某大学药物设计课件
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药物化学-药物设计的基本原理和方法课件

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9
四 从药物代谢产物中寻找
• 但有些药物却发生代谢活化化或产生其他新的作 用,转化为保留活性、毒副作用小的代谢物,这 样的代谢产物可成为新的先导化合物。
• 研究药物代谢过程和发现活性代谢物是寻找先导 化合物的途径之一。
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10
五 通过观察药物的临床副作用或者 老药新用
S
N
O O
CH2CH2Cl
PN
NH CH2CH2Cl
环磷酰胺
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35
• ④提高药物的稳定性
• 举例:如维生素C分子结构中具有连二烯醇结构,还原 性强,不稳定,但制成维生素C磷酸酯,稳定性增加, 进入体内后可释放出原药维生素C而发挥药效。
H 2 N
O C OC2 C H2 N H2 ( H 5 ) C 2 H 2 N
O C NH 2 CC 2 N HH 2 ( H 5 ) C 2
普鲁卡因
普鲁卡因胺
举例:如苯妥英
乙琥胺
C3H
C NH CO
C NH
C C2H
C2H5
C C NH
O
O
O
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25
• ⑵非经典生物电子等排体:一些原子或原子团尽 管不符合电子等排体的定义,但在相互替换时同 样产生相似或拮抗的活行。
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5
药物设计中,需要考虑药物的作用靶点:靶 分子的确定和选择
• 药物作用的生物学靶点:受体(52%)、酶(22%)、离 子通道(6%) 和核酸(3%)。已知靶点的数量约450个。
• 目前新药设计集中在: 以受体为靶点:可分别设计受体的激动剂和拮抗
剂 以酶为靶点:常常是设计酶抑制剂 以离子通道为靶点:则可分别设计钠、钾和钙离
药物设计课件药物设计原理和方法

AI辅助药物设计
利用人工智能技术预测和优化药物与靶点的相互 作用,提高药物设计的效率和成功率。
免疫疗法
利用免疫系统攻击疾病细胞,提高药物的特异性 和疗效,减少毒副作用。
THANKS
感谢观看
药物设计的原理
药物与生物体的相互作用原理
药物与受体相互作用
药物通过与生物体内的受体结合,产生药理 作用。了解受体结构和性质是药物设计的关 键。
药物与酶相互作用
药物也可以通过抑制或激活酶的活性来发挥作用。 这涉及到酶的结构和动力学性质。
药物与免疫系统相互作用
一些药物通过影响免疫系统的功能来发挥作 用,这涉及到免疫细胞和分子的相互作用。
药物设计课件药物 设计原理和方法
目录
• 药物设计概述 • 药物设计的原理 • 药物设计的方法 • 药物设计的实践应用 • 药物设计的挑战与未来发展
01
CATALOGUE
药物设计概述
药物设计的定义和重要性
药物设计的定义
药物设计是根据已知的生物活性分子结构特征和生物靶点(受体或酶)的三维 结构信息,设计出具有治疗活性的新分子实体(先导化合物)的过程。
03
CATALOGUE
药物设计的方法
基于结构的药物设计
总结词
基于结构药物设计是根据已知的靶点结构,通过设计或优化小分子化合物,使其与靶点结合并发挥药效的过程。
详细描述
基于结构的药物设计依赖于X射线晶体学、核磁共振和其他结构生物学技术获得的靶点结构信息。通过模拟小分 子与靶点的相互作用,设计出与靶点结合的小分子化合物。这种方法有助于提高药物设计的针对性和成功率。
已有药物的改良
通过对已有药物的化学结构进行 修饰和改造,提高药物的疗效、 降低副作用或改变药物作用机制 。
利用人工智能技术预测和优化药物与靶点的相互 作用,提高药物设计的效率和成功率。
免疫疗法
利用免疫系统攻击疾病细胞,提高药物的特异性 和疗效,减少毒副作用。
THANKS
感谢观看
药物设计的原理
