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Different Binding Modes of Structurally Diverse Ligands for Human D3DAR

计算生物学 化学 立体化学 生物
作者
Gabriella Ortore,Tiziano Tuccinardi,Elisabetta Orlandini,Adriano Martinelli
出处
期刊:Journal of Chemical Information and Modeling [American Chemical Society]
卷期号:50 (12): 2162-2175 被引量:3
标识
DOI:10.1021/ci100290f
摘要

Five different dopamine D3 receptors (D3DARs) models were created considering some suggested binding modes for D3DAR antagonists reported in earlier computational studies. Different hypotheses are justified because of the lack of experimental information about the putative site of interaction and are also due to the variability in scaffolds and size of D3DAR ligands. In this study 114 potent and selective D3DAR antagonists or partial agonists are used as key experimental information to discriminate the most reliable receptor model and to build a docking based 3D quantitative structure−activity relationship model able to indicate the ligand properties and the residues important for activity. The ability of this D3DAR model to discriminate the binding mode of different classes of ligands, showing a good quantitative correlation with their activity, encourages us to use it for screening novel lead compounds.

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