步分析其结构。 下面正式进入正题，我将大致分为三个板块来进行推进：受体配体的准备；分子对接；结果分析。研究类型为：已知若干配体分子结构，通过受体蛋白测试配体分子活性。 本次筛选意在以COMT酶为受体，从20种与常见氨基酸形成环二肽的目标化合物中筛选出与COMT酶受体结合最为紧密的一种环二肽结构，大大减少了随机筛选的盲目性，有利于进一步研究该类化合物分子的生物学活性与改造成抗帕金森疾病前药的可能。图1展示了20种不同环二肽结构物质的统一结构，随着R基团的不同，所对应的氨基酸也不同。而表1则展示了20种不同环二肽的分子式。 图1 Cycol[DOPA（6-NO2）-AA]
分子对接的原理,方法及应用
分子对接的原理，方法及应用 （PPT里弄一些分子对接的照片，照片素材文件里有） 分子对接 是将已知三维结构数据库中的分子逐一放在靶标分子的活性位点处。通过不断优化受体化合物的位置、构象、分子内部可旋转键的二面角和受体的氨基酸残基侧链和骨架，寻找受体小分子化合物与靶标大分子作用的最佳构象，并预测其结合模式、亲和力和通过打分函数挑选出接近天然构象的与受体亲和力最佳的配体的一种理论模拟分子间作用的方法。 通过研究配体小分子和受体生物大分子的相互作用，预测其亲和力，实现基于结构的药物设计的一种重要方法。 原理： 按照受体与配体的形状互补，性质互补原则，对于相关的受体按其三维结构在小分子数据库直接搜索可能的配体，并将它放置在受体的活性位点处，寻找其合理的放置取向和构象，使得配体与受体形状互补，性质互补为最佳匹配 （配体与受体结合时，彼此存在静电相互作用，氢键相互作用，范德华相互作用和疏水相互作用，配体与受体结合必须满足互相匹配原则，即配体与受体几何形状互补匹配，静电相互作用互补匹配，氢键相互作用互补匹配，疏水相互作用互补匹配） 目的： 找到底物分子和受体分子的最佳结合位置 问题： 如何找到最佳的结合位置以及如何评价对接分子之间的结合强度 方法： 1、首先建立大量化合物的三维结构数据库 2、将库中的分子逐一与靶分子进行“对接” 3、通过不断优化小分子化合物的位置以及分子内部柔性键的二面角，寻找小分子化合物与靶标大分子作用的最佳构象，计算其相互作用及结合能 4、在库中所有分子均完成了对接计算之后，即可从中找出与靶标分子结合的最佳分子 应用： 1）直接揭示药物分子和靶点之间的相互作用方式 2）预测小分子与靶点蛋白结合时的构象 3）基于分子对接方法对化合物数据库进行虚拟筛选，用于先导化合物的发现
分子标记技术
分子标记技术 摘要：分子标记技术就是利用现代分子生物学基础分析DNA分子特性，并借助 一些统计工具，将不同物种或同一物种的不同类群区分开来，或者将生物体的某些性状与DNA分子特性建立起来的关联关系，已广泛应用于植物遗传与育种研究的众多领域，包括遗传图谱的构建、遗传多样性分析、物种起源与进化、品种资源与纯度鉴定、分子辅助育种等多个方面，具有重大作用。 关键词：分子标记技术原理RFLP RAPD SSR AFLP EST SNP TRAP 分子标记技术应用 引言 分子标记是以个体间遗传物质内核苷酸序列变异为基础的遗传标记，是DNA 水平遗传多态性的直接的反映。与其他几种遗传标记——形态学标记、生物化学标记、细胞学标记相比，DNA分子标记具有的优越性有：大多数分子标记为共显性，对隐性的性状的选择十分便利；基因组变异极其丰富，分子标记的数量几乎是无限的；在生物发育的不同阶段，不同组织的DNA都可用于标记分析；分子标记揭示来自DNA的变异；表现为中性，不影响目标性状的表达，与不良性状无连锁；检测手段简单、迅速。随着分子生物学技术的发展，DNA分子标记技术已有数十种，广泛应用于遗传育种、基因组作图、基因定位、物种亲缘关系鉴别、基因库构建、基因克隆等方面。 一．