Computerized Molecular Modeling for Discovering Promising Glycosaminoglycan Oligosaccharides that Modulate Protein Function.
Computerized Molecular Modeling for Discovering Promising Glycosaminoglycan Oligosaccharides that Modulate Protein Function.
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用于发现有前景的调节蛋白质功能的糖胺聚糖寡糖的计算机分子模型。
DOI：
10.1007/978-1-0716-1398-6_41
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发表时间：
2022
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Desai,Umesh
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Sankaranarayanan,NehruViji;Desai,Umesh
糖胺聚糖（Glycosaminoglycans，GAG）是一类高度带负电荷的多糖，其通过与数百种蛋白质的相互作用在各种生物过程中起主要作用。理解特异性蛋白质-GAG相互作用的主要挑战是它们的结构多样性和复杂性。最近，计算方法已被广泛用于解决这一挑战。在这一章中，我们提出了一个普遍适用的方法，称为组合虚拟库筛选（CVLS），可以确定潜在的高亲和力，高特异性序列（S）结合到一个合适的GAG结合蛋白从大型GAG组合库的各种长度和结构模式。
Glycosaminoglycans (GAGs) are a class of highly negatively charged polysaccharides that plays a major role in various biological processes through their interaction with hundreds of proteins. A major challenge in understanding the specific protein-GAG interaction is their structural diversity and complexity. Recently, computational approaches have been used extensively in addressing this challenge. In this chapter, we present a generally-applicable methodology termed Combinatorial Virtual Library Screening (CVLS) that can identify potential high-affinity, high-specificity sequence(s) binding to a suitable GAG-binding protein from large GAG combinatorial libraries of various lengths and structural patterns.
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