Giyohvand moddalarni kashf qilish uchun hisoblash manbai - Computational Resource for Drug Discovery - Wikipedia

Giyohvand moddalarni kashf qilish uchun hisoblash resurslari (CRDD) ning muhim silikon modullaridan biridir Giyohvand moddalarni kashf qilish uchun ochiq manba (OSDD). CRDD veb-portali bilan bog'liq kompyuter resurslarini taqdim etadi giyohvand moddalarni kashf qilish bitta platformada. Bu tadqiqotchilar uchun kompyuter yordamida hisoblash manbalarini taqdim etadi dori dizayni, munozarali forum va saqlash uchun resurslar Vikipediya giyohvand moddalarni kashf qilish bilan bog'liq, inhibitorlarni taxmin qilish va bashorat qilish ADME-Toks molekulalarning xususiyati CRDD ning asosiy maqsadlaridan biri bu ochiq manbani targ'ib qilishdir dasturiy ta'minot sohasida kemoinformatika va farmakoinformatika.

Xususiyatlari

CRDD-ga muvofiq, kompyuter yordamida dori-darmonlarni loyihalash bilan bog'liq barcha manbalar to'plangan va tuzilgan. Ushbu manbalar CRDD-da tashkil etilgan va taqdim etilgan, shuning uchun foydalanuvchilar manbalarni bitta manbadan olishlari mumkin.

  • Maqsadni aniqlash giyohvand moddalarni qidirish uchun muhim ma'lumotlarni manbalar bilan ta'minlaydi genom izohi, proteom izohi, potentsial maqsadlar va oqsil tuzilishi
  • Virtual skrining virtual skrining uchun muhim manbalarni QSAR texnikasi, dok QSAR, kimyoviy-informatika va siRNA /miRNA
  • Dori dizayni qo'rg'oshinni optimallashtirish, farminformatik, ADMET va klinik informatika kabi dori inhibitörleri / molekulalarini loyihalash uchun muhim manbalarni beradi.

Hamjamiyat hissasi

Ushbu toifadagi platforma, giyohvand moddalarni topish jarayonida jamoat o'z hissasini qo'shishi mumkin bo'lgan maydon ishlab chiqilgan.

  • DrugPedia: Giyohvand moddalarni kashf qilish uchun Vikipediya - bu giyohvand moddalarni kompyuter yordamida loyihalash bilan bog'liq ma'lumotlarni yig'ish va to'plash uchun yaratilgan Vikidir. U Open Source Drug Discovery (OSDD) loyihasi ostida ishlab chiqilgan va shunga o'xshash giyohvand moddalar atrofidagi ko'plab mavzularni qamrab olgan. Bioinformatika, Cheminfiormatics, klinik informatika va boshqalar.
  • Indeksiya: Vikipediya Hindiston Hindiston bilan bog'liq giyohvand moddalar to'g'risidagi ma'lumotlarni yig'ish va to'plash uchun Wiki. Bu hindular tomonidan hindular uchun yaratilgan Hindiston to'g'risida keng qamrovli ma'lumotlarni taqdim etishga mo'ljallangan. U Open Source Drug Discovery (OSDD) loyihasi ostida ishlab chiqilgan.
  • CRDD forumi giyohvand moddalarni topish uchun hisoblash resurslarini ishlab chiqishdagi muammolarni muhokama qilish uchun boshlandi.

Mahalliy rivojlanish: dasturiy ta'minot va veb-xizmatlar

Resurslarni yig'ish va to'plash bilan bir qatorda, CRDD a'zolari yangi dasturiy ta'minot va veb-xizmatlarni ishlab chiqadilar. Barcha ishlab chiqilgan xizmatlar akademik foydalanish uchun bepul. Quyida CRDD-da ishlab chiqilgan bir nechta asosiy vositalar mavjud.[iqtibos kerak ]