药物与生物体的相互作用原理
药物与受体相互作用
药物通过与生物体内的受体结合,产生药理 作用。了解受体结构和性质是药物设计的关 键。
药物与酶相互作用
药物也可以通过抑制或激活酶的活性来发挥作用。 这涉及到酶的结构和动力学性质。
药物与免疫系统相互作用
一些药物通过影响免疫系统的功能来发挥作 用,这涉及到免疫细胞和分子的相互作用。
药物设计课件药物 设计原理和方法
目录
• 药物设计概述 • 药物设计的原理 • 药物设计的方法 • 药物设计的实践应用 • 药物设计的挑战与未来发展
01
CATALOGUE
药物设计概述
药物设计的定义和重要性
药物设计的定义
药物设计是根据已知的生物活性分子结构特征和生物靶点(受体或酶)的三维 结构信息,设计出具有治疗活性的新分子实体(先导化合物)的过程。
03
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药物设计的方法
基于结构的药物设计
总结词
基于结构药物设计是根据已知的靶点结构,通过设计或优化小分子化合物,使其与靶点结合并发挥药效的过程。
详细描述
基于结构的药物设计依赖于X射线晶体学、核磁共振和其他结构生物学技术获得的靶点结构信息。通过模拟小分 子与靶点的相互作用,设计出与靶点结合的小分子化合物。这种方法有助于提高药物设计的针对性和成功率。
已有药物的改良
通过对已有药物的化学结构进行 修饰和改造,提高药物的疗效、 降低副作用或改变药物作用机制 。
中南大学药物化学课件14 新药设计与开发.pdf

- 卤素和XHn基团,X=C、N、O、S
(2)、二价电子等排体
- R-O-R’、R-NH-R’ 、R-CH2-R’ 、R-Si-R’
(3)、三价电子等排体
- -N=、-CH=
(4)、四价电子等排体
- =C=、=N=、=P=
2011-3-2
36
(2)非经典的电子等排体
(1)、可替代性基团
9 -CH=CH-、-S-、-O-、-NH-、-CH2-
9为寻求新的先导化合物(Lead Compound) 9 类型衍化
¾ 先导化合物优化(Lead Optimization)
9 寻找该先导化合物系列衍生物中的最佳化合物 9 系列设计
2011-3-2
5
相互关系
¾ 先导化合物的发现
9 为寻找最佳化合物提供基础和新的结构类型
¾ 先导化合物优化
9 先导化合物的深入和发展
¾ 电子等排体
9 元素周期表中同族元素最外层的电子数目相 等,它们的理化性质亦相似
9 扩大到外层电子数相等的原子、离子或分子
¾ 生物电子等排体
9 具有相似的物理和化学性质,又能产生相似 的生物活性的相同价键的基团
9 有时这也被称作非经典的电子等排体
2011-3-2
35
(1)经典的电子等排体
(1)、一价电子等排体
¾ 利用前药原理,可使先导化合物的药代 动力学性质得到改善,但一般不增加其 活性。
¾ 增加药物的代谢稳定性 ¾ 提高作用选择性 ¾ 消除药物的副作用或毒性以及不适气味 ¾ 适应剂型的需要
2011-3-2
42
(1)增加药物的体内代谢稳定性
¾ 羧苄青霉素
9 对胃酸不稳定,易被胃酸分解失效
¾ 侧链上的羧基酯化为茚满酯
(2)、二价电子等排体
- R-O-R’、R-NH-R’ 、R-CH2-R’ 、R-Si-R’
(3)、三价电子等排体
- -N=、-CH=
(4)、四价电子等排体
- =C=、=N=、=P=
2011-3-2
36
(2)非经典的电子等排体
(1)、可替代性基团
9 -CH=CH-、-S-、-O-、-NH-、-CH2-
9为寻求新的先导化合物(Lead Compound) 9 类型衍化
¾ 先导化合物优化(Lead Optimization)
9 寻找该先导化合物系列衍生物中的最佳化合物 9 系列设计
2011-3-2
5
相互关系
¾ 先导化合物的发现
9 为寻找最佳化合物提供基础和新的结构类型
¾ 先导化合物优化
9 先导化合物的深入和发展
¾ 电子等排体
9 元素周期表中同族元素最外层的电子数目相 等,它们的理化性质亦相似
9 扩大到外层电子数相等的原子、离子或分子
¾ 生物电子等排体
9 具有相似的物理和化学性质,又能产生相似 的生物活性的相同价键的基团
9 有时这也被称作非经典的电子等排体
