1樓：駒在氵
為了完成對於乙個空皮小分子和乙個靶點蛋白質的對接模擬，基本上有兩大要素，第一就是小分子本身可能形成的結構，基本上是由分子每乙個rotatable bond的二面角（dihedral angle）所決定的，另一點就是小分子和靶點蛋白質之間的相互作用，最基本的就是範德華力和靜電作用。我所謂的對接軟體兩大流派的區別就在於完成這兩個要素的過程不盡相同。比方說我們要模擬某乙個小分子和某靶點蛋白質的對接，一大流派（如果沒記錯的話autodock應該就是這樣的，但是我不確定，以及dock3分支也是這一派的）的思路就是，首先生成這個小分子所有可能的桐虧罩結構，然後試著把這些結構在不改變內部自由度的前提下對接到靶點蛋白質的binding site內，進行一些區域性的minimization，尋找到最合適的對接位置，然後用打分函式對於所有的結構打分排序。
另乙個流派（以dock6分支為代表吧）的思路是這樣的，我們試圖首先把這個小分子按rotatable bond分為若干片段，然後從其中最大的片段（我們成為錨，anchor）開始，首先把這個anchor放到binding site裡，計算這個anchor和蛋白質之間的相互作用，進行區域性優化，然後按順序把下乙個片段接到anchor上，嘗試不同的二面角，計算相互作用，區域性優化，然後週而復始，直到在binding site內把這個小分子組裝完成為止。從目前看到的局鬧資料來看，兩種方式在複製晶體結構（把乙個小分子和蛋白質complex晶體結構拿來，把小分子拿出來，用軟體模擬對接，看軟體模擬結果和晶體結構是否相似）的成功率方面不相上下，但是效率似乎是第一種方式更高一些。<>
2樓：洪萬嗔
藥物設計需要兩個分子：大分子和小分子。大分子如果能從pdb直接**高resolution的蛋白質最好，上面有人說道同源建模，不建議。
同源建模最多隻能保證殘疾主鏈位置比較接近，但是盯睜凱藥物凱喚對接需要知道殘基每個原子的位置，可能原子位置差個2，3個a公尺對結果就會影響很大，這也是為什麼蛋白質解像度越高越好的原因。小分子，小分子需要知道rs構型，然後通過corina，guassian等軟體產早仿生乙個能量優化的結構作為起始結構。然後是對接，對接主要是兩部分，空間搜尋和打分函式。
使用者只能看到最終結果每個構象的打分函式，但是無法看到搜尋過程。起始搜尋過程描述起來也不困難，以最費時的窮舉演算法為例：小分子在空腔中可以沿著xyz做平移，也可以沿著xyz做旋轉，單鍵也可以自己旋轉，把這些平移旋轉窮舉完了結合打分函式就可以得到最優的構象了。
當然，窮舉的時間誰也受不了，所以大家都用各種演算法來實現搜尋過程，典型的有 模擬退火 遺傳演算法 粒子群演算法等等，演算法的詳細就不介紹了。但是這些演算法比較共同的毛病就是容易陷入區域性最優解之中。<>
基於藥物作用的靶點的靶點的藥物設計主要有以什麼作為靶點的藥物設計
3樓：羅傑
藥物的靶點主要有以下幾類：
1）受體：美託洛爾。
2）離子通道：硝苯地平。
3）酶：洛伐他汀。
4）核算dna和rna：5氟尿嘧啶。
藥物設計主要圍繞以上四個靶點。
4樓：網友
服用藥物必須去醫院問問醫生 在醫生指導下安全服用藥物哦趕快去吧。
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