藥物研究和Development-Sci Forschen

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生物信息學、基因組學和蛋白質組學在藥物設計工具

法Shokry Ataya1、2 *

1生物化學係,理學院,沙特國王大學,沙特阿拉伯
 2分子生物學,基因工程,國家研究中心,埃及

*通訊作者:法Shokry Ataya生物化學係,理學院,沙特國王大學,沙特阿拉伯王國,電子郵件:fataya@ksu.edu.sa


文摘

解開人類基因組序列已經啟用新藥物的發現,研究的影響,他們的主要目標和決心。整合基因組學、蛋白質組學和生物信息學已導致強大的新策略解決許多生化問題提供新的生物醫學產品和開發新技術。在DNA和基因注釋的應用分析,預測目標結構,了解疾病的基因。因此,新趨勢的研究已經進化到闡明藥物作用的機理,預測耐藥,發現許多疾病的生物標記物。新藥的發現是複雜的過程。藥物設計是基於兩個主要策略:ligand-based藥物設計、基於結構的藥物設計。研究蛋白質結構和功能在現代發展的關鍵藥物蛋白質組學技術使用了基於組合方法,基因組學、生物信息學、分子對接和質譜分析。成功地設計一種新藥,重要的是確定這種藥物的細胞或組織目標。沒有絕對確認可疑藥物將是有效的在活的有機體內。綜述,組合方法的概述蛋白質組學、基因組學和生物信息學,幫助理解藥物設計的過程進行了探討。

關鍵字

Ligand-based藥物設計;基於結構的藥物設計;目標結構;分子對接;質譜分析


介紹

藥物設計是開發新藥物與生物的目標。“藥物”這個詞來源於原始的德語詞“dreug”意思是“幹”。這個詞是用來描述的過程從草藥藥品準備幹粉末形式[1]。大多數藥物是有機小分子,可以改變一個特定基因的功能,蛋白質,或受體,進而影響他們的生化功能。在過去的二十年裏,科學的設計是互補的藥物結構或綁定目標[2、3]已有顯著的進步。成功的藥物發現有許多局限性如熱穩定性、代謝的半衰期,副作用,和免疫反應。其中一些因素是很難預測使用理性藥物設計技術[4],必須進行了許多研究在體外之前,使用細胞係,在實驗動物藥物批準為人類使用[5]。確定許多生物體的基因組有先進的蛋白質組學技術和生物信息學,促進藥物設計。基因組的結構和功能的研究是一個生物體的遺傳信息。基因組是完整的生物體遺傳信息的集合,可以由父母傳給子女。蛋白質組學本質上是關心研究蛋白質結構、功能、定位和目標。大多數基因組學研究最初研究基因和蛋白質的翻譯,而蛋白質組學研究描述蛋白質功能修改。生物信息學工具的發展使得研究人員能夠設計、比較,並預測基因的結構和功能。蛋白質生物信息學工具也被用來分析和預測其三維結構基於已知的模型蛋白[6、7]和研究配體或藥物到特定綁定的綁定網站[8]。

藥物設計和批準新藥的過程對人類使用是複雜的,需要結合知識外,還可以從許多領域。這導致生產新型生物醫學產品、生化途徑的理解,和發展新方法解決醫療條件。本綜述的目的是提供洞察的作用和最新進展三個重要的生物技術研究領域在藥物設計和發現,之間的關係包括基因組學、蛋白質組學、生物信息學和藥物靶點的識別及其應用在藥物設計、藥物發現的討論。

藥物設計和發現

藥物研發是一個多進程,包括基因組學、蛋白質組學和生物信息學研究,這導致一種新藥的發現實體與小說的作用機製。適當的藥物設計是在藥物發現過程中至關重要的一步,需要巨大的努力和9年涉及不同學科研究和先進的實驗技術,以及眾多的臨床調查。

藥物設計的進化取決於許多因素,包括識別越來越多的新的藥物靶點(基因、蛋白質或受體),積累了從x射線晶體研究獲得的數據揭示了數以千計的蛋白質的三維結構數據庫(PDB),生物信息學計算能力的進步,和可用性的工具預測protein-drug互動[9]。

