文摘

的过氧物酶体proliferator-activated受体(PPARs)调节脂质代谢、炎症、细胞增殖、分化、和葡萄糖稳态控制网络的相关ligand-dependent转录的基因。使用它们作为治疗靶点与代谢紊乱,如肥胖、血脂异常、糖尿病;尤其是PPAR - 是最广泛研究同种型2型糖尿病治疗dyslipidemic。在这项研究中,我们筛选化合物的中药(TCM)使用生物活性预测的三种不同的预测模型在虚拟筛选。热门候选人,分子动力学(MD)模拟也被用来研究配体之间的相互作用的稳定性和PPAR - 蛋白质。前两名中医候选人,5-hydroxy-L-tryptophan红豆碱,有吲哚环和羧基形成的关键残基的H-bonds PPAR - 蛋白质,如残留Ser289和Lys367。红豆碱的仲胺组也稳定H-bond Ser289残留。数据的均方根波动(RMSFs),稳定的关键残基蛋白复合物与5-Hydroxy-L-tryptophan和红豆碱控制。因此,我们建议5-hydroxy-L-tryptophan和红豆碱作为潜在的进一步研究铅化合物在药物研发过程中PPAR - 蛋白质。

1。介绍

的过氧物酶体proliferator-activated受体(PPARs)属于核受体超家族ligand-inducible转录因子。他们“脂肪酸传感器”调节脂质代谢、炎症、细胞增殖、分化、和葡萄糖稳态控制网络的相关ligand-dependent转录的基因(1- - - - - -3]。在哺乳动物,有三种不同亚型的PPARs PPAR - PPAR - 和PPAR - / 。他们有不同的组织分布和反应不同的配体4- - - - - -6]。PPARs被用来作为治疗靶点与代谢紊乱,如肥胖、血脂异常、糖尿病;尤其是PPAR - 是最广泛研究同种型2型糖尿病治疗dyslipidemic [7- - - - - -10]。它是一个著名的受体位于脂肪的抗糖尿病的胰岛素增敏剂,功能与脂肪形成,脂肪生成,和葡萄糖稳态11- - - - - -13]。在大鼠中风模型中,PPAR - 一直担任大脑保护器对缺血性脑违规(14]。

如今,越来越多的药物设计与靶蛋白与特定疾病(15- - - - - -18),因为越来越多的不同的疾病机制研究已确定的(19- - - - - -26]。最近,从传统中药化合物被证明能对感冒有疗效[27- - - - - -30.]。在以前的研究,许多中药(TCM)的化合物被表示为潜在候选人的铅化合物抗癌(31日- - - - - -34),神经性疼痛(35)、中风(36,37),和病毒感染38,39]。

在以前的研究中,我们的目标是检测潜在的候选人从中药化合物针对PPAR -受体激动剂 PPAR - 和PPAR - (40]。然而,一种化合物有更高的亲和力与靶蛋白可能并不总是获得一个更高的生物活性。在本文中,我们旨在关注PPAR的靶蛋白 和过滤器使用中药化合物生物活性预测的三种不同的预测模型在虚拟筛选。分子动力学(MD)模拟也被用来研究配体之间的相互作用的稳定性和PPAR - 在动态条件下蛋白质的对接构成。我们试图确定有效的中药生物活性较高的化合物和亲和力PPAR - 蛋白质和讨论这些候选人的官能团和常见的PPAR -绑定残留 蛋白质对接构成。

2。材料和方法

2.1。数据收集

从中医中药化合物数据库后,台湾[41),被利平斯基等的过滤规则五(42),共计9029 nonduplicate化合物由准备配体模块发现Studio 2.5 (DS2.5)调整虚拟筛选的电离状态的生理环境。计算药物动力学性质,ADMET描述符DS2.5模型是用来计算溶解度,CYP2D6绑定,肝毒性,和血浆蛋白结合(PPB)吸收,分布,代谢,排泄,每个化合物的毒性(ADMET)属性。

人类的过氧物酶体的x射线晶体学结构proliferator-activated受体(PPAR -γ )蛋白质来自RCSB蛋白质数据银行PDB ID: 3 k8 [43]。蛋白质制备后,PPAR -链 蛋白质作为虚拟筛选的靶蛋白,和T2384,共晶PPAR - 蛋白质,是用作控制。