2011-3-2
35
(1)经典的电子等排体
(1)、一价电子等排体
¾ 利用前药原理,可使先导化合物的药代 动力学性质得到改善,但一般不增加其 活性。
¾ 增加药物的代谢稳定性 ¾ 提高作用选择性 ¾ 消除药物的副作用或毒性以及不适气味 ¾ 适应剂型的需要
2011-3-2
42
(1)增加药物的体内代谢稳定性
¾ 羧苄青霉素
9 对胃酸不稳定,易被胃酸分解失效
¾ 侧链上的羧基酯化为茚满酯
《ew药物设计》课件

《ew药物设计》药物设计概述 ew药物设计的基本原理 ew药物设计的关键技术 ew药物设计的实践案例 ew药物设计的挑战与前景
添加章节标题
药物设计概述
药物设计的定义和重要性
药物设计:指通过计算机辅助技术,设计出符合特定靶点的药物分子
重要性:药物设计可以提高药物研发效率,降低研发成本,提高药物疗效和安全性
的相互作用
基于化学信息学的药物设计
化学信息学:利 用计算机技术对 化学信息进行管 理和分析的学科
药物设计:根据 药物作用机制和 靶点结构设计新 药的过程
关键技术:分子 对接、虚拟筛选、 定量构效关系等
应用领域:抗肿 瘤、抗感染、抗 病毒等疾病治疗 药物设计
基于系统生物学的药物设计
系统生物学:研究生物系统的整体结构和功能 药物设计:基于系统生物学原理,设计出针对特定疾病的药物 关键技术:基因表达调控、信号传导、代谢网络等 应用:癌症、糖尿病、心血管疾病等疾病的药物设计
方法
药物设计:设 计出一种新型 的HER2抑制剂
实验验证:在 细胞和动物模 型中验证了药 物的抑制效果
临床应用:该 药物已经在乳 腺癌患者中进 行了临床试验, 并取得了良好
的疗效
针对其他靶点的ew药物设计案例
案例一:针对肿瘤 靶点的ew药物设 计
案例二:针对心血 管疾病靶点的ew 药物设计
案例三:针对神经 退行性疾病靶点的 ew药物设计
原理:利用蛋白质结构信息进行药物设计 技术:分子对接、虚拟筛选、结构优化等 优点:提高药物设计的准确性和成功率 应用:抗肿瘤、抗病毒、抗感染等药物研发
基于片段的药物设计
原理:利用已 知的活性片段 进行药物设计
优势:提高药 物设计的成功
率和效率
添加章节标题
药物设计概述
药物设计的定义和重要性
药物设计:指通过计算机辅助技术,设计出符合特定靶点的药物分子
重要性:药物设计可以提高药物研发效率,降低研发成本,提高药物疗效和安全性
的相互作用
基于化学信息学的药物设计
化学信息学:利 用计算机技术对 化学信息进行管 理和分析的学科
药物设计:根据 药物作用机制和 靶点结构设计新 药的过程
关键技术:分子 对接、虚拟筛选、 定量构效关系等
应用领域:抗肿 瘤、抗感染、抗 病毒等疾病治疗 药物设计
基于系统生物学的药物设计
系统生物学:研究生物系统的整体结构和功能 药物设计:基于系统生物学原理,设计出针对特定疾病的药物 关键技术:基因表达调控、信号传导、代谢网络等 应用:癌症、糖尿病、心血管疾病等疾病的药物设计
方法
药物设计:设 计出一种新型 的HER2抑制剂
实验验证:在 细胞和动物模 型中验证了药 物的抑制效果
临床应用:该 药物已经在乳 腺癌患者中进 行了临床试验, 并取得了良好
的疗效
针对其他靶点的ew药物设计案例
案例一:针对肿瘤 靶点的ew药物设 计
案例二:针对心血 管疾病靶点的ew 药物设计
案例三:针对神经 退行性疾病靶点的 ew药物设计
原理:利用蛋白质结构信息进行药物设计 技术:分子对接、虚拟筛选、结构优化等 优点:提高药物设计的准确性和成功率 应用:抗肿瘤、抗病毒、抗感染等药物研发
基于片段的药物设计
原理:利用已 知的活性片段 进行药物设计
优势:提高药 物设计的成功
率和效率
药物制剂设计PPT课件

通过实验设计和统计分析,优化制剂的处方组成,以提高药物的生物利用度和患者的顺应性。
处方组成与优化
工艺流程
制定合理的工艺流程,以确保药物制剂的制备效率和产品质量。
设备选择
根据工艺流程和制剂要求,选择适合的设备,如混合机、压片机、灌装机等。
工艺参数控制
严格控制工艺参数,如温度、湿度、压力、时间等,以确保产品质量和一致性。
药物制剂设计的法规与伦理问题
THANKS FOR
感谢您的观看
WATCHING
制备工艺与设备
