(完整版)10分钟教你掌握分子对接模拟软件(医药向)
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）。
分子对接及MD模拟在生物药物研发中的应用
分子对接及MD模拟在生物药物研发中的应用生物药物是治疗各种疾病的重要药物之一。
为了开发更有效、更安全的生物药物，需要深入研究其分子结构和生物学特性，并预测药物分子与生物大分子的互作模式。
分子对接和分子动力学模拟是两种常用的计算化学方法，可以帮助科学家预测分子的运动轨迹、结构和互作模式，从而指导药物研发。
一、分子对接在生物药物研发中的应用分子对接是指通过计算机模拟分析两个分子之间的作用力和结合机制，预测分子与分子之间的互作模式。
在生物药物研发中，分子对接被广泛用于研究药物分子与生物大分子（如蛋白质）的结合模式，预测药物的亲和力和特异性。
以抗癌药物为例，分子对接可用于预测药物分子与靶蛋白的结合模式，找到最佳作用位点和最适合的药物分子结构。
这一信息可以指导药物的设计和合成，提高药物的疗效和安全性。
此外，分子对接还可用于筛选新药物的候选化合物，缩短药物研发周期，节省研发成本。
二、分子动力学模拟在生物药物研发中的应用分子动力学模拟是指通过计算机模拟分析分子在一定温度下的轨迹和力学性质，预测分子结构和互作模式的动态变化。
在生物药物研发中，分子动力学模拟可以用于研究药物分子在生物系统中的行为和代谢途径。
例如，分子动力学模拟可以用于研究生物大分子与药物分子的结合和解离过程，预测药物分子在体内的代谢途径和药效持续时间。
此外，分子动力学模拟还可用于研究药物分子与生物膜的互作，预测药物分子在细胞内的运动轨迹和作用方式。
三、分子对接和分子动力学模拟的结合应用分子对接和分子动力学模拟结合应用可以更全面地预测生物药物的结构和互作模式。
在分子对接的基础上，分子动力学模拟可以模拟药物分子在环境和体内温度下的动态变化，重现生物大分子与药物分子的互作过程。
这一方法可用于用于药物分子的合理设计、优化和筛选。
例如，利用分子对接和分子动力学模拟，可以研究药物分子在抑制靶蛋白的过程中的具体排布方式、作用力度和作用时间。
这种方法可以为研究人员提供更精确、可靠的药物设计指导，提高药物疗效和安全性。
分子对接软件
文献报道过的或者没报道过的分子对接软件有很多，很多最初都是由实验室开发，免费发布。
当软件很完善，没有什么缺陷时，可能会被专门的商业软件公司购买，就变成了某个大型软件包中的模块。
其实不止分子对接软件，其他还有药效团软件、定量构效关系软件、数据库筛选软件等，都是这样的发展历程。
不过，其中还是有一些实验室，在商品化大潮的影响下屹立不倒，依旧免费给我们提供免费的强大的软件，甚至是源代码（source code）。
很多软件我手中都有，如果那位朋友想要，可以给我发邮件。
当然，要在版权要求的范围内使用。
1、这里首先提到的是AutoDock，据官方数据显示，autodock是引用文献最多的软件（Sousa, Fernandes & Ramos (2006) Protein-Ligand Docking: Current Status and Future Challenges Proteins, 65:15-26）。
AutoDock向外提供源代码，只要下载协议单（license agreement），签名后传真发回，就可以获得下载链接和帐号信息。
目前最新版本是4.0 beta，不过正在测试中，主要测试群体是商业制药公司。
对于这个新版本，大家都拭目以待。
这里有一些精美的小电影可以下载：/movies官方主页：/2、接着说DOCK。
DOCK也是以源代码发布，对学术用户免费。
可以向官方发邮件申请，他们会返回一个下载链接和帐号，可以使用5次。
我的运气很好，用信箱申请，居然申请到了下载机会。
当5次用完后，又出了新的版本，我再次用信箱发邮件，声明想再多要一些登陆机会申请新版本，又获得5次机会。
所以，大家如果对DOCK感兴趣，不妨发邮件，应该差不多，当然，如果用的信箱，成功的几率会更大。
官方主页：/3、3D-DOCK。
免费以源代码发布，分为三个部分：FTDock, RPScore，MultiDock。