類型的藥物設計

兩個主要的策略被用於藥物設計:ligand-based和基於結構的技術。

  • Ligand-based藥物設計依賴於一個已知的化學知識(通常是一個藥物,抑製劑,或輔助因子),結合感興趣的目標,並使用這種化合物作為藥物模型檢查其綁定到一個已知的目標[10]。
  • 基於結構的藥物設計依賴於x射線晶體結構已知蛋白質的目標或同源模型的一個優雅的蛋白質相對於一個已知的結構(7、11)。這種類型分為三種方法[12]:

»識別藥物適合給定的綁定口袋受體通過搜索大型數據庫的3 d結構使用快速近似對接程序。

»從頭構建或設計的新配體的約束內綁定的口袋裏。這可以由裝配小片的化學結構(原子或分子片段)逐步的方式。

»評估研究藥物的綁定,綁定腔使用研究藥物作為參考。

基因組學的關係,Proteimics和生物信息學在藥物設計

噬菌體λ是第一個基因組測序的基因組,打開一個新時代的研究來獲得相關信息開放閱讀框架(翻譯成蛋白質的序列)。隨後,許多生物的基因組測定微生物、病毒、細胞器和人類來源(基因組https://www.ncbi.nlm.nih.gov/genome/browse/列表!/ /概述)[13]。藥物是用來綁定一個基因或蛋白質。因此,識別的分子靶向藥物是很重要的。感興趣的基因克隆和測序後並預測相應的氨基酸,序列比較使用基本的局部比對搜索工具(爆炸)和相關的已知的蛋白質可以被識別的功能主題(14、15)。

全麵了解氨基酸殘基的蛋白質的結構和化學性質的目標或活躍的團體需要正確預測藥物/目標交互。這個過程是通過許多生物信息學計劃使用“分子動力學、分子力學”和其他計算方法來計算配體結合親和力和估計分子間設計藥物之間的相互作用和它的目標。這些方法可以預測藥物的形狀和任何目標蛋白質構象變化在藥物綁定。電腦化的半經驗方法,量子化學方法或密度泛函理論通常被用來估計的靜電勢,極化率,疏水性,離子和非離子相互作用,熱穩定性,其他因素可能影響子單元的聚合和配位體間的親和力候選人和目標[16]。

正確的設計和有效使用的計算方法將節省大量的時間和成本相比,使用傳統藥物發現方法。一旦完成了藥物設計的生物信息學方法,這種化合物是合成和進一步檢查。雖然計算生物學領域的巨大進步極大地加速藥物設計和發現,更需要努力開發新技術和程序,加速藥物發現[17]。

蛋白質組學是研究蛋白質表達的科學水平,修改、穩定,行動,和退化。它使用傳統和現代技術探索蛋白質結構、功能和營業額

蛋白質編碼基因和產生大量的功能。因此,確定基因組學和蛋白質組學之間的聯係[19]是至關重要的。

大多數藥物目標蛋白質綁定到一個特定的網站或酶的蛋白質的活性形式影響其功能。數據來自基因組分析和特定基因轉錄的研究不足以確保高活性蛋白質產量。表達“一個基因,蛋白質”並不準確,因為它被證實,每個基因蛋白亞型的平均數量是一個或兩個在細菌、酵母三個,三個或更多在人類身上,因為蛋白亞型的形成所產生的不同形式的轉譯後的修改(磷酸化、糖基化、亞硝化、乙基化和甲基化)[20]。生物信息學分析可以揭示潛在的在某些蛋白質轉譯後的修改。表觀遺傳因素也會影響蛋白表達和修改。因此,人體可能包含> 500000修改後的蛋白質。配體結合位點也可以預測使用生物信息學工具,從預測每個蛋白質的氨基酸殘基。

蛋白質組學的研究擴大了蛋白質研究的角度研究蛋白質功能的後果在建立藥物以其表型和互動的目標。這些研究也揭示了疾病的病理生理基礎,驗證藥物的目標,行動,毒性和副作用[20]。

