Protein-Ligand CH-π Interactions: Structural Informatics, Energy Function Development, and Docking Implementation.
Protein-Ligand CH-π Interactions: Structural Informatics, Energy Function Development, and Docking Implementation.
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DOI：
10.1021/acs.jctc.3c00300
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发表时间：
2023-08-22
影响因子：
5.5
通讯作者：
Woods, Robert J. J.
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Xiao, Yao;Woods, Robert J. J.
在这里，我们基于甲烷和苯之间相互作用的量子力学数据开发了一个经验能量函数，捕获了 CH−π 相互作用的贡献。这种相互作用经常在蛋白质-配体晶体结构中观察到，特别是碳水化合物配体，但由于在典型分子机械力场或对接评分函数中缺乏 CH−π 相互作用模型，因此很难量化。 CH−π 项被添加到 AutoDock Vina (AD VINA) 评分功能中，使其性能能够根据 496 个蛋白质-配体复合物实验结构中超过 1600 次出现的队列进行评估。通过采用构象网格搜索算法，包含 CH−π 项可以改进对蛋白质结合位点中柔性配体的首选方向的预测，并增强对显示 CH−π 相互作用的碳水化合物结合位点的检测。最后但并非最不重要的一点是，该术语还被证明可以提高 CASF-2016 基准集和碳水化合物集的对接性能。
Here, we develop an empirical energy function based on quantum mechanical data for the interaction between methane and benzene that captures the contribution from CH−π interactions. Such interactions are frequently observed in protein–ligand crystal structures, particularly for carbohydrate ligands, but have been hard to quantify due to the absence of a model for CH−π interactions in typical molecular mechanical force fields or docking scoring functions. The CH−π term was added to the AutoDock Vina (AD VINA) scoring function enabling its performance to be evaluated against a cohort of more than 1600 occurrences in 496 experimental structures of protein–ligand complexes. By employing a conformational grid search algorithm, inclusion of the CH−π term was shown to improve the prediction of the preferred orientation of flexible ligands in protein-binding sites and to enhance the detection of carbohydrate-binding sites that display CH−π interactions. Last but not least, this term was also shown to improve docking performance for the CASF-2016 benchmark set and a carbohydrate set.
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影响因子：
4.6
作者：
Li J;Zhang RQ
通讯作者：
Zhang RQ
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作者：
Quinonero, David;Estarellas, Carolina;Deya, Pere M.
通讯作者：
Deya, Pere M.
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作者：
Perez-Estrada, Salvador;Rodriguez-Molina, Braulio;Garcia-Garibay, Miguel A.
通讯作者：
Garcia-Garibay, Miguel A.
聚糖识别中的CH-π相互作用。
影响因子：
4
作者：
Kiessling, Laura L.;Diehl, Roger C.
通讯作者：
Diehl, Roger C.
DOI：
10.3390/molecules22071038
发表时间：
2017-06-23
期刊：
Molecules (Basel, Switzerland)
影响因子：
--
作者：
Spiwok V
通讯作者：
Spiwok V