13062011 chemoinformatics Python
代謝部位を見積もるためには水素原子のBDE(結合解離エネルギー)を計算してラジカルになりやすい位置を探せばよいが、化合物毎に全ての水素の引き抜きエネルギーを求めるので計算用のインプットを作成するのに手間がかかる。
それをopenbabelでやってみたという話。これにGamessラッパーを組み合わせれば計算できそうな感じ。ケミストが使えるようにwebのサービスにすんにはまだまだ色々やらないといけないけど。
CYPの代謝予測っていうのは、分子認識+触媒メカニズムをきちんと理解しないといけない。後者は上で書いたような話で、前者はドッキングシミュレーションとかそういう話。触媒反応を理解しないでドッキングシミュレーションにばっか頼ると擬陽性が多くなるし、反応論に傾倒すると偽陰性が増えるので組み合わせが重要ってことで。
逆にそこら辺をきちんと抑えていると、単に代謝サイトをブロックするだけじゃなくて全然違うところから分子認識に干渉するために小さい置換基を導入して代謝ブロックしたりとか、おーメディシナルケミストやー!的な感動があったりする(他社だけどな)。
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