識別目標結構

藥物目標生物分子參與特定代謝途徑或修改在一個特定的疾病和藥物[21]的目標成功。藥物可以是一個小分子設計來增加或減少目標函數在一個特定的方式,因此修改某些患病機體的生化途徑。目標可以是一個受體、蛋白質、酶、核酸[22]。許多類型的藥物可以作為受體拮抗劑,調節器,活化劑,甚至一些酶的抑製劑或效應器的膜通道開放或阻塞的重要離子[23]。一些藥物被設計成互補的目標的結合位點,而其他塊目標[24]。

基因組學和蛋白質組學的研究工具是用來定位目標[25]。這些方法用於研究蛋白質表達的差異在不同的組織中區分正常和患病的人,使特定生物標誌物的鑒定[26]。蛋白質的研究可能涉及一個細胞,組織,或完整的器官[27]原位,在體外,或在活的有機體內。原位蛋白質標記和熒光染料是一種行之有效的技術比較蛋白質組學。在體外分析也很有用,采用古典與現代技術在蛋白質分析如電泳分離,等電點聚焦,分子量測定,免疫印跡分析、二維凝膠電泳和質譜分析(20、28、29)。

藥物靶點的發現

許多基因組項目映射了人類和其他生物的DNA。蛋白質組學和生物信息學領域的進步揭示了越來越多的蛋白質作為潛在的藥物靶點。使用生物信息學、類似或密切相關的目標和他們的結合位點可以確定在一個未知的蛋白質序列同源性研究使用一個已知的蛋白質結構。這些身份不明的目標被稱為孤兒受體。藥物發現的第一步是識別疾病有關的目標。大多數疾病病例與改變相關基因和/或蛋白表達和轉譯後的修改。

一旦確定了一個藥物的目標,其相應的基因克隆和表達,表達的蛋白質純化是同質性進行進一步分析。此外,目標的三維結構可以確定。

目標特異性藥物設計和發現的關鍵因素,以及不同物種之間可以不同,在組織相同的物種。青黴素作為抗菌劑的特異性是一個很好的例子,這種效應在不同的物種,如青黴素目標細菌細胞壁合成所需的酶,這是缺乏哺乳動物。另一個例子是組織藥物目標;藥物針對一個特定的受體在一個器官或組織在同一物種識別。例如,藥物的發現目標β2腎上腺素能受體在肺而不是β1心髒腎上腺素能受體是具有挑戰性的。這種藥將使治療在心髒和肺以最小的副作用亦然[22]。

生化鑒定和表征藥物的目標

目標識別和藥物相互作用的研究是多步驟的過程,依靠現代蛋白質組學技術包括淨化、表達,流式細胞術,微陣列、生化分析、免疫技術、x射線晶體學、核磁共振、MALDI-TOF。技術測試藥物,目標,或者兩者都應該簡單、快速、準確,和相關的,尤其是當評估大量的樣本。

生產和純化的重組蛋白:之前,很長一段時間被要求分離和淨化足夠數量的目標蛋白質進行分析。然而,最近的進步分子生物學技術使研究人員在幾小時內產生大量的蛋白通過基因工程將對應於感興趣的蛋白質的基因整合到一個快速增長的主機在一個強大的啟動子。首先,一對引物是由生物信息學程序設計放大相對應的基因通過聚合酶鏈反應的蛋白質。放大基因測序,序列相比在數據庫中使用各種生物信息學工具。基因克隆到一個使用限製性內切酶的表達載體的控製下一個強大的催化劑在合適的宿主產生足夠量的重組蛋白。重組蛋白可以通過親和色譜法純化容易使用不同的親和矩陣(30、31)。例如,HIV蛋白酶表達和純化大腸杆菌[32]。

分析基因表達的蛋白質的目標:檢查基因或蛋白質表達譜的疾病和藥物治療使用基因組學和蛋白質組學技術檢測藥物靶點提供了依據。在過去的幾年中,研究人員已經確定了蛋白質的目標很多疾病使用基因組和蛋白質組學方法[33]。