常用分子标记原理 分子标记技术的种类根据不同的核心技术基础，DNA分子标记技术大致可分为三类: 第一类以Southern杂交为核心, 其代表性技术为RFLP；第二类以PCR 技术为核心，如RAPD、SSR、AFLP、STS、SRAP、TRAP等；第三类以DNA序列(mRNA 或单核苷酸多态性)为核心，其代表性技术为EST标记、SNP标记等。理想的分子标记应达到以下的要求：①具有高的多态性；②共显性遗传；③能够明确辨别等位基因；④分布于整个基因组中；⑤选择中性(即无基因多效性)；⑥检测手段简单、快速；⑦开发成本和使用成本尽量低廉；⑧在实验室内和实验室间重复性好。目前，没有任何一种分子标记均满足以上的要求，它们均具有各自的优点和不足。其特点比较见表一。 1．限制性内切酶片段长度多态性标记（Restriction Fragment Length Polymorphism，RFLP） 1974年，Grozdicker 等人鉴定温度敏感表型的腺病毒DNA突变体时，发现了经限制性内切酶酶解后得到的DNA片段产生了差异，由此首创了第一代DNA 分子标记技术——限制性内切酶片段长度多态性标记(RFLP)。其原理是由于不同个体基因型中内切酶位点序列不同(可能由碱基插入、缺失、重组或突变等造成)，利用限制性内切酶酶解基因组DNA时，会产生长度不同的DNA酶切片段，通过凝
分子标记技术的类型原理及应用
分子标记 1.分子标记技术及其定义 1974年,Grozdicker等人在鉴定温度敏感表型的腺病毒DNA突变体时, 利用限制性内切酶酶解后得到的DNA片段的差异, 首创了DNA分子标记。所谓分子标记是根据基因组DNA存在丰富的多态性而发展起来的可直接反映生物个体在DNA水平上的差异的一类新型的遗传标记,它是继形态学标记、细胞学标记、生化标记之后最为可靠的遗传标记技术。广义的分子标记是指可遗传的并可检测的DNA序列或蛋白质分子。通常所说的分子标记是指以DNA多态性为基础的遗传标记。分子标记技术本质上都是以检测生物个体在基因或基因型上所产生的变异来反映基因组之间差异。 2.分子标记技术的类型 分子标记从它诞生之日起, 就引起了生物科学家极大的兴趣,在经历了短短几十年的迅猛发展后, 分子标记技术日趋成熟, 现已出现的分子标记技术有几十种, 部分分子标记技术所属类型如下。 2.1 建立在Southern杂交基础上的分子标记技术 (1) RFLP ( Rest rict ion Fragment Length Polymorphism)限制性内切酶片段长度多态性标记； (2) CISH ( Chromosome In Situ Hybridization) 染色体原位杂交。 2.2 以重复序列为基础的分子标记技术 (1) ( Satellite DNA ) 卫星DNA； (2) ( Minisatellite DNA ) 小卫星DNA; (3) SSR( Simple Sequence Repeat ) 简单序列重复, 即微卫星DNA。 2.3 以PCR为基础的分子标记技术 (1) RAPD ( Randomly Amplif ied Polymorphic DNA ) 随机扩增多态性DNA； (2) AFLP( Amplif ied Fragment Length Polymorphism) 扩增片段长度多态性； (3) SSCP( Single Strand Conformation Polymorphism) 单链构象多态性； (4) cDNA-AFLP( cDNA- AmplifiedFragment Length Polymorphism) cDNA -扩增片段长度多态性； (5) TRAP( Target Region Amplified Polymorphism) 靶位区域扩增多态性； (6) SCAR ( Sequence Char acterized Amplified Region) 序列特征化扩增区域； (7) SRAP ( Sequencerelated Amplified Polymorphism) 相关序列扩增多态性。 2.4以mRNA为基础的分子标记技术
