申请/专利权人：成都市第七人民医院;南充市中心医院

申请日：2024-02-07

公开（公告）日：2024-06-14

公开（公告）号：CN118197397A

主分类号：G16B15/30

分类号：G16B15/30;G16B30/10;G16B40/00

优先权：

专利状态码：在审-公开

法律状态：2024.06.14#公开

摘要：本发明涉及生物分子结构预测领域，具体公开了种基于同源建模和分子对接筛选KDM3A抑制剂的方法，包括KDM3A同源性蛋白结构获取、KDM3A蛋白序列与模板结构进行序列比对、同源模型并验证模型质量、KDM3A模型结构优化、筛选化合物库、分子对接进行虚拟筛选以及命中分子外酶水平测试，共7个步骤。本发明提供的筛选方法筛选出了30个分子，并进行体外的酶水平测试，最终获得了3个具有新型结构以及较高抑制剂的KDM3A抑制剂，解决了无完整KDM3A晶体结构被解析的情况下无法完成基于结构的高通量虚拟筛选难题。本方法为肿瘤新靶标KDM3A的小分子药物筛选发现提供了一种更高效经济的路线。

主权项：1.一种基于同源建模和分子对接筛选KDM3A抑制剂的方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：KDM3A同源性蛋白结构获取：获取KDM3A蛋白的氨基酸序列，通过分子建模软件中的序列相似性数据库搜索程序进行同源结构的相似性搜索，选择搜索结果中E-value值最低的模板蛋白作为作为模板结构；S2：KDM3A蛋白序列与模板结构进行序列比对：将所述模板结构下载，然后进行预处理，使用所述分子建模软件中具有双向比对算法的模块，将所述模板结构与所述KDM3A蛋白的氨基酸序列进行比对，得到比对序列；S3：同源模型并验证模型质量：将比对后的模板蛋白导入所述分子建模软件的同源模型建立程序，输入所述比对序列、模板结构以及KDM3A蛋白的氨基酸序列进行同源模型建立，在得到的模型中选取PDF总能量最低的模型作为KDM3A同源模型；S4：KDM3A模型结构优化：采用所述分子建模软件中的能量优化程序对所述KDM3A同源模型进行优化，得到KDM3A蛋白模型；S5：筛选化合物库：将小分子化合物数据库进行合并，然后根据类药5规则以及KDMs抑制剂的分子结构特征进行精减，得到浓缩库；S6：分子对接进行虚拟筛选：将所述KDM3A蛋白模型和所述浓缩库导入所述分子建模软件中，采用活性位点分析模块进行分子对接受体设置，然后运行分子对接计算。S7：命中分子外酶水平测试：根据所述对接计算结果选择优势对接构象的小分子化合物，然后进行实际体外酶水平测试，筛选出具有抑制效果的KDM3A抑制剂。

全文数据：

权利要求：

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