微陣列或DNA芯片基因組分析的有力工具。數以百計的生物體的基因組被測序,和大約30模式生物的基因組。這些基因組數據有利於特定基因的功能預測,尤其是對研究設計的生物效應和效力等藥物的靶向基因。獲得的數據可用於屏幕比賽規格基因,毒力基因,和保守基因的致病生物體,特定的細菌或病毒酶基因,細菌membrane-translocation蛋白質[34]。基因微陣列可用於評估某些基因的表達水平在不同的患者或不同組織相同的病人和分析基因功能和調節分化時期和病理改變條件[35]。

感興趣的特定綁定的cDNA或寡核苷酸序列與提取的核酸(用熒光染料標記)允許研究人員分析成千上萬的基因的基因表達模式在一個單一的實驗。標簽孤立的RNA結合定量的互補序列和熒光強度測試樣本之間的差異和控製反映了該基因的表達水平,可以測量的激光掃描儀[13]。

基因表達水平可以通過rt - PCR估計,一個基因的互補dna或RNA的興趣是放大通過使用特定的引物PCR和表達式是監控發出Sybr熒光綠色的染料。表達式的測試樣品與穩定表達的基因稱為管家基因。rt - pcr可以用於分析許多基因的表達以定量的方式治療期間或在不同的組織相同的有機體(13日,36)。

二維電泳(2 de):2 de分離蛋白質的混合物從不同來源基於其等電點和分子量。使用這種技術,我們可以分析蛋白質組的細胞,組織和血清,並檢測基因表達後轉譯後的修改,如磷酸化、糖基化、羥基化等。[13]。

MALDI-TOF和質譜(MS):Matrix-Assisted激光解吸/電離時間飛行(MALDI-TOF)是現代技術,徹底改變了研究領域的多肽,蛋白質,核酸,glyco-conjugates,合成聚合物。

MALDI-TOF,蛋白質表達差異與蛋白酶消化生產肽,然後這些肽在高靈敏度由激光電離耦合和配料比的離子質是檢測質量分析器。由此產生的肽可以進一步以串聯質譜分析(MS / MS)與第二個女士分析儀產生MS / MS譜代表一係列的離子碎片的特定的肽。這種技術是有益的,因為它提供了群眾肽和氨基酸序列信息[13]。

試驗藥物的相互作用

可以進行藥物相互作用的研究在體外或在活的有機體內。

在體外試驗藥物相互作用:在體外化驗需要生成的初步結果可用於獲得倫理審批在活的有機體內研究。進行體外研究使用分離和純化蛋白質,酶,細胞或組織。這些過程是有利的,因為他們是便宜,簡單,不具爭議性,並且可以自動化。

靶蛋白結合位點可以測試通過添加特定的藥物,可能是一個襯底,代數餘子式,或抑製劑[37];酶,我們可以預測,如果這個配體結合底物結合位點導致競爭性抑製酶的另一個站點的骨幹導致非競爭性抑製,或基質導致競爭力的抑製。

在活的有機體內試驗藥物相互作用:在活的有機體內化驗代表下一個步驟。首先,藥物檢測其生物學效應,毒性,免疫反應,等等,在實驗動物在人類誌願者進行了測試。這種方法的一個主要的限製是實驗動物和人類之間的遺傳差異對某些藥物的反應。科學家們解決這個問題通過生成一係列的轉基因動物模型,它們的遺傳物質改變,和某些基因與人類基因取代生產人類所需的目標是研究。另外,老鼠基因突變可以變得容易受到某些疾病。最常用的模型是致癌的老鼠[22]。

結合位點的識別目標分子核磁共振:純化和表征目標後,下一步是確定關鍵殘基結合位點,確定周圍的化學環境和空間。結合位點可以通過x射線晶體學[37]或核磁共振[22]凹表麵的口袋裏一種蛋白質目標提供藥物分子通過疏水相互作用,氫鍵,其中,驅動藥物綁定(38、39)。