制定药物制剂的质量标准,包括性状、鉴别、杂质检查、含量测定等。
质量标准制定
通过加速实验和长期储存实验,考察药物制剂的稳定性,为确定有效期提供依据。
稳定性考察
对不合格的药物制剂进行合理的处理,如退货、销毁或进行返工处理。
不合格品处理
质量控制与稳定性
04
药物制剂的设计实例
总结词
提高生物利用度
总结词
药物制剂是将药物与适宜的辅料通过制剂技术制成的适合临床应用的剂型。其目的是使药物在临床使用时具有适当的剂型,以便于给药、提高药物的稳定性、降低药物的毒副作用,以及提高药物的生物利用度。
详细描述
药物制剂的定义与分类
药物制剂设计的目标与原则
药物制剂设计的目标是确保药物的安全性、有效性、稳定性和便利性,同时满足生产、流通和使用的实际需求。设计时应遵循安全、有效、经济的原则,并充分考虑患者的年龄、性别、生理和病理状况等因素。
总结词
靶向制剂
缓慢释放、长效作用
缓控释制剂能够控制药物的释放速度,使药物在体内缓慢释放,从而达到长效作用的目的。常见的缓控释制剂包括缓释片、控释胶囊等。
总结词
详细描述
处方组成与优化
工艺流程
制定合理的工艺流程,以确保药物制剂的制备效率和产品质量。
设备选择
根据工艺流程和制剂要求,选择适合的设备,如混合机、压片机、灌装机等。
工艺参数控制
严格控制工艺参数,如温度、湿度、压力、时间等,以确保产品质量和一致性。
药物制剂设计的法规与伦理问题
THANKS FOR
感谢您的观看
WATCHING
制备工艺与设备
制定药物制剂的质量标准,包括性状、鉴别、杂质检查、含量测定等。
质量标准制定
通过加速实验和长期储存实验,考察药物制剂的稳定性,为确定有效期提供依据。
稳定性考察
对不合格的药物制剂进行合理的处理,如退货、销毁或进行返工处理。
不合格品处理
质量控制与稳定性
04
药物制剂的设计实例
总结词
提高生物利用度
总结词
药物制剂是将药物与适宜的辅料通过制剂技术制成的适合临床应用的剂型。其目的是使药物在临床使用时具有适当的剂型,以便于给药、提高药物的稳定性、降低药物的毒副作用,以及提高药物的生物利用度。
详细描述
药物制剂的定义与分类
药物制剂设计的目标与原则
药物制剂设计的目标是确保药物的安全性、有效性、稳定性和便利性,同时满足生产、流通和使用的实际需求。设计时应遵循安全、有效、经济的原则,并充分考虑患者的年龄、性别、生理和病理状况等因素。
总结词
靶向制剂
缓慢释放、长效作用
缓控释制剂能够控制药物的释放速度,使药物在体内缓慢释放,从而达到长效作用的目的。常见的缓控释制剂包括缓释片、控释胶囊等。
总结词
详细描述
中山大学药学综合课件-第二章 药物设计的基本原理和方法(20071007-XS)

HO HO
CH2CH2N
R R
多巴胺 I
II III
R=H R = Me R = Pr R = Bu
2. 生物电子等排
• 具有相同价电子数的原子团, 可能具有相似的 物理化学性质. 如N2与CO为等排体, CH3, NH2 和OH为等排体.
第二节 先导化合物的结构优化 (Lead Optimization)
• 在发现了先导化合物后,由于其可能存在生 物活性, 药代性质, 毒副作用等不足, 需要在 其基础上做合理的修饰,这一过程称为先导 化合物的结构优化 (Lead Optimization).
1. 烷基链或环的结构改造
(1) 复杂天然药物的结构简化 当一个先导化合物的结构过于复杂时, 常 常需要对其结构进行简化, 目标是发现合 成上更简单,但药效团得以保留的化合物.
雷尼替丁
N
H2N H2N
NS
法莫替丁
CHNO2
N H
NHCH3
NH2 NSO2NH2
(6) 基于生物靶点的结构设计
• 根据已知的生物靶点(酶/受体, 或核酸)的结 构,运用计算机辅助设计,获得先导化合物. 这一方法称为从头设计 (de novo Drug Design).
ACE抑制剂的研究
配位
血管紧张素转化酶 (ACE)
喜树碱 Camptothecin
NMe2 HO
Et OH O
N
O
N
O
拓扑替康 Topotecan
N Et
NO
Et OH O
O
N
O
N
O
伊立替康 Irinitecan
• 动物的毒素一般为生理活性很强的化合物, 通过结构的改造,可以发展很多新药物.
