단백질-리간드 상호작용은 생체 내의 여러 작용들의 활성 또는 제어에 관여하므로 이에 대한 연구는 질병 치료 및 신약 개발을 위해 필수적으로 수행된다. 컴퓨터 기술의 발전으로 단백질-리간드 상호작용을 모의 도킹 실험을 통해 가상 환경에서 시뮬레이션 할 수 있게 되었으며 이미 많은 연구자들에 의해 다양한 형태의 도킹 프로그램들이 개발되어 사용되고 있다. 이러한 프로그램들은 속도와 정확성 측면에서 꾸준한 발전을 거듭하고 있지만 아직까지 복잡한 상호작용 환경을 완벽히 고려하지 못할뿐더러 많은 계산이 요구되는 경우가 많아서 일반 연구자가 수행하기에는 어려움이 존재한다. 본 연구에서는 기존 도킹 프로그램에 ...
단백질-리간드 상호작용은 생체 내의 여러 작용들의 활성 또는 제어에 관여하므로 이에 대한 연구는 질병 치료 및 신약 개발을 위해 필수적으로 수행된다. 컴퓨터 기술의 발전으로 단백질-리간드 상호작용을 모의 도킹 실험을 통해 가상 환경에서 시뮬레이션 할 수 있게 되었으며 이미 많은 연구자들에 의해 다양한 형태의 도킹 프로그램들이 개발되어 사용되고 있다. 이러한 프로그램들은 속도와 정확성 측면에서 꾸준한 발전을 거듭하고 있지만 아직까지 복잡한 상호작용 환경을 완벽히 고려하지 못할뿐더러 많은 계산이 요구되는 경우가 많아서 일반 연구자가 수행하기에는 어려움이 존재한다. 본 연구에서는 기존 도킹 프로그램에 분자동역학 시뮬레이션 방식을 결합시킨 웹 기반의 DockMD 시스템을 개발하였다. DockMD 시스템은 분자동역학 시뮬레이션을 통해 좀 더 정확한 도킹 결과를 예측할 수 있으며 클러스터 서버와의 연동을 통해 비교적 빠른 계산이 가능하다. 또한 웹 기반의 자동화 시스템이므로 사용자가 쉽게 사용할 수 있으며 분석 결과도 웹을 통하여 시각적으로 확인할 수 있다. DockMD 시스템에 대한 도킹 테스트는 두 가지 형태로 진행하였다. 첫째, 분자동역학을 활용함으로 도킹 구조 예측의 정확성이 더욱 향상되는지를 이미 결합형태가 밝혀진 단백질-리간드 구조를 사용하여 검증하였다. 이를 통해 기존 도킹 프로그램으로는 찾지 못한 도킹 위치를 분자동역학 시뮬레이션을 통해 정확하게 예측할 수 있음을 확인하였다. 둘째, 활발한 연구가 진행되고 있는 2개의 단백질 (tyrosinase, methyl parathion hydrolase)을 가지고 후보 리간드들과의 상호작용을 DockMD 시스템을 사용하여 확인해보았다. 밝혀진 결합구조가 없어서 비교해보지는 못했지만 각각의 도킹 결과마다 단백질의 활성위치로 예상되는 부근에 후보 리간드가 결합된 구조를 얻을 수 있었으며 이를 통해 DockMD 시스템을 통한 도킹 예측이 가능함을 알 수 있었다. 아직까지 수정 보완해야 될 부분은 존재하지만 본 연구에서 개발된 DockMD 시스템을 통해 더욱 편리하고 효과적인 도킹 시뮬레이션이 가능할 것으로 기대된다.