核磁共振可以用來檢測藥物是否綁定到其蛋白質目標暴露在輻射波。這種能量激發特定原子的原子核如氫、碳、氮。每個原子的弛豫時間需要釋放多餘的能量回到基態取決於原子的類型和周圍環境和空間,提供信息配體的結構,以及它如何綁定到目標[22]。許多計算方法用於確定配體和目標蛋白質的各種組件。這些方法預測的變化在極性和非極性區域配體綁定和估計去溶劑化的能量,可旋轉的債券數量、構型或應變能,氫鍵形成[40]。

藥物設計的分子對接

一旦目標蛋白質的晶體結構,分子建模軟件可用於識別、預測和設計配體,研究其綁定到目標。Protein-ligand對接是一種以計算機為基礎的技術用於預測的位置和姿態的配體結合位點的蛋白質的目標。此外,通過測量不同原子的結合位點和配體之間的距離,它變得簡單在網上預測綁定交互和改變藥物的設計來提高綁定。

分子對接是一個序列的一係列計算機模擬試驗

分子對接的一個例子是顯示對乙酰膽堿酯酶(疼痛)作為描述De維塔et al。[41]:

下載一個晶體結構已知的疼痛與天然配體混合從PDB的網站上(如多奈呱齊)。

——準備對接的PDB文件使用碼頭準備工具(UCSF妄想1.10.1)通過添加氫原子,除去水分子,分配部分費用(使用AMBER99力場)。

——使必要的對接計算使用瑞士碼頭,這是瑞士生物信息學研究所的網站上免費提供(EADock DSS軟件)(42、43)。

——運行對接(s)使用“準確”的參數選擇。

——排名每次運行後輸出集群根據完整的健身(FF)得分函數(瑞士碼頭算法)。集群值0意味著最好的FF分數已經達到,而更大的負FF分數意味著一個更有利的綁定模式更好地適應。可視化數據的瑞士碼頭UCSF嵌合體包。

——重複對接試驗天然配體(多奈呱齊)來評估軟件正確識別的能力AChE-binding站點。

然而,並不是所有的目標都可以綁定後結晶的藥物研究其積極的網站通過x射線或核磁共振。因此,分子模型可以用來預測[44]這樣的交互。還需要進一步的化學實驗,確保預期的綁定和生物活性的藥物[22]。

化學組的屬性配體對於好的設計至關重要

識別特定的官能團對正確理解藥物的相互作用的機製至關重要。並不是所有的官能團參與綁定;例如,一個烷基在配體可以綁定到目標,幫助把藥物放在正確的方向在蛋白質的綁定的口袋裏,或保護藥物在其旅程穿過身體。

眾所周知,藥物的化學結構是綁定的補充在目標區域。因此,先前知識的目標或配體的結構利用特定的軟件工具和數據從專業數據庫的結構可以幫助預測目標或配體的結合位點和修改結構來改變其特征。例如,替換特定的藥物化工集團與另一組可以改善藥物的生物活性及其綁定到目標,以及揭示結合位點的化學性質[22]。