药物设计学绪论ppt课件

random screening through classical pharmacology
For a new drug
10-12 years
lead compound
15000-20000 compounds 300,000,000-500,000,000 dollars
optimization
化学合成药物
中草药 生化药 抗生素
无机药物
有机药物
合成 半合成
• 药物基本属性:安全性、有效性、质量可控 性
药学在经济生活中的地位
• 人类对新的、高质量药品的需求不断增 长,使医药产业一直以较高的速度发展。 医药产业被称为“永远的朝阳产业”。
世界药品销售总额年均增长10%
4000 3500 3000 2500 2000 1500 1000
~100 Discovery Approaches
Millions of Compounds Screened
High Risk Process: 10-15 Years, $800MM+
Preclinical Pharmacology
Drug Discovery and Development
Preclinical Safety
• (三)药物设计阶段(1960-): • 生命基础过程研究与内源性活性调节物
质的发现——合理药物设计。 • SAR——QSAR——3D-QSAR(计算机辅助
药物设计) • 1、ACE抑制剂类药物:卡托普利、依纳普利 • 2、HMG-CoA还原酶抑制剂:罗伐他汀、辛伐 • 他汀、普伐他汀。 • 3、质子抑制剂:奥美拉唑、兰索拉唑 。
内源性活性物质的确定,酶抑制剂的应用(黄金时期)。 • 1932白浪多息—磺胺—抗代谢原理—长效磺胺—(磺胺甲氧
药物设计学(第一章先导化合物)PPT课件

先导化合物优化中的药效团模型
构效关系是研究化合物结构与活性之间关系的科学,对于先导化合物优化具有重要意义。
通过构效关系的研究,可以了解化合物中哪些结构因素对活性有影响,从而指导化合物的结构优化。
常见的构效关系研究方法包括定量构效关系(QSAR)和活性基团分析等。
先导化合物优化中的构效关系
04
先导化合物的合成与制备
基于已知的化学反应和合成路径,逐步构建目标分子的结构。
经典合成法
利用固相或液相的组合化学技术,快速生成大量结构类似的小分子库。
组合合成法
利用生物酶作为催化剂,在温和的条件下进行高效、专一的合成。
酶促合成法
先导化合物的合成方法
先导化合物的制备工艺
优化反应条件
通过调整温度、压力、溶剂等反应条件,提高目标产物的收率和纯度。
化学结构修饰、生物电子等排、拼接、类药性预测等。
03
02
01
先导化合物优化的目标与方法
药效团模型是药物设计中的一种重要工具,用于描述和预测药物与靶点之间的相互作用。
通过药效团模型,可以预测新化合物的活性,指导化合物的设计与合成,提高成功率。
药效团模型的建立需要基于已知活性化合物的数据,通过统计分析、三维构象分析等方法确定药效团特征。
特点
药物设计学的定义与特点
药物设计学是疾病治疗的重要基础,通过设计具有特定作用机制的药物,实现对疾病的预防和治疗。
疾病治疗
药物设计学是药物创新的核心环节,通过发现和设计具有新作用机制的药物,推动医药行业的创新发展。
药物创新
药物设计学的进步直接关系到人类健康水平的提高,对于保障人民生命安全具有重要意义。
人类健康
药物设计学的重要性
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- 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
• 可应用于进化非常疏远的结构预测 • 未知蛋白序列与折叠库中已知结构的蛋白序列作
匹配计算,将序列吻合的三维结构模块串连起来, 得到整个蛋白三维结构
37
E1 threading
E2
38
3、同源蛋白模建法 homologous model building 比较分子模拟法 comparative molecular modeling 同源模建 homology modeling 同源蛋白法 protein homology
• ACD (Available Chemicals Directory) ——MDL维护。 FCD数据库加上可大批量供货的化学品信息。目前有 25万个化合物
• CSD(Cambridge Structure Database) —— 20多万个 结晶的3D结构实验数据及相关数据
24
商品可供化合物数据库
间接法 基于配体相似性(ligand similarity-based)的 基于药效基团(pharmacophore-based)的
3
化合物 数据库
合成化合物库 天然化合物库 组合化合物库 药物分子库 类药性化合物库
生物大分子 数据库
核酸分子库 蛋白质分子库
4
化学信息和生物信息计算机系统
—— 利用计算机信息处理系统对分子 (小分子及生物大分子)(2D及3D) 及相关信息(性质、来源、用途)进行 分析、储存、检索和传递等处理
第五章 药物发现的虚拟筛选方法
Virtual screening in drug discovery
1
第一节 概述
搜寻标准 (提问结构)
化合物库
匹配 计算
搜寻的基本要素:
搜寻标准;化合物库;计算方法
命中结构 Hits
2
二类基本方法:
直接法 基于靶点结构的 基于分子对接(docking-based)的
小分子化合物
化学信息学
匹配计算
生物大分子
生物信息学
命中结构
5
第二节 化学信息处理
