Alchemical Free Energy Workflows for the Computation of Protein-Ligand Binding Affinities

工作流程 计算机科学 计算 自由能微扰 结合亲和力 互操作性 集合(抽象数据类型) 理论计算机科学 计算科学 数据挖掘 分子动力学 算法 化学 计算化学 程序设计语言 数据库 万维网 受体 生物化学
作者
Herz Andreas,Tahsin F. Kellici,Iñaki Morao,Julien Michel
出处
期刊:Methods in molecular biology [Springer Science+Business Media]
卷期号:: 241-264
标识
DOI:10.1007/978-1-0716-3449-3_11
摘要

Alchemical free energy methods can be used for the efficient computation of relative binding free energies during preclinical drug discovery stages. In recent years, this has been facilitated further by the implementation of workflows that enable non-experts to quickly and consistently set up the required simulations. Given the correct input structures, workflows handle the difficult aspects of setting up perturbations, including consistently defining the perturbable molecule, its atom mapping and topology generation, perturbation network generation, running of the simulations via different sampling methods, and analysis of the results. Different academic and commercial workflows are discussed, including FEW, FESetup, FEPrepare, CHARMM-GUI, Transformato, PMX, QLigFEP, TIES, ProFESSA, PyAutoFEP, BioSimSpace, FEP+, Flare, and Orion. These workflows differ in various aspects, such as mapping algorithms or enhanced sampling methods. Some workflows can accommodate more than one molecular dynamics (MD) engine and use external libraries for tasks. Differences between workflows can present advantages for different use cases, however a lack of interoperability of the workflows' components hinders systematic comparisons.
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