Výpočet cest flexibilních ligandů v proteinových strukturách

Abstract

Charakteristiky proteinových molekul a jiných biochemických sloučenin jsou zkoumány skrze proteinové tunely, případně ligandové cesty. Pro zajištění věrohodnosti výsledků je nutné při hledáni uvažovat tvar i flexibilitu ligandových molekul, což v současnosti nejčastěji používané softwarové nástroje neumožňují. Jedním z přístupů, schopných tyto podmínky zajistit, je plánování pohybů pro mobilní roboty. V této práci je představen nový algoritmus pro výpočet ligandových cest, který uvažuje tvar, flexibilitu a potenciální energii ligandu. Pro zrychlení algoritmu je využívána předem dostupná znalost volného místa v receptorových molekulách. Algoritmus umožňuje výpočet intermolekulární potenciální energie systému receptor-ligand pro vygenerované ligandové cesty. Prezentovaný algoritmus byl otestován na reálném datasetu několika set konformací a tunelů třech proteinových receptorů a sedmi ligandových molekul a porovnán se state-of-the-art nástrojem MoMA-LigPath.Characteristics of protein molecules and other biochemical compounds are investigated via protein tunnels or ligand pathways. To ensure trustworthiness of the results, it is imperative that both the shape and flexibility of ligand molecules are taken into account. A majority of the currently utilized software tools do not allow this. Motion planning for mobile robots is one of the approaches enabling the use of these characteristics. This thesis presents a novel algorithm for ligand pathways detection, which takes into account the shape, flexibility and the intramolecular energy of ligand molecules. To speed up the algorithm, a precomputed knowledge about free spaces in protein molecules is used. The algorithm also enables the computation of potential energy of the intermolecular receptor-ligand system for the generated pathways. The presented algorithm was tested on a real dataset of several hundred conformations and tunnels of three protein receptors and seven ligand molecules. The algorithm's performance was compared to the state-of-the-art tool MoMA-LigPath.