分子对接简要介绍
分子对接简介 分子对接(molecular docking)是通过研究小分子配体与受体生物大分子相互作用，预测其结合模式和亲和力进而实现基于结构的药物设计的一种重要的方法。其本质是两个或多个分子之间的识别过程，其过程涉及分子之间的空间匹配和能量匹配。 分子对接的基本原理 分子对接的最初思想起源于Fisher E提出的“锁和钥匙模型”，即受体与配体的相互识别首要条件是空间结构的匹配。 分子对接锁和钥匙模型 分子对接方法的两大课题是分子之间的空间识别和能量识别。空间匹配是分子间发生相互作用的基础，能量匹配是分子间保持稳定结合的基础。对于空间匹配的计算，通常采用格点计算、片断生长等方法，能量计算则使用模拟退火、遗传算法等方法。各种分子对接方法对体系均有一定的简化，根据简化的程度和方式，可以将分子对接方法分为三类： 刚性对接：刚性对接方法在计算过程中，参与对接的分子构像不发生变化，仅改变分子的空间位置与姿态，刚性对接方法的简化程度最高，计算量相对较小，适合于处理大分子之间的对接。比较有代表性的是Wodak和Janin研发的分子对接算法和Jiang等发展的软对接(soft dock)方法。 半柔性对接：半柔性对接方法允许对接过程中小分子构像发生一定程度的变化，但通常会固定大分子的构像，另外小分子构像的调整也可能受到一定程度的限制，如固定某些非关键部位的键长、键角等，半柔性对接方法兼顾计算量与模型的预测能力，是应用比较广泛的对接方法之一。由于小分子相对较小，因此在一定程度考察柔性的基础上，仍可以保持很高的计算效率，在药物设计中，特别是在基于分子对接的数据库搜索中，多采用半柔性分子方
分子标记技术的种类Word版
分子标记技术的种类根据不同的核心技术基础，DNA分子标记技术大致可分为三类: 第一类以Southern杂交为核心, 其代表性技术为RFLP；第二类以PCR技术为核心，如RAPD、SSR、AFLP、STS、SRAP、TRAP等；第三类以DNA序列(mRNA或单核苷酸多态性)为核心，其代表性技术为EST标记、SNP标记等。理想的分子标记应达到以下的要求：①具有高的多态性；②共显性遗传；③能够明确辨别等位基因；④分布于整个基因组中；⑤选择中性(即无基因多效性)；⑥检测手段简单、快速；⑦开发成本和使用成本尽量低廉；⑧在实验室内和实验室间重复性好。目前，没有任何一种分子标记均满足以上的要求，它们均具 有各自的优点和不足。其特点比较见表一。 1限制性内切酶片段长度多态性标记（Restriction Fragment Length Polymorphism，RFLP）1974年，Grozdicker 等人鉴定温度敏感表型的腺病毒DNA突变体时，发现了经限制性内切酶酶解后得到的DNA片段产生了差异，由此首创了第一代DNA分子标记技术——限制性内切酶片段长度多态性标记(RFLP)。其原理是由于不同个体基因型中内切酶位点序列不同(可能由碱基插入、缺失、重组或突变等造成)，利用限制性内切酶酶解基因组DNA时，会产生长度不同的DNA酶切片段，通过凝胶电泳将 DNA片段按各自的长度分开，通过Southern印迹法，将这些大小不同的DNA片段转移到硝酸纤维膜或尼龙膜上，再用经同位素或地高辛标记的探针与膜上的酶切片段分子杂交，最后通过放射性自显影显示杂交带，即检出限制性片段长度多态性。进行 RFLP时，酶切要彻底，注意内切酶的选择，对于亲缘关系很近的物种，可增加内切酶的使用种类。目前RFLP 的使用领域很广泛，其具有以下优点：①RFLP标记源于基因组DNA的自身变异，理论上可覆盖整个基因组，能提供丰富的遗传信息；②标记不受组织、环境和发育阶段的影响；③呈共显性，即杂交时等位DNA片段均呈现带，能区分纯合基因型和杂合基因型，F2表现出 1∶2∶1的孟德尔分离定律[3]，提供标记座位完全的遗传信息；④由于限制性内切酶的专一性使结果稳定可靠，重复性好。