2.2。看不到生物活性预测使用多元线性回归(MLR),支持向量机(SVM)和贝叶斯网络工具箱(BNT)模型

预测中药生物活性的化合物,三种不同的预测模型是由压电陶瓷50(日志(1 / EC50))的价值20化合物从Rikimaru等的研究2作为训练集]。遗传函数近似模块(44DS 2.5是用来确定适合构建预测模型的分子描述符,和单个模型估计的健身广场相关系数( )。交叉验证测试是用来验证预测模型。三种不同的预测模型、多元线性回归和贝叶斯网络使用MATLAB工具箱进行,而支持向量机是使用LibSVM执行由Chang和林45]。

2.3。对接仿真

虚拟筛选,LigandFit协议(46在DS 2.5来码头复合成一个活跃的站点使用形状过滤器和蒙特卡罗配体构象的一代,并且每个停靠姿势是最小化与哈佛大学高分子化学力学(CHARMM)力场47)与一组得分函数和评价。此外,LigPlot v.2.2.25程序(48)是用来确认每个对接构成蛋白质和配体之间的相互作用。

2.4。分子动力学模拟

在分子动力学模拟Gromacs [49),每个protein-ligand复杂reprepared对接姿势。每个配体被SwissParam reprepared程序(50),蛋白质被Gromacs与charmm27 reprepared力场。protein-ligand复杂TIP3P使用水溶剂化模型的最小距离1.2从复杂然后最小化最陡下降算法(51最大的5000步。然后一个10 ps恒温(NVT系综)平衡使用Berendsen弱热耦合方法进行生产40 ns仿真紧随其后。对于每个MD模拟,采用粒子网格埃瓦尔德(中外)选项的时间步2 fs。一系列的协议在Gromacs用来分析MD轨迹。

3所示。结果与讨论

3.1。生物活性预测

遗传近似算法确定六个最佳分子描述符构造预测模型训练集的20个化合物。选择的描述符是ES_Sum_sssCH ES_Count_aaN, BIC, IAC_Mean, CHI_3_P,和司法院。这六个最佳分子描述符可以大致分为两组,即电子和特殊的拓扑描述符。电子拓扑描述符,它包括ES_Sum_sssCH, ES_Count_aaN electrotopological状态的计算金额(E-state)值的计数每个原子类型,分别。在特殊的拓扑描述符,BIC和IAC_Mean成键原子组成的信息内容和意思,都属于图形理论InfoContent描述符(52]。CHI_3_P漂煮锅和大厅分子连接性指数(53]。司法院Balaban指数(54]。根据这些选择的描述符,功能多元线性回归公式(高)模型构造如下:

支持向量机(SVM)和贝叶斯网络工具箱(BNT)模型也采用相同的训练集和描述符。预测和观察活动的相关性如图1说明了相关趋势,95%为每个预测模型预测的乐队。广场相关系数( )的训练集高、支持向量机和BNT模型是0.8442,0.8536,和0.7612,分别。这些预测模型是可接受的PPAR -预测活动 蛋白质。

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图1
比较的观察与预测活动(一)高钙,SVM (b)和(c) BNT模型。相关趋势(蓝线)和95%的预测(红色线)封闭边界被显示。
3.2。对接仿真

可接受的有效的化合物,在所有三个预测模型,预测活动一直在虚拟筛选与目标蛋白质。过滤后的吸收特性,中医候选人排名由码头分数被列在表中1与他们的预测活动和药物动力学性质。人类肠道吸收模型显示在图2建议前五名中医候选人可能有良好的吸收。

表1
对接结果,预测压电陶瓷50,并为中药化合物和T2384 ADMET性质。

图2
人类为中药化合物和T2384肠吸收模型。

对接仿真,结合位点的PPAR - 定义的蛋白质数量和位置的控制,T2384(图3(一个))。我们视觉检查对接带来的顶级排名中医候选人(图3 (b)),5-hydroxy-L-tryptophan、红豆碱和saussureamine PPAR - C相互作用相似 结合位点残留控制(数字3 (c)- - - - - -3 (d))。图4显示T2384和前三名候选人的结构。根据对接构成如图5,T2384 与残留Phe264 Phe363,氢键(H-bonds)与残留Cys285 Lys367,与其他九残留物和疏水接触。

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图3
结合位点和共同绑定残留PPAR - 蛋白质。PPAR - (蛋白质)结合位点由T2384定义的,(b)对接构成中药化合物和T2384结合位点。(c)顶视图,(d)侧面残留对接与常见的绑定。
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图4
化学控制脚手架和前三名候选人:(一)T2384, (b) 5-hydroxy-L-tryptophan, (c)红豆碱和(d) saussureamine c。

图5
对接构成PPAR - 红豆碱复合物与T2384 5-hydroxy-L-tryptophan, saussureamine C,分别。疏水接触PPAR - 蛋白质和每个化合物由LIGPLOT程序。