——藥物含有酒精或苯酚,即那些擁有一群-哦,通常參與形成氫鍵結合位點含有-哦,nh, SH,絲氨酸、穀氨酸鹽,分別和半胱氨酸。

——藥物含有芳環或烷烴通常參與綁定色氨酸、苯丙氨酸通過疏水相互作用或範德瓦爾力量結合位點。

——藥物含有酮和醛通過羰基形成氫鍵,可作為氫的氫供體受體目標結合位點。

藥物包含一個胺可以作為氫供體和受體不同質子化作用的狀態。胺也可以形成強大的穀氨酸和天冬氨酸的羧基或離子鍵。

——藥物包含酰胺組或氨基酸衍生品的形式通過氫鍵結合到目標。

——藥物與季銨鹽交互通過離子鍵與羧基的天冬氨酸和穀氨酸。

與sh -藥物組與鋅離子和含鋅酶的輔因子作為抑製劑,如在鋅金屬蛋白酶。

-雜環藥物包含一個或多個等雜原子氧、氮、硫。這種化合物可以與他們的目標通過各種互動結合部隊如範德瓦爾斯力,疏水相互作用,氫和離子鍵。

藥物結構的修改

各種化學組可以添加到藥物結構修改其生物或物理活動

藥物的化學結構的優化來提高活動:使用分子對接和生物信息學軟件,著名的藥物可以修改的結構克服各種局限性如低活性,選擇性差,副作用,甚至難以合成的化合物。確定藥物類似物具有改進的屬性取決於優化與結合位點的相互作用在目標分子。可以使用許多不同的策略,如下:

  • 取代基的變化。這種方法包括烷基和芳基取代。烷基取代的一個例子是取代甲基與異丙腎上腺素給異丙腎上腺素。芳香取代的一個例子是一個磺酰胺取代基的位置7 benzopyran結構,從而增加抗心律失常的藥物活性。
  • 擴展的結構。有很多方法來改變側鏈的長度修改毒品活動。

優化藥物更好的物理性質:藥物的結構的變化可能會影響其訪問目標通過影響其溶解性,穩定性和毒性。可以提高藥物吸收通過改變烷基,酰基、n -乙酰集團等來改變極性。藥物的穩定性和耐化學和酶促降解和減少它的新陳代謝可以通過引入一個酯組修改。還等藥物的靶向某些組織通過單克隆抗體靶向腫瘤細胞可以優化和針對胃腸道感染完全電離的藥物;如磺胺類藥。最後,可以減少藥物毒性改善膜透性[22]。

結論

人類基因組序列的揭示使許多應用程序和想法發現新的藥物,研究他們的影響並確定他們的主要目標。使用生物信息學和基因組學和蛋白質組學領域的知識導致建立新的強大的策略來設計新的藥物。這些領域的知識積累有助於DNA和基因注釋,預測蛋白質結構,和理解疾病的基因。因此,醫藥研究的新趨勢已經演變為了說明藥物作用的機理,預測藥物的耐藥性,並發現許多疾病的生物標記物。