其缺点是：①操作繁琐，费时；②酶切后的DNA质量要求高；③使用放射性同位素进行分子杂交，有危险性等。 2随机扩增多态性DNA标记 (Random Amplified Polymorphic DNA，RAPD) 20世纪80年代，基于PCR技术的第二代分子标记技术诞生并迅速发展起来。1990年，Williams 等发表了一种不需预先知道DNA序列信息的检测核苷酸序列多态性的方法，即随机扩增多态性DNA标记(RAPD)。其原理是以碱基顺序随机排列的寡核苷酸单链(8-10bp)为引物，以组织中分离出来的基因组DNA为模板进行扩增。随机引物在基因组DNA序列上有其特定结合位点，一旦基因组在这些区域发生DNA片段插入、缺失或碱基突变，就可能导致这些特定结合位点的分布发生变化，从而导致扩增产物的数量和大小发生改变，表现出多态性。用琼脂糖凝胶电泳分离扩增产物，溴化乙锭染色后可在紫外光下显现出基因组相应区域DNA的多态性。与RFLP相比，RAPD方便易行，DNA用量少，设备要求简单，不需DNA探针，设计引物也不需要预先进行序列分析，不依赖于种属特异性和基因组的结构；合成一套引物可以用于不同生物基因组分析，用一个引物就可扩增出许多片段，并且不需使用同位素，安全性好。但因为引物较短导致退火温度较低，易产生错配，故实验的稳定性和重复性差，且为显性标记，不能区分纯合子和杂合子。 RAPD 标记技术利用单引物扩增多个基因位点使其在一定程度上对反应条件敏感，这会限制其应用。将RAPD-PCR变成经典的PCR可克服此限制，即设计更长的引物。1993年，Paran提出的序列特征化扩增区域标记(Sequenced Characterized Amplified Region，SCAR)即为以经典PCR为基础的分子标记技术[1]。SCAR标记技术通过对产生的RAPD片段克隆和测序，设计一对互补于原来
03分子对接docking
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Structural base drug Design: 单击此处编辑母版文本样式 Molecular Docking
第二级 第三级 第四级 第五级
吕炜 创腾科技公司
计算机辅助药物设计方法分类
? 基于配体的药物设计策略 -- QSAR -- 药效团 ? 基于受体的药物设计策略 -- 分子对接 -- 全新药物设计 单击此处编辑母版副标题样式 -- 分子动力学
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Structure-Based Drug Design
? ? ? ? SBDD：计算机辅助药物设计中最庞大最活跃的研究领域 SBDD：本质是正确评价靶标与配体之间的相互作用 SBDD工具：分子对接 SBDD应用
– 化合物优化 – 机理研究
单击此处编辑母版标题样式 – 高通量虚拟筛选
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什么是分子对接？
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分子对接能用来干什么？
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1.研究配体-受体复合物的结 合模式 2. 预测受体-配体的结合能力
3. 指导先导化合物的合成改 造和优化 4. 寻找和发现新的先导化合 物
MM－PBSA Scoring应用于Chk1抑制剂正确结合模式的发现