官方主页：/docking/4、FRED，是Openeye软件包中的一个模块。
分子对接简明教程（一）
分子对接简明教程（一）分子对接(Molecular Docking)理论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相互识别找到最佳匹配模式的过程。
分子对接对酶学研究和药物设计中有重要的应用意义。
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。
分子对接的思想起源于Fisher E的”钥匙和锁模型”，主要强调的是空间形状的匹配。
但配体和受体的识别要比这个模型更加复杂。
首先，配体和受体在对接过程中会由于相互适应而产生构象的变化。
其次，分子对接还要求能量匹配，对接过程中结合自由能的变化决定了两个分子是否能够结合以及结合的强度。
1958年D.E.Koshland提出分子识别过程中的诱导契合概念，受体分子活性中心的结构原本并非与底物完全吻合，但其是柔软和可塑的。
当配体与受体相遇时，可诱导受体构象发生相应的变化，从而便于他们的结合进而引起相应的反应。
分子对接方法根据不同的简化程度分为三类：刚性对接、半柔性对接和柔性对接。
刚性对接指在对接过程中，受体和配体的构象不发生变化，适合研究比较大的体系如蛋白-蛋白之间以及蛋白-核酸之间，计算简单，主要考虑对象之间的契合程度。
半柔性对接常用于小分子和大分子的对接，在对接过程中，小分子的构象可以在一定范围内变化，但大分子是刚性的。
这样既可以在一定程度上考察柔性的影响，又能保持较高的计算效率。
在药物设计和虚拟筛选过程中一般采用半柔性的分子对接方法。
柔性对接方法一般用于精确研究分子之间的识别情况，由于允许对接体系的构象变化，可以提高对接准确性但耗时较长。
分子对接的目的是找到底物分子和受体分子最佳结合位置及其结合强度，最终可以获得配体和受体的结合构象，但这样的构象可以有很多，一般认为自由能最小的构象存在的概率最高。
搜寻最佳构象就要用到构象搜索方法，常用的有系统搜索法和非系统搜索法。
系统搜索法通过改变每个扭转角评估所有可能的结合构象，进而选取能量最低的。
分子对接软件在药物设计中的应用
分子对接软件在药物设计中的应用一、本文概述随着生物信息学和计算生物学的快速发展，分子对接技术已经成为药物设计和发现的重要工具。
分子对接软件通过模拟分子间的相互作用，预测药物分子与生物大分子（如蛋白质受体）的结合模式和亲和力，从而帮助科研人员筛选和优化候选药物。
本文旨在全面介绍分子对接软件在药物设计中的应用，包括其基本原理、主要软件、应用领域以及面临的挑战和未来发展方向。
通过对相关文献的综述和案例分析，我们期望为药物设计领域的研究人员和实践者提供有益的参考和指导。
二、分子对接软件的核心技术与算法分子对接软件的核心技术与算法是其实现精确预测和高效优化的关键。
这些技术主要包括搜索算法、评分函数、力场模型以及约束条件等。
搜索算法是分子对接过程中的核心，它决定了对接过程中如何有效地探索分子间的可能构象空间。
常见的搜索算法包括遗传算法、模拟退火算法、粒子群优化算法等。
这些算法通过模拟自然界的进化过程或物理过程，实现了对接构象的高效搜索。
评分函数用于评估对接构象的优劣，是分子对接软件中的另一关键技术。
评分函数通常包括基于几何形状的评分、基于物理作用的评分以及基于能量计算的评分等。
这些评分函数综合考虑了分子间的相互作用、空间构象、静电作用、氢键作用等因素，从而实现对对接构象的全面评估。
力场模型用于描述分子间的相互作用，是分子对接软件中的基础模型。
力场模型可以通过计算分子间的势能，实现对分子间相互作用的精确描述。
常见的力场模型包括Lennard-Jones势、库仑势等。
约束条件则用于限制对接过程中的搜索范围，提高对接的准确性和效率。
约束条件可以包括化学键长、键角、二面角等几何约束，也可以包括分子间的相互作用约束等。
这些核心技术与算法的结合使用，使得分子对接软件能够在药物设计过程中实现对接构象的高效搜索和精确评估，从而为药物设计提供有效的指导。