化学信息学 Chemoinformatics,chemical informatics,
Cheminformatics, chemi-informatics 利用计算机信息处理技术对化学分子结构 和相关信息进行管理的一种综合性技术和学科 应用化学信息学可促进化学信息的获取、 转化与共享
• 采用理论计算(分子力学、分子动力学、量子化 学)方法,直接从分子和原子参数计算出蛋白质分 子的稳定构象,
• 理论上最理想的方法,但计算量极大,对于实际分 子的计算超过能力范围
35
36
2、穿针引线法,线串法,线程法,折叠识别 (threading,fold recognition)
• 根据已知的蛋白质三维结构来预测可能的三维结 构 —— 基于知识的预测
疏水值
-0.4 -3.2 4.5 3.8 -3.9 1.9 2.8
氨基酸
Pro(P) Ser(S) Thr(T) Trp(W) Tyr(Y) Val(V)
疏水值
-1.6 -0.8 -0.7 -0.9 -1.3 4.2
29
* 根据统计值:Glu经常出现在α-螺旋中;Val常在β-折叠
中发现;Pro通常不出现于α-螺旋中和β-折叠中,而倾向 于在回折中……
(2)二重或多重序列对比 (3)找出共同的二级结构区域,构建骨架 (4)对初始模型作能量优化 (5)判断结构合理性
40
三、代表性生物信息学数据库
(一)核酸数据库
• GenBank——NIH所属国家生物技术信息中心NCBI • Nucleic Acid Database ( NDB ) —— 由 European
• 根据已知的蛋白质三维结构来预测可能的三维 结构 —— 基于知识的预测
• 同源蛋白有着相似的来源、相似的结构和生物 功能。通过比较蛋白序列的相似性,按同源蛋 白的三维结构为模板,构建未知蛋白的结构
• 一般要求同源性在30%以上,特别是在结合区 域同源性要好
39
步骤:(1)根据未知蛋白质的序列,寻找同源蛋白
System) —— MDL的综合性结构和反应管理软件
• 由三个主要分软件组成: (1) ISIS/DRAW——用于输入结构式和搜寻询问条件 (2) ISIS/BASE——用于生成局部数据库及处理信息 (3) ISIS/HOST——主服务器应用程序,进行通讯连
接,集中数据库数据并作处理
18
2D结构输入:
25
第三节 生物信息处理
生物信息学(bioinformatics)
• 基于数学、生命科学、化学和计算机科学的交叉 学科
• 利用计算机信息处理技术对大量生物大分子作信 息获取、加工、储存、分类、检索与统计分析,揭 示生物大分子的分子结构、功能、同源性和进化关 系
• 推动生命科学的发展,为创新药物的研究和开发 奠定基础
序列对比可以用各种矩阵表达并作相似性打分 两个残基越相似则打分值越高
31
* (三) 多重序列比对 multiple sequence alignment
多重序列比对可以从更多细节上揭示保守模式和结构信息
可采用多种统计算法进行多重序列比对
32
二、蛋白质三维结构预测
基因
决定
蛋白质 一级结构
折叠
蛋白质 三维结构
15
* 基本存储: 分子的元素组成、原子坐标、原子连接关系 还能存储: • 分子子结构信息,能适用于生物大分子 • 原子电荷信息,调用时不必再计算 • 确定特定原子化学环境的原子类型信息
16
二、化合物数据库的生成和管理
• 输入 • 搜寻和检索 • 管理 • 输出
17
ISIS (Integrated Scientific Information Management
简化分子线性输入系统)
• SLN(Sybyl linear notation,Sybyl线性标记法)
8
*
SMILES
• 按化合价模型,每个原子被氢原子饱和;双键用= 表示;三键用#表示;环化分子用闭合原子序号表 示;芳香环中不饱和原子用小写字母表示
甲烷 乙醇 氰化氢 环已烷 吡啶
CH4 C2H5OH HCN
氨基酸 Glu Val Pro Ala Leu Lys ……
螺旋(α)偏好 1.59 0.90 0.34 1.41 1.34 1.23 ……
链(β)偏好 0.52 1.87 0.31 0.72 1.22 0.69 ……
(数值=1代表偏好处于平均;>1代表偏好大于平均;<1代表偏好小于平均)
30
*
(二) 双重序列比较——序列比对sequence alignment
N[C@@H](C)C(=O)O
N[C@H](C)C(=O)O
10
*(二)以二维形式表示
• 用图表示
• 用矩阵表示
C C
C
H
H
N
O
C
C
C
C
C
O
C
H
11
*
• 用连接表表示
12
*
(三)以三维形式表示 1、直接坐标法 • 用卡迪尔坐标直接存储每个原子的三维坐
标(x, y, z)
13
*2、内坐标法
• 每个原子位置以与其他原子间的3个相对位 置关系表示——距离、夹角、二面角
传 学 研 究 所 的 日 本 信 息 生 物 学 中 心 ( Center for Information Biology, CIB)开发维护
三大库可交互
41
(二)蛋白质数据库 PDB ( Protein Data Bank at Brookhaven National
Laboratories ) —— 美 国 Research Collaboration for Structural Bioinformatics, RCSB开发维护的多肽、酶、病 毒、碳水化合物和核酸的三维结构数据
Molecular Biology Laboratory( EMBL)创建,现由英 国 剑 桥 的 欧 洲 生 物 信 息 学 研 究 所 ( European Bioinformatics Institute, EBI)维护