相比之下,T2384 PPAR - 蛋白质,中医前三位候选人已经停靠与对接。由于三种中药化合物的分子大小,他们都没有互动Phe264 T2384。除了saussureamine C, 5-hydroxy-L-tryptophan和红豆碱 互动与残留Phe363控制。然而,saussureamine C仍有疏水接触Phe363残留。所有前三名候选人有类似H-bond残留Lys367和疏水接触一些常见的残留物,如Leu330和Met364。除了5-hydroxy-L-tryptophan有疏水接触,而不是与残留Cys285 H-bond,另外两个候选人有类似H-bond残留Cys285 T2384。另外,红豆碱和saussureamine C也H-bond Ser289和Met364,分别。

3.3。分子动力学模拟

对接对接构成的仿真说明中医前三位候选人也有类似的互动与目标蛋白质T2384。然而,PPAR -的结构 蛋白质对接模拟的进展期间是固定的。这个原因,为每个protein-ligand复杂分子动力学(MD)模拟进行调查的稳定配体和靶蛋白之间的相互作用的动态条件下对接构成和调查可能的变化对于每个protein-ligand对接后复杂。

均方根偏差(rmsd)和回转半径为每个蛋白质和配体的配合物是如图6。表示时,计算结构与开始相比结构的偏差超过40 ns的MD模拟。他们都表明protein-ligand复合物后趋于稳定30 ns的MD模拟。回转半径,它衡量原子的质量相对于质心的复杂,是每一个复杂的象征的密实度。如图6没有显著的变化,每个复杂的密实度。图7说明了总能量的变化对于每个protein-ligand复杂的40 ns MD模拟的平均波动周期21帧显示在每个图形的中心。总能量轨迹表明,这些系统是PPAR -稳定 蛋白质的复杂T2384和三大中医候选人在40 ns MD模拟。图8显示了PPAR -二级结构的变化 蛋白质二级结构特征比40 ns的MD模拟为每个复杂T2384和三大中医候选人。它表明,与三名中医候选人对接可能不会导致对接的显著差异控制在二级结构的PPAR - 蛋白质。

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图6
表示和回转半径PPAR - 蛋白质和配体超过40 ns MD模拟。
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图7
总能量的PPAR - (a) T2384复合物,(b) 5-hydroxy-L-tryptophan, (c)红豆碱和(d) saussureamine c / 40 ns MD模拟。的平均波动周期21帧被黄色画报》(T2384),紫(5-hydroxy-L-tryptophan)、酒(红豆碱),分别和青色(saussureamine C)线。
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图8
二级结构的作业和二级结构特征PPAR -比例变化 复合物超过40 ns MD模拟。残留1 - 65 设在对应残留207 - 271,66 - 250年的残留 设在对应残留276 - 460,和残留251 - 262 设在对应残留465 - 476。

每个复杂的MD模拟后的代表结构确定的聚类分析的RMSD截止0.1海里。在图9,它说明了RMSD价值观和图形描述的集群在30 - 40 ns MD模拟。每个复杂的代表结构被确定通过中间RMSD结构主要集群在30 - 40 ns MD模拟,38.88 ns (T2384), 39.86 ns (5-hydroxy-L-tryptophan), 39.80 ns(红豆碱),分别和39.96 ns (saussureamine C)。每个对接的快照和配体交互图构成的代表结构见图10。T2384,它维护H-bonds和残留Cys285 Lys367非静态的条件,这可能保留的对接构成T2384 PPAR -绑定口袋里 蛋白质。此外,配体交互图也表明T2384交互对接模拟常见的残留物。5-hydroxy-L-tryptophan,它使H-bond与残留Lys367非静态的条件,也有一个与残留Ser289 H-bond对接构成的红豆碱对接模拟。同样,红豆碱与残留H-bonds Ser289 Lys367以及H-bond和 与残留Tyr327交互。对接构成saussureamine C的对接仿真在非静态的状态是不稳定的。后的代表结构MD模拟,它与残留H-bonds His449 Leu476,以及 与残留Phe282交互。

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图9
表示值一半(左上角)和图形描述集群(右下)一半的PPAR - 在30 - 40 ns MD模拟复合物。

图10
对接构成的中间表示结构的主要集群在30 - 40 ns MD模拟。快照和PPAR -配体交互图 蛋白复合物与T2384 (38.88 ns), 5-hydroxy-L-tryptophan (39.86 ns),红豆碱(39.80 ns),和saussureamine C (39.96 ns)。为二维图,残留着红色的周期是参与形成氢键,费用,或极性交互和残留绿色循环参与范德华相互作用。