引用

  1. Erhardt P(2009)藥物發現。黑客:M,梅塞爾集團WS,巴赫曼KA (eds)藥理學:原則和實踐。美國學術出版社,475 - 560。(Ref。]
  2. 劉Misko助教,歐美,哈裏斯我Oleinick問,粉紅色的J, et al . (2019) Structure-guided抗癌核苷酸還原酶抑製劑的設計。J酶Inhib化學34:438 - 450。(Ref。]
  3. Mishra P,庫馬爾,熊貓G (2019) Anti-cholinesterase混合動力車multi-target-directed配體對阿爾茨海默病(1998 - 2018)。地中海生物組織化學。(Ref。]
  4. 華林MJ,阿羅史密斯J、浸出基於“增大化現實”技術的利森PD, Mandrell年代,et al。(2015)磨損候選藥物的分析從四個主要的製藥公司。Nat牧師藥物越是加大14:475 - 486。(Ref。]
  5. Vuorinen,貝利P, Beilstein P(2017)的適用性在網上基因毒性模型在食品和飼料原料。Regul Toxicol雜誌90:277 - 288。(Ref。]
  6. Chronopoulou如Papageorgiou AC, Ataya F, Nianiou-Obeidat我Madesis P, et al。(2018)擴大植物通過定向進化GSTome: DNA洗牌的一代新合成的酶工程催化和綁定屬性。前植物Sci 9: 1737。(Ref。]
  7. Marinou M, Platis D, Ataya FS, Chronopoulou E, Vlachakis D, et al .(2018)基於結構的設計和應用的核苷酸輔酶模擬配體:應用核苷酸依賴酶的親和純化。J Chromatogr 1535: 88 - 100。(Ref。]
  8. 哈特曼T,米登M, Bernt M(2018)基因組重排分析:切割和加入集群基因重組和基因保存方法。方法1704年雜誌:261 - 289。(Ref。]
  9. 瓊斯LH, Neubert H(2017)臨床chemoproteomics-Opportunities和障礙。Sci Transl地中海。Ref。]
  10. Leelananda SP,蘭德博士(2016年)計算方法在藥物發現。Beilstein J Org化學12:2694 - 2718。(Ref。]
  11. ŚledźP, Caflisch(2018)蛋白基於結構的藥物設計:對接和分子動力學。當今結構生物學觀點》48:93 - 102。(Ref。]
  12. Klebe G(2000)最近的事態發展在基於結構的藥物設計。J摩爾78:269 - 281。(Ref。]
  13. 王Y,趙摩根富林明,他QY(2009)基因組學和蛋白質組學在藥物設計和發現。黑客:M,梅塞爾集團WS,巴赫曼KA (eds)藥理學:原則和實踐。美國學術出版社,561 - 573。(Ref。]
  14. 辛格G,辛格V(2018)功能說明假設蛋白對藥物設計目標的不可或缺的角色幽門螺杆菌應變HPAG1。J Biomol結構動力學36:906 - 918。(Ref。]
  15. Perperopoulou F, Ataya FS, Fouad D,馬利克,賽義德嗯,et al。(2016)解毒酶的生化特性穀胱甘肽轉移酶P1-1從駱駝上Camelus Dromedarius。細胞生物化學和生物物理學74:459 - 472。(Ref。]
  16. 小deAzevedo WF,迪亞斯R(2008)計算方法計算配體結合的親和力。咕咕叫藥物靶點9:1031 - 1039。(Ref。]
  17. 劉易斯RA(2011)分子造型的發展程序:使用和物理模型的局限性。:利文斯通DJ,戴維斯(eds)藥物設計策略:定量方法。英國皇家化學學會的88 - 107。(Ref。]
  18. 馬利克,汗JM Alamery科幻,Fouad D, Labrou NE, et al .(2018)單體的Camelus dromedariusGSTM1基因在低pH值在結構上比本土二聚的耐熱性的形式。《公共科學圖書館•綜合》13:e0205274。(Ref。]
  19. Okerberg,吳J,張B, B Samii Blackford K, et al。(2005) Highresolution由活性部位肽功能蛋白質組學分析。《美國國家科學院刊102:4996 - 5001。(Ref。]
  20. 嗯,南鋯、回族《GQ》,劉XH,太陽Y(2014)基因組學和蛋白質組學在藥物發現中的應用。麝貓摩爾Res 13: 198 - 204。(Ref。]
  21. Vizovišek M,維德馬R, FonovićM,土耳其人B(2016)目前的趨勢和挑戰在蛋白質組蛋白酶底物的識別。Biochimie 122: 77 - 87。(Ref。]
  22. 帕特裏克GL(2013)藥物發現:找到一個領導。帕特裏克:GL (eds)介紹藥物化學。5th版,英國牛津大學出版社,189年。(Ref。]
  23. C im P,犯罪,邁耶(2006)藥物,他們的目標和藥物靶點的性質和數量。Nat牧師藥物越是加大5:821 - 834。(Ref。]
  24. 安德森AC(2003)基於結構的藥物設計的過程。化學雜誌10:787 - 797。(Ref。]