• DNA Data Bank of Japan(DDBJ)—— 日本国立遗
(FOPNFT 5$($($(555$((5("5("$ ((5(""""$$5$5("$"$"5 1SPUFJOT 43747.57,54%5$443334 2-7$,3.1("%,173"3237
序列分析
结构预测(同源模建)
28
* 一、核酸和蛋白质的序列分析 sequence analysis
42
第四节 虚拟筛选 (virtual screening)
(一) 单个序列分析
根据单个氨基酸的物化性质推测整个蛋白质的性质, 也可预测二级结构出现的可能性
20种氨基酸的疏水参数
氨基酸
Ala(A) Arg(R) Asn(N) Asp(D) Cys(C) Gln(Q) Glu(E)
疏水值
1.8 -4.5 -3.5 -3.5 2.5 -3.5 -3.5
氨基酸
Gly(G) His(H) Ile(I) Leu(L) Lys(K) Met(M) Phe(F)
TC = c /(a+b-c)
a为A中基础片断的描述符的数 b为B中基础片断的描述符的数目 c为A和B中共有的基础片断的描述符的数目 相同分子TC = 1;分子没有共同描述符时TC = 0
22
四、化学信息学资源
23
常用化合物数据库
• FCD (Fine Chemicals Directory) —— MDL 维护。 收 载约90 000个化合物和20 000种化合物数据,包括化学 系统名、俗称、分子式、分子量、供应商、价格、 CAS登录号、纯度等。可通过结构式或其它任何数据 检索
匹配计算,将序列吻合的三维结构模块串连起来, 得到整个蛋白三维结构
37
E1 threading
E2
38
3、同源蛋白模建法 homologous model building 比较分子模拟法 comparative molecular modeling 同源模建 homology modeling 同源蛋白法 protein homology
• ACD (Available Chemicals Directory) ——MDL维护。 FCD数据库加上可大批量供货的化学品信息。目前有 25万个化合物
• CSD(Cambridge Structure Database) —— 20多万个 结晶的3D结构实验数据及相关数据
24
商品可供化合物数据库
间接法 基于配体相似性(ligand similarity-based)的 基于药效基团(pharmacophore-based)的
3
化合物 数据库
合成化合物库 天然化合物库 组合化合物库 药物分子库 类药性化合物库
生物大分子 数据库
核酸分子库 蛋白质分子库
4
化学信息和生物信息计算机系统
—— 利用计算机信息处理系统对分子 (小分子及生物大分子)(2D及3D) 及相关信息(性质、来源、用途)进行 分析、储存、检索和传递等处理
第五章 药物发现的虚拟筛选方法
Virtual screening in drug discovery
1
第一节 概述
搜寻标准 (提问结构)
化合物库
匹配 计算
搜寻的基本要素:
搜寻标准;化合物库;计算方法
命中结构 Hits
2
二类基本方法:
直接法 基于靶点结构的 基于分子对接(docking-based)的
小分子化合物
化学信息学
匹配计算
生物大分子
生物信息学
命中结构
5
第二节 化学信息处理
化学信息学 Chemoinformatics,chemical informatics,
Cheminformatics, chemi-informatics 利用计算机信息处理技术对化学分子结构 和相关信息进行管理的一种综合性技术和学科 应用化学信息学可促进化学信息的获取、 转化与共享
• 采用理论计算(分子力学、分子动力学、量子化 学)方法,直接从分子和原子参数计算出蛋白质分 子的稳定构象,
• 理论上最理想的方法,但计算量极大,对于实际分 子的计算超过能力范围
35
36
2、穿针引线法,线串法,线程法,折叠识别 (threading,fold recognition)
• 根据已知的蛋白质三维结构来预测可能的三维结 构 —— 基于知识的预测
疏水值
-0.4 -3.2 4.5 3.8 -3.9 1.9 2.8
氨基酸
Pro(P) Ser(S) Thr(T) Trp(W) Tyr(Y) Val(V)
疏水值
-1.6 -0.8 -0.7 -0.9 -1.3 4.2
29
* 根据统计值:Glu经常出现在α-螺旋中;Val常在β-折叠
中发现;Pro通常不出现于α-螺旋中和β-折叠中,而倾向 于在回折中……
(2)二重或多重序列对比 (3)找出共同的二级结构区域,构建骨架 (4)对初始模型作能量优化 (5)判断结构合理性
40
三、代表性生物信息学数据库
(一)核酸数据库
• GenBank——NIH所属国家生物技术信息中心NCBI • Nucleic Acid Database ( NDB ) —— 由 European
• 根据已知的蛋白质三维结构来预测可能的三维 结构 —— 基于知识的预测
• 同源蛋白有着相似的来源、相似的结构和生物 功能。通过比较蛋白序列的相似性,按同源蛋 白的三维结构为模板,构建未知蛋白的结构
• 一般要求同源性在30%以上,特别是在结合区 域同源性要好
39
步骤:(1)根据未知蛋白质的序列,寻找同源蛋白
System) —— MDL的综合性结构和反应管理软件