PPAR - H-bonds入住率关键残基 每个复杂的蛋白质如表所示2截止0.3海里。图11显示这些距离的变化在过去的40 ns MD模拟。T2384,潜在H-bonds PPAR -的关键残基 蛋白质是由其形成的磺酰胺组。5-Hydroxy-L-tryptophan和红豆碱形式H-bonds残渣Lys367羧基。它们形成与残渣H-bonds Ser289吲哚集团在MD模拟,但H-bond红豆碱吲哚集团已经从后仲胺组5 ns的MD模拟。另外,红豆碱的羧基也形成了一个稳定H-bond残渣Tyr327后7 ns的MD模拟。saussureamine C,对接构成对接模拟后改变了MD模拟。H-bonds形成的羧基后从残留Lys367转向残留Ser289 5 ns的MD模拟。此外,它形成稳定H-bonds残渣His449后,磺胺类药组和杂环组的MD模拟。

表2
H-bond入住率的关键残基PPAR - 蛋白质与前三名候选人和T2384整体40 ns分子动力学模拟。
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图11
之间的距离的潜在H-bonds PPAR - 蛋白质和每个化合物在40 ns MD模拟。

均方根波动(RMSFs)如图12说明每个残留的稳定在30 - 40 ns MD模拟。残留Cys285、Lys367 His449是由所有三大中医候选人和T2384稳定。红豆碱形式稳定H-bond残留Ser289和Tyr327 Ser289 RMSFs和Tyr327要低得多的复杂与红豆碱与别人比。saussureamine C,因为与残留Tyr327 H-bonds杂环组之间的转移,仲胺组和磺酰胺集团,它会导致残留Tyr327 RMSF的最高价值的复杂与saussureamine C。


图12
RMSFs PPAR -残留207 - 476 复合物与每个化合物在30 - 40 ns MD模拟。普遍约束力的残留与虚线插图。

考虑每个配体的变异在MD模拟,扭转角度变化在40 ns的MD模拟PPAR -配体 复合物图所示13。T2384是共晶复合PPAR - 蛋白质、对接构成稳定在40 ns的MD模拟。5-hydroxy-L-tryptophan,对接构成也稳定在40 ns的MD模拟除了羟基吲哚环在MD模拟一个180度的转变。红豆碱,扭转的变化10和11初期的MD模拟可能的原因H-bond已经从吲哚集团二级胺组和羧基形成一个稳定后与残留Tyr327 H-bond MD模拟。扭转14和16 saussureamine C表明saussureamine C的对接构成MD在15 - 30 ns波动;它也可以在配体RMSD(图中看到6)和距离变化与残渣Tyr327(图11)。扭力19的变化表明,磺酰胺在MD模拟群saussureamine C是灵活的。


图13
配体的变化为每个PPAR -扭转角度 在40 ns的MD模拟复合物。红色和灰色的直线代表配体扭转角对接仿真和第一个构象的MD模拟,分别。

4所示。结论

本研究旨在探讨有效的中医PPAR -候选人 蛋白质。候选人的生理活动是由三种不同的预测模型预测(高钙,SVM和BNT)基于配体的特征。对接仿真后,对接构成的中药化合物排名得分函数被MD模拟验证。三大中医候选人,5-hydroxy-L-tryptophan和红豆碱有吲哚环和羧基形成的关键残基的H-bonds PPAR - 蛋白质。红豆碱的仲胺组也稳定H-bond Ser289残留。关键残基在蛋白质复合物5-Hydroxy-L-tryptophan和红豆碱稳定控制。saussureamine C,交互对接模拟对接构成的MD模拟后不稳定。因此,我们建议5-hydroxy-L-tryptophan和红豆碱作为潜在的进一步研究铅化合物在药物研发过程中PPAR - 蛋白质。

利益冲突

作者宣称没有利益冲突有关的出版。

确认

支持的研究是由美国国家科学委员会的台湾(nsc102 nsc102 - 2325 b039 - 001 - 2221 - e - 468 - 027),亚洲大学(Asia101-CMU-2 102 -亚洲- 07),和中国医科大学医院(dmr dmr - 102 - 105 - 103 - 058, dmr - 103 - 001,和dmr - 103 - 096)。这项研究还支持部分由台湾卫生部临床试验和研究卓越中心(doh102 - td - b - 111 - 004),台湾卫生署癌症研究中心卓越(mohw103 - td - b - 111 - 03),和结算的目的顶尖大学教育部计划,台湾。