三、分子对接软件在药物设计中的应用实例分子对接软件在药物设计中的应用已经取得了显著的成果。
药物设计常用方法分子对接方法
药物设计常用方法分子对接方法一：概述分子对接是指两个或多个分子通过几何匹配和能量匹配相互识别的过程，在药物设计中有十分重要的意义。
药物分子在产生药效的过程中，需要与靶酶相互结合，这就要求两个分子要充分接近并采取合适的取向以使二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的变化是确定药物作用机制，设计新药的基础。
分子对接计算把配体分子放在受体活性位点的位置，然后按照几何互补、能量互补以及化学环境互补的原则来评价药物和受体相互作用的好坏，并找出两个分子之间最佳的结合模式。
由于分子对接考虑了受体结构的信息以及受体和药物分子之间的相互作用信息，因此从原理上讲，它比仅仅从配体结构出发的药物设计方法更加合理。
同时，分子对接筛选的化合物库往往采用的是商用数据库，比如可用化合物数据库（ACD）、剑桥晶体结构数据库（CSD）、世界药物索引（WDL）、药用化合物数据库（CMC）以及可用化合物搜索数据库（ACDSC）等等，因此筛选出来的化合物都为已知化合物，而且相当大一部份可以通过购买得到，这为科研提供了很大的方便，近年来，随着计算机技术的发展、靶酶晶体结构的快速增长以及商用小分子数据库的不断更新，分子对接在药物设计中取得了巨大成功，已经成为基于结构药物分子设计中最为重要的方法。
分子对接的最初思想源自于“锁和钥匙”的模型，即“一把钥匙开一把锁”。
不过分子对接，也就是药物分子和靶酶分子间的识别要比“钥匙和锁”的模型要复杂的多，首先表现在药物分子和靶酶分子是柔性的，这样就要求在对接过程中要相互适应以达到最佳匹配；再者，分子对接不仅要满足空间形状的匹配，还要满足能量的匹配，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的变化值决定。
互补性和预组织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，而后者决定识别过程的键和能力。
分子对接在药物研发中的应用
分子对接在药物研发中的应用1 分子对接作为药物设计的核心技术，分子对接（docking）是利用计算机模拟配体和受体分子之间通过匹配原则相互识别的过程。
在配体小分子发生药物作用过程中，配体小分子与生物大分子相互接近对方，双方采取合适的取向，使配体小分子与生物大分子在活性位点达到契合，并相互作用，再不断调整构象，形成稳定的复合物构象。
通过计算机模拟软件确定复合物中的配体小分子与生物大分子的相对位置和取向，再对两个分子的构象以及底物构象在形成复合物过程中的变化进行研究、判断、计算，最终确定药物作用机制。
2 分子对接方法分子对接（docking）的含义是利用化学计量学方法，采用计算机软件模拟分子的几何结构和分子间作用力来进行分子间相互作用的过程。
其操作过程是，利用计算机分子对接软件，首先通过蛋白质数据库获得受体生物大分子的三维结构，在配体蛋白质上寻找结合药物小分子活性位置，由于受体大分子存在苦干个活性位置，由此便产生多个假定的结合位点。
通过计算机模拟技术，将已知结构的药物小分子数据库中的每个小分子投放到蛋白大分子上，逐一放置在生物大分子的活性位点上，配体小分子与受体大分子各自改变其构象，以适应对方的要求，通过不断改变药物小分子化合物的取向，发现配体小分子与受体大分子结合的合理放置取向和最佳结合构象，按照配体小分子与受体大分子几何互补、能量互补以及化学环境互补的原则实时判断配体小分子与受体大分子相互作用的状态，当配体小分子与受体大分子形状互补、性质互补为最佳匹配，达到契合状态，依据大分子表面的这些结合点与药物小分子的距离匹配原则，计算预测两者的结合模式和亲和力，并按照与大分子的结合能，通过打分函数对计算结果为小分子打分，识别并预测受体-配体复合物结合模式（构象），并评价其与受体的结合能，挑选出接近天然构象的与生物大分子亲和力最好的药物分子。
由于分子对接是依据生物大的结构信息以及与药物分子之间的相互作用信息，使得利用分子对接进行药物设计和药物研发更加科学合理。
