[identity profile] thundersnatch.livejournal.com
Автор: д-р Карлос Мускус Лопес
Координатор молекулярной биологии и вычислительного отдела, PECET Университет Антиокия
14 ноября 2016

Кратко:
Мсследовательская группа Drug Search for Leishmaniasis создала интерактивную базу данных результатов с наивысшей оценкой, полученных в своем исследовании на World Community Grid. Эта база данных поможет ускорить работу других ученых, которые проводят подобные исследования.

Выше приведена иллюстрация того, как лиганды (лекарства) прогнозируются связываться с каждым из белков конформации DHODH, извлеченных из экспериментов смоделированных на World Community Grid. DHODH является одним из основных белков, ассоциированных с выживанием паразита, который вызывает лейшманиоз.

История вопроса

Проект Drug Search for Leishmaniasis был создан с целью выявления потенциальных новых методов лечения лейшманиоза, запущенной тропической болезни, поражающей более двух миллионов человек в 98 странах ежегодно. Существующие медикаментозные методы лечения для лейшманиоза могут вызвать серьезные побочные эффекты, что приводит к острой необходимости новых, безопасных и недорогих лекарственных соединений против лейшманиоза.

С помощью массированной вычислительной мощности, пожертвованной более чем 120000 добровольцами World Community Grid, они определили несколько лекарственных соединений, которые могут стать улучшенными лекарствами для этого заболевания. Команда также создала открытую базу данных результатов c наивысшей оценкой, которая доступна для ученых и общественности.

Новая база данных объединяет белки с соединениями

Исследовательская группа проекта в PECET, Университете Антиокии в Колумбии использовали программное обеспечение AutoDock Vina для поиска по базе данных "Цинк" коммерчески доступных соединений для тех, которые, как представляется лучше связываются с 50-ю выбранными целевыми белками, включенными в лейшманиоз.

Вы можете получить доступ к базе данных, созданной командой Drug Search for Leishmaniasis по адресу:

http://ubmc-pecet.udea.edu.co/index.php/dsfl/

База данных позволяет выбрать любой белок, изученный в виртуальном скрининге, основываясь на его PDB (Protein Data Bank), ID или имени белка. После выбора белка, основная информация о белке появляется вместе со ссылкой PDB и визуализатором для изучения структуры белка, не выходя из базы данных. В разделе под информацией белка, перечислены 20 лучших связывающих соединений для данного белка, со ссылкой на детали каждого соединения и соответствующего балла стыковки VINA. В нижней части списка есть опция для загрузки данных в формате CSV.

При выборе одного из обязательных соединений из списка для данного белка-мишени показывается информация о молекуле (ее физико-химические свойства), картина 2D-структуры, а также ее связь с базой данных ZINC. Перечень других белков со значительным стыковочными баллов с этим соединением предоставляется. Это также можно загрузить в формате CSV.

Исследователи надеются, что эта информация будет ценной для других ученых, расследующих методы лечения этой забытой тропической болезни,. Пожалуйста, свяжитесь с нами для получения информации о соединениях с более низкой оценкой, не перечисленых в базе данных.

Если вы используете информацию из этого хранилища просьба указать: Очоа, Р. и др. "Поиск Препарат для лейшманиоза: подход виртуального скрининга с помощью распределенных вычислений." Журнал Computer-Aided Молекулярный дизайн, 2016, 30 (7): 541-552.

Спасибо всем волонтерам World Community Grid, которые пожертвовали вычислительное время для этого проекта.

новость на англ.

Profile

Volunteer Computing ( добровольные вычисления )

August 2017

S M T W T F S
  1 2345
6789101112
1314151617 1819
202122 23242526
2728293031  

Syndicate

RSS Atom

Most Popular Tags

Style Credit

Expand Cut Tags

No cut tags
Page generated Sep. 20th, 2017 05:47 am
Powered by Dreamwidth Studios