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ΔΔG= 10.7 Kcal/mol (ε=2) ΔΔG=1.4 Kcal/mol (ε=2)
分子对接步骤(详细)
软件安装： 将D软件中pymol-1.5.0.3.win32-py2.7文件夹中的文件按序号安装，安装3_mgltools_win32_1.5.6_Setup.exe文件时如出错，则直接点开U盘中的mgltools_win32_1.5.6_Setup.exe安装，一直安装到5. 安装后将pymol27 解压后复制到C盘将原有的pymol27文件替换 新建一个文件夹存储要做分子对接的“E盘科研，实验方法，分子对接饶燊强，P2X4 and 青藤碱”这个不行,因为文件名要在英文输入状态，不能有空格，不能有中文，而且要区分大小写E/dock/P2X4_s inomenine 在C盘打开Program files （x86），打开The Scripps Research Institute文件夹，打开Autodock，打开4.2.6 将autogrid4.exe，autodock4.exe和The Scripps Research Institute文件夹中Vina中的vina.exe这三个文件同时复制到新建的存储文件夹中“E盘科研，实验方法，分子对接饶燊强，P2X4 and 青藤碱” 1 用pymol打开E/dock/P2X4_sinomenine中的P2X4.pdb文件 Display sequence 找到ATP和其他天然配体分子（绿色的）
去水加氢后直接将4DW1.pdb命名为P2X4.pdb 保存为P2X4.pdb 2打开软件autodock tools ,打开受体文件处理过的文件P2X4.pdb 受体
计算吉布斯能：菜单栏Edit ——Charges ——Compute Gasteiger 转换文件格式：ADT4.2 菜单Grid——Macromolecule——Choose——P2X4 选择p2x4 后，弹出一个提醒框 点击确认，跳出一个文件保存框，把文件保存到工作文件夹（注意：在这里在命名后加上”.pdbqt”）就是P2X4.pdbqt 配体
SSR分子标记简介
微卫星DNA标记技术及其在遗传多样性研究中的应用 摘要微卫星DNA的高突变率、中性、共显性及其在真核基因组中的普遍性，使其成为居群遗传学研究、种质资源鉴定、亲缘关系分析和图谱构建的优越的分子标记。本研究系统介绍了微卫星DNA在结构和功能上的特点，并对微卫星DNA标记技术应用的遗传学机理和一般方法进行了扼要的阐述。另外，本研究还探讨了微卫星DNA标记技术在遗传多样性研究中的应用现状，并进一步提出其发展前景。 关键词：微卫星DNA；微卫星DNA标记；遗传多样性 大量重复序列的存在是真核生物基因组的主要特点之一，而且这些重复序列的拷贝数可高达百万份以上。真核生物的基因组中，重复序列占有很大比重（＞50%）。按照重复序列在染色体上的分布方式，分为散布重复和串联重复（VNTR）两种类型。散布重复序列的拷贝数很多，在重复单位之间彼此常有序列的变化，难以用做分子标记。串联重复序列根据重复单元数目的大小又分为卫星序列(satellites)、小卫星序列(mini-satellites)和微卫星序列(microsatellites)3种类型。其中，卫星序列的重复单元大，一般分布在染色体的异染色质区，采用分子标记系统来揭示其多态性有一定的困难；小卫星序列主要存在于染色体近端粒处，通常以15~75个核苷酸为核心序列，长度从几十到几千个碱基不等；微卫星序列一般较短，属于以1~6个核苷酸为基本单元的简单串联重复。 微卫星DNA是真核生物基因组重复序列中的主要组成部分。微卫星DNA也称简单串联重复序列（SSRs）或简单串联重复序列多态性（STRP）。这些位点由非常短的串联重复DNA 片段（1-5个碱基）组成。