(完整word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]表1 待筛选的20种配体分子配体名称分子量Cycol[DOPA(6-NO2）—Ala] 307。
079 Cycol[DOPA（6—NO2）—Arg]351.089Cycol［DOPA(6—NO2）-Asn］350.104 Cycol［DOPA（6-NO2）-Asp］351.089 Cycol[DOPA（6-NO2）-Cys]339.145 Cycol［DOPA（6—NO2）-Gln］364.131 Cycol［DOPA（6-NO2）-Glu]365.116 Cycol[DOPA（6-NO2）—Gly]293.052 Cycol[DOPA(6—NO2）—His]373.141 Cycol[DOPA（6—NO2)—Ile］349。
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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]
表1 待筛选的20种配体分子
配体名称分子量
Cycol[DOPA（6-NO2）-Ala] 307.079
Cycol[DOPA（6-NO2）-Arg]351.089
Cycol[DOPA（6-NO2）-Asn]350.104
Cycol[DOPA（6-NO2）-Asp]351.089
Cycol[DOPA（6-NO2）-Cys]339.145
Cycol[DOPA（6-NO2）-Gln]364.131
Cycol[DOPA（6-NO2）-Glu]365.116
Cycol[DOPA（6-NO2）-Gly]293.052
Cycol[DOPA（6-NO2）-His]373.141
Cycol[DOPA（6-NO2）-Ile]349.16
Cycol[DOPA（6-NO2）-Leu]349.16
Cycol[DOPA（6-NO2）-Lys]364.17
Cycol[DOPA（6-NO2）-Met]365.199
Cycol[DOPA（6-NO2）-Phe]383.177
Cycol[DOPA（6-NO2）-Pro]333.117
Cycol[DOPA（6-NO2）-Ser]323.087
Cycol[DOPA（6-NO2）-Thr]337.105
Cycol[DOPA（6-NO2）-Trp]422.213
Cycol[DOPA（6-NO2）-Tyr]399.176
Cycol[DOPA（6-NO2）-Val]335.133
一、受体配体的准备
首先谈谈受体分子的准备工作。
一般来讲，受体分子作为目标靶点，在我们人体内通常以大分子蛋白质的形式存在，而PDB数据库则覆盖了世界上70%的人源、鼠源等的蛋白数据。
我们打算在该网站上下载一个简单不含辅酶的蛋白，我们选择了代码为4PYI的酶（基于配体分子靶标为COMT酶从而选择之）。
图2 4PYI型COMT酶
4PYI蛋白受体选择PDB下载格式进行下载（另存为路径最好选择C:\Users\Administrator\Desktop以避免Windows操作系统不兼容导致的程序运行崩溃），下载文件导入AutodockTools进行受体前处理。
1.除水：Autodocktools菜单栏Edit中点击Delete Water除去蛋白分子中的水分子，避免其对分子对接的干扰。
2.加氢：AutodockTools菜单栏Edit中点击Hydrogens—Add。
参数设置：Polar Only；No bong order；Renumber atoms to include new hydrogens。
3.设置原子类型：AutodockTools菜单栏Edit中点击Atoms—Assign AD4 type。
4.保存：File—Save—Write PDBQT。
保存为PDBQT格式便于分子对接。
配体是分子对接的变量，也是虚拟筛选的目标群体，本次筛选的20种Cyclo（DOPA （6-NO2）-AA）需要手动绘制加以表现，本次用到的绘制工具为Chemdraw与Chem3D，绘制完毕后对配体进行后处理。