단백질-리간드 상호작용은 생체 내의 여러 작용들의 활성 또는 제어에 관여하므로 이에 대한 연구는 질병 치료 및 신약 개발을 위해 필수적으로 수행된다. 컴퓨터 기술의 발전으로 단백질-리간드 상호작용을 모의 도킹 실험을 통해 가상 환경에서 시뮬레이션 할 수 있게 되었으며 이미 많은 연구자들에 의해 다양한 형태의 도킹 프로그램들이 개발되어 사용되고 있다. 이러한 프로그램들은 속도와 정확성 측면에서 꾸준한 발전을 거듭하고 있지만 아직까지 복잡한 상호작용 환경을 완벽히 고려하지 못할뿐더러 많은 계산이 요구되는 경우가 많아서 일반 연구자가 수행하기에는 어려움이 존재한다. 본 연구에서는 기존 도킹 프로그램에 분자동역학 시뮬레이션 방식을 결합시킨 웹 기반의 DockMD 시스템을 개발하였다. DockMD 시스템은 분자동역학 시뮬레이션을 통해 좀 더 정확한 도킹 결과를 예측할 수 있으며 클러스터 서버와의 연동을 통해 비교적 빠른 계산이 가능하다. 또한 웹 기반의 자동화 시스템이므로 사용자가 쉽게 사용할 수 있으며 분석 결과도 웹을 통하여 시각적으로 확인할 수 있다. DockMD 시스템에 대한 도킹 테스트는 두 가지 형태로 진행하였다. 첫째, 분자동역학을 활용함으로 도킹 구조 예측의 정확성이 더욱 향상되는지를 이미 결합형태가 밝혀진 단백질-리간드 구조를 사용하여 검증하였다. 이를 통해 기존 도킹 프로그램으로는 찾지 못한 도킹 위치를 분자동역학 시뮬레이션을 통해 정확하게 예측할 수 있음을 확인하였다. 둘째, 활발한 연구가 진행되고 있는 2개의 단백질 (tyrosinase, methyl parathion hydrolase)을 가지고 후보 리간드들과의 상호작용을 DockMD 시스템을 사용하여 확인해보았다. 밝혀진 결합구조가 없어서 비교해보지는 못했지만 각각의 도킹 결과마다 단백질의 활성위치로 예상되는 부근에 후보 리간드가 결합된 구조를 얻을 수 있었으며 이를 통해 DockMD 시스템을 통한 도킹 예측이 가능함을 알 수 있었다. 아직까지 수정 보완해야 될 부분은 존재하지만 본 연구에서 개발된 DockMD 시스템을 통해 더욱 편리하고 효과적인 도킹 시뮬레이션이 가능할 것으로 기대된다.
A study of protein-ligand interaction is an essential process for curing diseases and developing drug because it is participated with the activity and the regulation of biological reactions. The development of computer technology makes possible a simulation of protein-ligand docking. Lots of researc...
A study of protein-ligand interaction is an essential process for curing diseases and developing drug because it is participated with the activity and the regulation of biological reactions. The development of computer technology makes possible a simulation of protein-ligand docking. Lots of researchers have been developing several docking programs, and speed and accuracy of these programs have been constantly improved. However, docking results of these programs are still imperfect and computational burden make the simulation hard to perform for general researchers. In this study, I developed web-based DockMD system using an existing docking program and molecular dynamics simulation. This system can predict more accurate docking results by using molecular dynamics simulation, and computational time is reduced with the use of a cluster server. In addition, the DockMD system was made as a web-based automated system for providing convenient access and graphical visualization. The DockMD system was tested in two different ways. First, I verified the accuracy of docking results using known protein-ligand structures. The test revealed that exact docking results could be obtained with molecular dynamics simulation, even though other docking programs could not find the exact conformation. Second, I tested the DockMD system using two proteins (tyrosinase, methyl parathion hydrolase), the protein-ligand interactions of which have been actively studied using various ligands. Although no experimental structures are available for comparison, I got the docking structures with the ligand bound around the expected active site of the protein. Therefore, it is possible to predict a docking structure between a protein and a ligand using the DockMD system. The DockMD system needs to be improved in some parts. Nonetheless, I suggest that this system would make the docking simulation more effective and convenient.
A study of protein-ligand interaction is an essential process for curing diseases and developing drug because it is participated with the activity and the regulation of biological reactions. The development of computer technology makes possible a simulation of protein-ligand docking. Lots of researchers have been developing several docking programs, and speed and accuracy of these programs have been constantly improved. However, docking results of these programs are still imperfect and computational burden make the simulation hard to perform for general researchers. In this study, I developed web-based DockMD system using an existing docking program and molecular dynamics simulation. This system can predict more accurate docking results by using molecular dynamics simulation, and computational time is reduced with the use of a cluster server. In addition, the DockMD system was made as a web-based automated system for providing convenient access and graphical visualization. The DockMD system was tested in two different ways. First, I verified the accuracy of docking results using known protein-ligand structures. The test revealed that exact docking results could be obtained with molecular dynamics simulation, even though other docking programs could not find the exact conformation. Second, I tested the DockMD system using two proteins (tyrosinase, methyl parathion hydrolase), the protein-ligand interactions of which have been actively studied using various ligands. Although no experimental structures are available for comparison, I got the docking structures with the ligand bound around the expected active site of the protein. Therefore, it is possible to predict a docking structure between a protein and a ligand using the DockMD system. The DockMD system needs to be improved in some parts. Nonetheless, I suggest that this system would make the docking simulation more effective and convenient.
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