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公开(公告)号：CN118969127A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202410960107.4
申请日：2024-07-17
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明提供基于Recap算法的共价激酶抑制剂碎片化方法，涉及药物化学和化学信息学技术领域。该基于Recap算法的共价激酶抑制剂碎片化方法，包括：结构收集：从科学文献和数据库中收集已知的共价激酶抑制剂的分子结构数据；类型筛选：使用化学信息学方法，特别是基于SMARTS模式匹配的技术迈克尔受体类型的特征包括特定的亲电中心和共轭系统；Recap算法碎片化：利用RDKit中的Recap算法对筛选出的共价抑制剂进行碎片化处理，Recap算法通过识别分子中的化学键断裂点，将分子分解成若干较小的片段。通过精细的碎片化和筛选设计出具有更高选择性的共价抑制剂，减少脱靶效应和副作用，筛选出的片段具有较小的分子结构，简化了新型抑制剂的合成过程，降低了研发和生产成本。
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公开(公告)号：CN118969058A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202410960102.1
申请日：2024-07-17
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明提供研究ATP/ADP载体用质子化依赖机制的模拟方法，涉及生物信息学和计算生物学的交叉领域。该研究ATP/ADP载体用质子化依赖机制的模拟方法，包括：构建AAC与ATP/ADP复合物的初始结构模型；使用CpHMD模拟在特定pH值下对该模型进行模拟，以捕捉质子化状态的变化；通过模拟数据分析AAC在不同pH条件下的结构动态和功能行为；将模拟结果与实验数据对比验证，确保模拟的准确性和可靠性。通过模拟不同pH条件下的生物分子行为，有助于研究生物分子如何在多变的环境中保持功能，对于环境适应性研究具有重要意义，能够被广泛应用于不同的生物学问题，推动了跨学科研究的发展，尤其是在膜蛋白功能研究领域。
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公开(公告)号：CN118969063A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202410960103.6
申请日：2024-07-17
Applicant: 暨南大学
IPC: G16B15/30 , G06F30/25 , G06F119/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明提供一种分子动力学模拟方法，涉及药物设计、材料科学、生物信息学技术领域。该分子动力学模拟方法，包括自适应偏置势，在模拟过程中，沿着集体变量的自由能景观动态添加高斯势函数，以填平能量障碍；集体变量选择，精心选择能够描述系统关键特征的集体变量，以指导系统的采样过程；多步行者策略，并行运行多个模拟轨迹，并将它们的贡献汇总到一个总的偏置势中，提高采样效率；温和元动力学，引入衰减因子控制偏置势的增长，避免系统被推向不感兴趣的区域。Meta Dynamics可以模拟共价抑制剂与靶标蛋白之间的相互作用，帮助识别和预测可能的共价结合位点。
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公开(公告)号：CN118942532A
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202410960109.3
申请日：2024-07-17
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明提供共价性抑制剂设计中的EWF片段库构建方法及其应用，涉及生物医药技术领域。该共价性抑制剂设计中的EWF片段库构建方法，包括收集已知共价性激酶抑制剂的结构信息：通过对已知共价性激酶抑制剂CKIs的全面收集，这些数据主要来源于科学文献、专利以及公共数据库；收集的CKI结构将根据其与蛋白质靶标结合的特定区域进行详尽的注释；通过对这些结构的细致分析，我们能够识别出用于形成共价键的关键Electrophilic Warhead Fragment。支持对特定疾病靶标进行个性化药物设计，有助于推动个性化医疗的发展，为患者提供更为精准和个性化的治疗方案，通过深度学习生成的EWF片段，本发明增强了药物分子的多样性，有助于避免药物抗性和提高治疗效果。
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