1.绘制：利用Chemdraw对20种Cyclo（DOPA（6-NO2）-AA）分别进行绘制，再将绘制结果直接导入Chem3D输出为mol2文件。
2.能量最小化：分别将不同mol2文件导入PyRx软件，在右下角菜单栏选择“Energy Minimization Parameters”进行能量最小化处理，参数设置：Force Field—uff；Optimization Algorithm—Conjugate Gradients；Total number of steps—200；Number of steps for update—1；Stop if energy difference is less than—0.001。
最后将能量最小化的分子另存为原格式。
3.格式转换：将经过能量最小化后的mol2分子通过Ligand Input导入AutodockTools，然后在Ligand Output选项里选择Save as PDBQT，最终将mol2文件格式转换为PDBQT格式（与受体格式相同）。
二、分子对接
经过受体与配体分子的准备后可以得到两种分子的PDBQT格式的文件等待进一步分子对接，分子对接在PyRx软件中调用Autodock Vina算法进行模拟对接。
1.导入：将20种配体分子导入PyRx软件的Ligands选项并全部选中；另外将已进行处理的4PYI酶导入Macromolecules选项并选中。
2.对接：将20种配体与4PYI受体选中后选择计算网格大小，参数设置：Center X：-20.757 Y：-22.666 Z:0.8213; Dimensions
(Angstrom) X: 55.0259 Y: 55.0259 Z: 55.0259；Exhaustiveness：30。
最后Run Vina等待计算结果。
图3 PyRx分子对接操作界面
三、虚拟筛选的结果分析与结论
表2 20种配体分子结合能数据
Ligand Binding Affinity（kcal/mol）
Cycol[DOPA（6-NO2）-Ala] - 8.3
Cycol[DOPA（6-NO2）-Arg]-8.7
-8.3
Cycol[DOPA（6-NO2）-Asn]
Cycol[DOPA（6-NO2）-Asp]-8
Cycol[DOPA（6-NO2）-Cys]-7.8
Cycol[DOPA（6-NO2）-Gln]-8.1
Cycol[DOPA（6-NO2）-Glu]-8.1
Cycol[DOPA（6-NO2）-Gly]-8
Cycol[DOPA（6-NO2）-His]-8.3
Cycol[DOPA（6-NO2）-Ile]-8.4
Cycol[DOPA（6-NO2）-Leu]-8.2
Cycol[DOPA（6-NO2）-Lys]-7.9
Cycol[DOPA（6-NO2）-Met]-7.9
Cycol[DOPA（6-NO2）-Phe]-9
Cycol[DOPA（6-NO2）-Pro]-8.3
Cycol[DOPA（6-NO2）-Ser]-7.9
Cycol[DOPA（6-NO2）-Thr]-8.1
Cycol[DOPA（6-NO2）-Trp]-9.2
-8.8
Cycol[DOPA（6-NO2）-Tyr]
-8.3
Cycol[DOPA（6-NO2）-Val]
由表格数据可知，Cycol[DOPA（6-NO2）-Trp]结合能为-9.2 kcal/mol，通过PyMOL
展现其氢键作用力良好，该分子共与五个氨基酸分子发生氢键相互作用，且在
surface模式下发现该分子与蛋白质受体凹槽部分结合紧密，所以该分子属于最佳目标化合物。
图4 Cyclo[DOPA(6-NO2)-Trp]与COMT相互作用
图5 Cyclo[DOPA(6-NO2)-Trp]的蛋白结合位点
本次虚拟筛选将二十种含常见氨基酸的配体进行分子对接，通过直观的数据分析筛选出与COMT结合最为紧密的配体分子作为我们的观察对象，含Trp的环二肽拥有最好的对接性能，我们将保留其对接参数，，Cycol[DOPA（6-NO2）-Trp]结合能为-8 kcal/mol，氢键作用与分子结合位点分析结果较好，有进一步合成探索的实验价值。