微卫星DNA 最早是在人类基因组研究中发现的，它极其丰富，分布在整个基因组中[1] 。人类基因组最普遍的微卫星是那些含有A、AC、AAAN、AAN 或AG（这里N 代表G、C或T）的序列。这5组重复序列大约占到人类基因组微卫星总量的75%。微卫星DNA 序列在大多数的其它动、植物基因组中也先后被发现，并且 通过聚合酶链式反应可以确定其类型[2] 。（AT）n和（ATT）n 是首先于大豆中发现的在不同的株系中长度有所不同的重复序列，它们也是第一个被定位的植物微卫星座位。Wang等[3]发现微卫星序列中所有的单、双和四核苷酸重复序列都分布在DNA非编码区，而含G-C 碱基对的三核苷酸重复序列有57%位于编码区。微卫星重复序列在植物中出现的几率比动物中少得多。在植物中，约29kb中有20bp的微卫星序列[4]，例如鹰嘴豆中（TAA）n、（GA）n和（CA）n 序列在平均60kb的长度中出现于12000个位点上[5]；而动物中，约每6kb中就有20bp的微卫星重复序列。另外，研究还发现植物中最丰富的微卫星是（A）n，其次是（AT）n，再次是（GA）n。 Weber[6]将微卫星分为3类：完全重复（无间隔）、不完全重复（有非重复单位的碱基间隔）和复合重复（2个或更多重复单位彼此毗邻连续出现）。这些小的、串联排列的重复序列经常是通过核苷酸链的滑动错配或者其他未知的过程来改变它们的长度，从而导致微卫星在数量上的差异[7]。微卫星的突变率高：每代每个配子的每个位点有2.5×10-5~1×10-2突变，因此造成了它们的多态性。但微卫星周围的单拷贝序列一般不受其影响。Davierwala等对水稻及其近缘种利用（GATA）n和（AC）n微卫星两侧的序列合成的引物进行PCR扩增，再通过克隆、测序获得了大小不等的8个等位基因。测序分析的结果表明，不同等位基因的大小变异是由于微卫星重复数目的变异和微卫星两侧区域的序列的变异。 尽管目前对这些重复序列的功能和起源还不清楚，但许多研究已经证明，重复序列可以作为种或基因组水平的遗传标记，是分子水平上研究遗传多样性的一个有力工具。微卫星序列的重复单位小，而且这些重复单位的序列差异和数目变化能够形成丰富的多态性，因此得到了广泛的应用。微卫星通常是复等位的，代表每个微卫星位点的等位基因数目高度可变。微卫
分子标记技术简介
分子标记技术简介 分子标记是以个体间遗传物质内核苷酸序列变异为基础的遗传标记，是DNA水平遗传多态性的直接的反映。与其他几种遗传标记——形态学标记、生物化学标记、细胞学标记相比，DNA分子标记具有的优越性有：大多数分子标记为共显性，对隐性的性状的选择十分便利；基因组变异极其丰富，分子标记的数量几乎是无限的；在生物发育的不同阶段，不同组织的DNA都可用于标记分析；分子标记揭示来自DNA的变异；表现为中性，不影响目标性状的表达，与不良性状无连锁；检测手段简单、迅速。随着分子生物学技术的发展，现在DNA分子标记技术已有数十种，广泛应用于遗传育种、基因组作图、基因定位、物种亲缘关系鉴别、基因库构建、基因克隆等方面。 分子标记的概念有广义和狭义之分。广义的分子标记是指可遗传的并可检测的DNA序列或蛋白质。狭义分子标记是指能反映生物个体或种群间基因组中某种差异的特异性DNA片段。 理想的分子标记必须达以下几个要求：(1) 具有高的多态性；(2) 共显性遗传，即利用分子标记可鉴别二倍体中杂合和纯合基因型；(3) 能明确辨别等位基因；(4) 遍布整个基因组；(5) 除特殊位点的标记外，要求分子标记均匀分布于整个基因组；(6) 选择中性(即无基因多效性)；(7) 检测手段简单、快速(如实验程序易自动化)；(8) 开发成本和使用成本尽量低廉；(9) 在实验室内和实验室间重复性好(便于数据交换)。但是，目前发现的任何一种分子标记均不能满足以所有要求。