  25. Frantzi M, Latosinska Mischak H(2019)蛋白質組學在藥物開發:一個新時代的黎明?蛋白質組學:5:e1800087。(Ref。]
  26. Hanash年代(2003)疾病蛋白質組學。自然422:226 - 232。(Ref。]
  27. 親愛的JW, Leelahavanichkul,阿彭提,胡X,常數SL, et al。(2007)為治療藥物發現肝髒蛋白質組學:還有受體抑製CD147變弱sepsis-induced急性腎功能衰竭。暴擊治療地中海35:2319 - 2328。(Ref。]
  28. Unlu M,摩根,JS(1997)差異凝膠電泳:一個單一凝膠方法檢測蛋白提取的變化。電泳18:2071 - 2077。(Ref。]
  29. 賽義德H,青年外交官訪華團M, Embaby Ismael M Pathan, et al。(2015)阿拉伯駱駝Camelus dromedarius熱休克蛋白90α:cDNA克隆,描述和表達。Int J生物絮凝81:195 - 204。(Ref。]
  30. Ataya FS, Witte CP,加爾文Igeno MI,費爾南德斯E (2003) Mcp1編碼鉬輔因子載體蛋白衣藻reinhardtii和參與保護、綁定和代數餘子式的存儲功能。278年J臨床生物化學:10885 - 10890。(Ref。]
  31. 阿裏賽義德H, H,蘇丹H, Embaby, El-Sharkawy, et al。(2018)分子克隆、結構建模和重組的生產曲黴屬真菌terreus L。天冬酰胺酶在大腸杆菌。Int J生物絮凝106:1041 - 1051。(Ref。]
  32. Azarnezhad A·沙裏夫Z Seyedabadi R, Hosseini, Johari B, et al。(2016)克隆和表達的可溶性重組hiv - 1 CRF35 Protease-HP硫氧還蛋白融合蛋白。阿維森納生物科技雜誌》8:175 - 181。(Ref。]
  33. 安NG,王啊(2008)蛋白質組學和基因組學:藥物和目標視角發現。當今化學生物學觀點》12:1 - 3。(Ref。]
  34. 張碼(2009)生物信息學。2nd版。科學出版社,北京。
  35. Ferrer-Alcon M,阿爾特塔D,格雷羅州MJ, Fernandez-Orth D,西蒙L, et al。(2009)使用基因芯片技術和蛋白質組學在疾病的治療尋找新的目標。Toxicol列托人186:45-51。(Ref。]
  36. Ataya FS(2012)克隆,係統發育分析和3 d建模一個假定的溶酶體酸性脂肪酶的駱駝,Camelus單峰駱駝。分子17:10399 - 10413。(Ref。]
  37. 費舍爾K,駱駝,Tejada-Jimenez M -施N,庫珀J, et al .(2006)功能和結構的鉬輔因子載體蛋白衣藻reinhardtii。J臨床生物化學28:30186 - 30194。(Ref。]
  38. 程RKY, Abela R,亨尼希米(2017)x射線自由電子激光器:藥物發現的機會。論文61:529 - 542。(Ref。]
  39. Nitsche C, ot G(2017)的核磁共振研究配體綁定。當今結構生物學觀點》48:16 - 22。(Ref。]
  40. Gramatica P(2011)建模環境中的化學物質。:利文斯通DJ,戴維斯(eds)藥物設計策略:定量方法。466年皇家化學學會的。(Ref。]
  41. De維塔維Pandolfi F, Ornano L, Feroci M, Chiarotto我,et al。(2016)新N, N-dimethylcarbamate乙酰膽堿酯酶抑製劑:設計合成和生物學評價。J酶Inhib化學31:106 - 113。(Ref。]
  42. Zoete V, Cuendet馬,Grosdidier Michielin O (2011) SwissParam:快速力場對有機小分子生成工具。J第一版化學32:2359 - 2368。(Ref。]
  43. Grosdidier, Zoete V, Michielin O (2011) SwissDock protein-small分子對接web服務基於EADock DSS。核酸Res 39: W270-W277。(Ref。]
  44. 賽義德H, H蘇丹,El-Sharkawy法拉克,Embaby, et al。(2018)表達和功能描述銅綠假單胞菌L.Asparaginase重組。蛋白質J 37: 461 - 471。(Ref。]

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文章類型:評論文章

引用:Ataya FS(2019)生物信息學、基因組學和蛋白質組學在藥物設計工具。J藥物Res Dev 5 (1): dx.doi.org/10.16966/2470- 1009.147

版權:©2019 Ataya FS。這是一個開放的文章下分布式知識共享歸屬許可條款,允許無限製的使用,分布和繁殖在任何媒介,被認為提供了原作者和來源。

出版的曆史:

  • 收到日期:2019年2月15日(

  • 接受日期:2019年3月25日

  • 發表日期:2019年3月29日