受容体構造を用いた化合物のドッキングシミュレーション
MOEを用いたStructure-Based Drug Design（SBDD）が可能です。標的タンパク質の適切な前処理、ポケット探索、ドッキングシミュレーション、ドッキングスコアによる評価、リガンド結合状態の解析を通して適切な分子設計とバーチャルスクリーニングを行えます。
以下のような解析が可能です。
■ドッキングシミュレーション
■受容体構造の確認と前処理（原子欠損の確認と修正）
■水素原子付加状態の決定
■ポケット探索
■フラグメント結合位置検索
■結合部位中での分子設計
■リガンド-受容体との相互作用解析
■Potein-Ligand Interaction Fingerprint解析
■母核置換とのフラグメントベースの分子設計
■3D-RISM法による溶媒解析
■タンパク質表面解析
■SBDDのためのプロジェクトデータ構築
リガンドの結合様式を予測するドッキングシミュレーションは、テンプレート、共有結合、電子密度、ファーマコフォアを考慮した結合部位への配置が可能です。リガンドの形状によりタンパク質を動かすInduced-Fitに対応しています。
Potein-Ligand Interaction Fingerprint解析により活性・不活性を判別する相互作用を見いだせます。
受容体の適切な前処理として、PDBデータにおける原子欠損部位の確認と修正、イオン化やトートマーを考慮した水素原子付加状態の決定を行えます。受容体構造からポケット検索は、リガンド結合傾向によるポケットのランク付けが可能です。
結合部位でのリガンド設計は、置換基が付加可能な位置や、分子量やlogP、変異原性の有無などのリガンド特性、ドッキングスコアを評価しながら対話的な分子編集が可能です。
母核置換やフラグメント付加・変換などにより新規リガンド候補を探索できます。フラグメントは150万件以上の構造データを標準で搭載しています。
開発元のウェブページもあわせてご参照ください。
https://www.chemcomp.com/
Potein-Ligand Interaction Fingerprint解析により活性・不活性を判別する相互作用を見いだせます。
受容体の適切な前処理として、PDBデータにおける原子欠損部位の確認と修正、イオン化やトートマーを考慮した水素原子付加状態の決定を行えます。受容体構造からポケット検索は、リガンド結合傾向によるポケットのランク付けが可能です。
結合部位でのリガンド設計は、置換基が付加可能な位置や、分子量やlogP、変異原性の有無などのリガンド特性、ドッキングスコアを評価しながら対話的な分子編集が可能です。
母核置換やフラグメント付加・変換などにより新規リガンド候補を探索できます。フラグメントは150万件以上の構造データを標準で搭載しています。
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