【分子标记的种类】 一、基于分子杂交技术的分子标记技术 此类标记技术是利用限制性内切酶解及凝胶电泳分离不同的生物DNA 分子，然后用经标记的特异 DNA 探针与之进行杂交，通过放射自显影或非同位素显色技术来揭示 DNA 的多态性。 ①限制性片段长度多态性(Restriction Fragment Length Polymorphism，RFLP) 1974年Grodzicker等创立了限制性片段长度多态性(RFLP)技术，它是一种以DNA—DNA杂交为基础的第一代遗传标记。RFLP基本原理：利用特定的限制性内切酶识别并切割不同生物个体的基因组DNA，得到大小不等的DNA片段，所产生的DNA数目和各个片段的长度反映了DNA分子上不同酶切位点的分布情况。通过凝胶电泳分析这些片段，就形成不同带，然后与克隆DNA探针进行Southern杂交和放射显影，即获得反映个体特异性的RFLP图谱。它所代表的是基因组DNA在限制性内切酶消化后产生片段在长度上差异。由于不同个体的等位基因之间碱基的替换、重排、缺失等变化导致限制内切酶识别和酶切发生改变从而造成基因型间限制性片段长度的差异。 RFLP的等位基因其有共显性特点。RFLP标记位点数量不受限制，通常可检测到的基因座位数为1—4个。RFLP技术也存在一些缺陷，主要是克隆可表现基因组DNA多态性的探针较为困难；另外，实验操作较繁锁，检测周期长，成本费用也很高。自RFLP问世以来，已经在基因定位及分型、遗传连锁图谱的构建、疾病的基因诊断等研究中仍得到了广泛的应用。
药物分子与生物相关物质之间的相互作用研究具有非常重要的意义
药物分子与生物相关物质相互作用的方法学研究及其在药 物分析中的应用 学院：生命科学学院 班级：2014级生科（1）班 姓名：胡瑞瑞 学号：2014506066
药物分子与生物相关物质相互作用的方法学研究及其在药物分 析中的应用 药物分子与生物相关物质之间的相互作用研究具有非常重要的意义。随着研究者研究水平的不断提高,分析仪器的不断更新和新药的不断问世,药物与生物分子之间的研究方法也在不断的增多和更新。本论文主要包括分子间相互作用研究的重要意义,分子间相互作用的体系分类，分子间相互作用研究的方法及特点,药物分子与生物相关物质间相互作用。 分子间相互作用的研究意义： 分子一旦形成后就处于其间相互作用的力场之中，而这种力场在很大程度上会影响物质的性质和功能。在生物学中，分子间相互作用[1]是形成高度专一性识别、反应、调控、运输等过程的基础。诸如底物与受体蛋白的结合识别、酶反应，分子信息的读出、免疫学的抗体一抗原结合、DNA结合蛋白的基因表达的调控、基因编码的翻译和转录、病毒进入细胞及细胞识别等。当然这些过程在化学体系、环境体系中也广泛存在，涉及金属离子一配体、酸一碱、细菌一药物、污染物等诸多方面，只要研究的内容涉及两个或多个化学物种通过分子或局部间的弱相互作用力选择性结合或位点识别，均可看成此领域研究的范畴。故主客体相互作用研究的领域已经渗透到包括生命科学、环境科学、分子生物学、配位化学、超分子化学等前沿领域。 相互作用的一方通常被称为受体(主体)，另一方被称为配体(客体)。相互作用研究则是获得受体与配体之间相互作用前后生物学的、化学的、物理化学的、分子生物学等性质的变化信息，从而对受体和配体之间的相互作用进行表征与测量。受体与配体之间相互作用的表达方式有多种，包括结合的配比、结合常数、结合位点、作用方式、自由能变等参数，其中表征相互作用强弱最重要的参数之一要算结合常数。从广义上说，主客体的相互作用相当于各层次的物质间各种力的相互关系，包括小分子之间、大分子之间、小分子与大分子及分子组装体之间的结合。其相互作用方式包括共价作用和非共价作用，其中非共价键力的弱相互作用力包括范德华力、亲水一疏水相互作用、静电力和氢键等。 在药学和细胞生物学等研究领域中，测量分子间相互作用的强弱也是一个重要的研究内容，由此可对药物药效进行预测和对污染物毒性进行评价。因此，分