Virtual Screening Expands the Non-Natural Amino Acid Palette for Peptide Optimization

化学空间 虚拟筛选 氨基酸 生物信息学 肽 药物发现 化学数据库 计算机科学 计算生物学 工作流程 肽库 对接(动物) 组合化学 化学 生物化学 肽序列 生物 数据库 有机化学 医学 基因 护理部
作者
Kosala N. Amarasinghe,Leonardo De Maria,Christian Tyrchan,Leif A. Eriksson,Jens Sadowski,Dušan Petrović
出处
期刊:Journal of Chemical Information and Modeling [American Chemical Society]
卷期号:62 (12): 2999-3007 被引量:24
标识
DOI:10.1021/acs.jcim.2c00193
摘要

Peptides are an important modality in drug discovery. While current peptide optimization focuses predominantly on the small number of natural and commercially available non-natural amino acids, the chemical spaces available for small molecule drug discovery are in the billions of molecules. In the present study, we describe the development of a large virtual library of readily synthesizable non-natural amino acids that can power the virtual screening protocols and aid in peptide optimization. To that end, we enumerated nearly 380 thousand amino acids and demonstrated their vast chemical diversity compared to the 20 natural and commercial residues. Furthermore, we selected a diverse ten thousand amino acid subset to validate our virtual screening workflow on the Keap1-Neh2 complex model system. Through in silico mutations of Neh2 peptide residues to those from the virtual library, our docking-based protocol identified a number of possible solutions with a significantly higher predicted affinity toward the Keap1 protein. This protocol demonstrates that the non-natural amino acid chemical space can be massively extended and virtually screened with a reasonable computational cost.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
斯文败类的应助被殿下采纳,获得10
刚刚
yyx发布了新的文献求助10
刚刚
Leafra发布了新的文献求助10
刚刚
轻松的芯完成签到 ,获得积分0
刚刚
泥酱发布了新的文献求助10
1秒前
1秒前
Owen的应助被小二采纳,获得10
1秒前
wwwy发布了新的文献求助10
1秒前
负责的绿柏完成签到,获得积分10
2秒前
2秒前
英姑的应助被芝士蛋挞采纳,获得30
2秒前
3秒前
乐研完成签到 ,获得积分10
3秒前
3秒前
dola555发布了新的文献求助10
3秒前
FashionBoy的应助被DW123采纳,获得10
3秒前
耶斯发布了新的文献求助10
3秒前
张张完成签到 ,获得积分10
4秒前
scholars完成签到,获得积分10
4秒前
4秒前
31ff完成签到,获得积分10
5秒前
5秒前
5秒前
6秒前
Owen的应助被lixu采纳,获得10
7秒前
无私的遥发布了新的文献求助10
8秒前
nrc0422发布了新的文献求助10
9秒前
yftan完成签到 ,获得积分10
10秒前
10秒前
汉堡包的应助被Unlung采纳,获得10
10秒前
10秒前
科研通AI6.4的应助被ni采纳,获得30
11秒前
科研通AI6.2的应助被ni采纳,获得10
11秒前
科研通AI6.4的应助被ni采纳,获得30
11秒前
SWUST-LY发布了新的文献求助10
11秒前
张瑶发布了新的文献求助10
11秒前
12秒前
12秒前
12秒前
13秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Energie-Contracting 1500
Mathematical models in hydrology 1000
Klimaschutzrecht durch den Energiesektor im Mehrebenensystem – Ein Rechtsvergleich 1000
Oncology Clinical Trials: Successful Design, Conduct, and Analysis, Second Edition 800
Erzählte Gnade 500
Butadiene hydroxytelechelic oligomers PBHT 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 计算机科学 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 物理 复合材料 内科学 催化作用 光电子学 人工智能 细胞生物学 无机化学 物理化学 数学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 8083020
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9498211
关于积分的说明 21405546
捐赠科研通 7651163
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3402125
关于科研通互助平台的介绍 2531115
邀请新用户注册赠送积分活动 2440791