• 由三个主要分软件组成: (1) ISIS/DRAW——用于输入结构式和搜寻询问条件 (2) ISIS/BASE——用于生成局部数据库及处理信息 (3) ISIS/HOST——主服务器应用程序,进行通讯连
接,集中数据库数据并作处理
18
2D结构输入:
25
第三节 生物信息处理
生物信息学(bioinformatics)
• 基于数学、生命科学、化学和计算机科学的交叉 学科
• 利用计算机信息处理技术对大量生物大分子作信 息获取、加工、储存、分类、检索与统计分析,揭 示生物大分子的分子结构、功能、同源性和进化关 系
• 推动生命科学的发展,为创新药物的研究和开发 奠定基础
序列对比可以用各种矩阵表达并作相似性打分 两个残基越相似则打分值越高
31
* (三) 多重序列比对 multiple sequence alignment
多重序列比对可以从更多细节上揭示保守模式和结构信息
可采用多种统计算法进行多重序列比对
32
二、蛋白质三维结构预测
基因
决定
蛋白质 一级结构
折叠
蛋白质 三维结构
15
* 基本存储: 分子的元素组成、原子坐标、原子连接关系 还能存储: • 分子子结构信息,能适用于生物大分子 • 原子电荷信息,调用时不必再计算 • 确定特定原子化学环境的原子类型信息
16
二、化合物数据库的生成和管理
• 输入 • 搜寻和检索 • 管理 • 输出
17
ISIS (Integrated Scientific Information Management
简化分子线性输入系统)
• SLN(Sybyl linear notation,Sybyl线性标记法)
8
*
SMILES
• 按化合价模型,每个原子被氢原子饱和;双键用= 表示;三键用#表示;环化分子用闭合原子序号表 示;芳香环中不饱和原子用小写字母表示
甲烷 乙醇 氰化氢 环已烷 吡啶
CH4 C2H5OH HCN
氨基酸 Glu Val Pro Ala Leu Lys ……
螺旋(α)偏好 1.59 0.90 0.34 1.41 1.34 1.23 ……
链(β)偏好 0.52 1.87 0.31 0.72 1.22 0.69 ……
(数值=1代表偏好处于平均;>1代表偏好大于平均;<1代表偏好小于平均)
30
*
(二) 双重序列比较——序列比对sequence alignment
N[C@@H](C)C(=O)O
N[C@H](C)C(=O)O
10
*(二)以二维形式表示
• 用图表示
• 用矩阵表示
C C
C
H
H
N
O
C
C
C
C
C
O
C
H
11
*
• 用连接表表示
12
*
(三)以三维形式表示 1、直接坐标法 • 用卡迪尔坐标直接存储每个原子的三维坐
标(x, y, z)
13
*2、内坐标法
• 每个原子位置以与其他原子间的3个相对位 置关系表示——距离、夹角、二面角
传 学 研 究 所 的 日 本 信 息 生 物 学 中 心 ( Center for Information Biology, CIB)开发维护
三大库可交互
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(二)蛋白质数据库 PDB ( Protein Data Bank at Brookhaven National
Laboratories ) —— 美 国 Research Collaboration for Structural Bioinformatics, RCSB开发维护的多肽、酶、病 毒、碳水化合物和核酸的三维结构数据
Molecular Biology Laboratory( EMBL)创建,现由英 国 剑 桥 的 欧 洲 生 物 信 息 学 研 究 所 ( European Bioinformatics Institute, EBI)维护
• DNA Data Bank of Japan(DDBJ)—— 日本国立遗
(FOPNFT 5$($($(555$((5("5("$ ((5(""""$$5$5("$"$"5 1SPUFJOT 43747.57,54%5$443334 2-7$,3.1("%,173"3237
序列分析
结构预测(同源模建)
28
* 一、核酸和蛋白质的序列分析 sequence analysis
42
第四节 虚拟筛选 (virtual screening)
(一) 单个序列分析
根据单个氨基酸的物化性质推测整个蛋白质的性质, 也可预测二级结构出现的可能性
20种氨基酸的疏水参数
氨基酸
Ala(A) Arg(R) Asn(N) Asp(D) Cys(C) Gln(Q) Glu(E)
疏水值
1.8 -4.5 -3.5 -3.5 2.5 -3.5 -3.5
氨基酸
Gly(G) His(H) Ile(I) Leu(L) Lys(K) Met(M) Phe(F)
TC = c /(a+b-c)
a为A中基础片断的描述符的数 b为B中基础片断的描述符的数目 c为A和B中共有的基础片断的描述符的数目 相同分子TC = 1;分子没有共同描述符时TC = 0
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四、化学信息学资源
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常用化合物数据库
• FCD (Fine Chemicals Directory) —— MDL 维护。 收 载约90 000个化合物和20 000种化合物数据,包括化学 系统名、俗称、分子式、分子量、供应商、价格、 CAS登录号、纯度等。可通过结构式或其它任何数据 检索