Ma'lumotlar bazalarini ishlab chiqish

  • HMRBase: Bu qo'lda davolanadi ma'lumotlar bazasi ning Gormonlar va ularning Retseptorlari. Bu keng qo'llanma bo'yicha adabiyotlarni izlashdan so'ng va ommaviy ma'lumotlar bazalaridan ketma-ketlik ma'lumotlar to'plamidir. HMRbase-ni turli xil ma'lumotlar turlari asosida qidirish mumkin. Ning yuqori ta'siri tufayli endokrin tadqiqotlar biotibbiyot fanlarida Hmrbase tadqiqotchilar uchun etakchi ma'lumotlar portaliga aylanishi mumkin. Hmrbase-ning eng muhim xususiyatlari gormon-retseptorlari juftligi bilan bog'liq ma'lumotlar, peptidning cho'zilgan xaritasi oqsillar ketma-ketligi gormonlar va retseptorlari, Pfam domenining izohlari, kategorik ko'rib chiqish imkoniyatlari, ma'lumotlarni onlayn tarzda yuborish.[1] Ushbu ma'lumotlar bazasi farmatsevtika bilan birlashtirilgan bo'lib, jamoat o'z hissasini qo'shishi mumkin.
  • BIAdb: uchun ma'lumotlar bazasi Benzilizokinolin Alkaloidlar. Benzilizokinolin alkaloid ma'lumotlar bazasi - bu BIA-ga tegishli tarqalgan ma'lumotlarni to'plashga urinish. Ko'p BIA terapevtik xususiyatlarini namoyish etadi va ularni kuchli giyohvandlikka da'vogarlar deb hisoblash mumkin. Ushbu ma'lumotlar bazasi sintetik biologiya sohasida ishlaydigan tadqiqotchilarga ham xizmat qiladi, chunki sintetik jarayon yordamida dorivor ahamiyatga ega alkaloidlarni yaratish muhim vazifalardan biridir. Ushbu ma'lumotlar bazasi farmatsevtika bilan birlashtirilgan bo'lib, jamoat o'z hissasini qo'shishi mumkin.[2]
  • AntigenDB: Ushbu ma'lumotlar bazasida 500 dan ortiq ma'lumotlar mavjud antijenler adabiyotlardan va boshqa immunologik manbalardan to'plangan. Ushbu antijenler 44 muhim patogen turlaridan kelib chiqadi. AntigenDB-da ma'lumotlar bazasi yozuvida antigenning ketma-ketligi, tuzilishi, kelib chiqishi va hokazolarga oid ma'lumotlar mavjud, masalan B va T-hujayra epitoplar, MHC agar mavjud bo'lsa, bog'lash, funktsiyasi, gen ekspressioni va keyingi tarjima modifikatsiyalari. AntigenDB shuningdek, asosiy ichki va tashqi ma'lumotlar bazalariga havolalar beradi.[3]
  • PolysacDB: PolysacDB antigen haqida to'liq ma'lumot berishga bag'ishlangan polisakkaridlar mikrob kelib chiqishi (bakterial va qo'ziqorin ), antikorlar ularga qarshi, taklif qilingan epitoplar, strukturaviy detallar, tavsiya etilgan funktsiyalar, tahlillar tizimi, o'zaro reaktivlik bilan bog'liq ma'lumotlar va boshqa ko'p narsalar. Bu ma'lumotlarning aksariyati to'plangan qo'lda tuzilgan ma'lumotlar bazasi PubMed va PubMed Markaziy adabiyotlar ma'lumotlar bazalari.
  • TumorHope: TumorHope - bu eksperimental tarzda tavsiflangan qo'lda tayyorlangan keng qamrovli ma'lumotlar bazasi o'sma peptidlarni homing qilish. Ushbu peptidlar o'sma to'qimalarini va o'simta bilan bog'liq bo'lgan mikro muhitni, shu jumladan o'smani tanitadi metastaz.
  • ccPDB: ccPDB ma'lumotlar bazasi oqsillarning funktsional tuzilishi yoki izohlanishi sohasida ishlaydigan ilmiy jamoatchilikka xizmat ko'rsatishga mo'ljallangan. Ushbu ma'lumotlar to'plami ma'lumotlar bazasiga asoslangan Protein ma'lumotlar banki (PDB), bu erda barcha ma'lumotlar to'plamlari PDB dan olingan.[4]
  • OSDDchem: OSDDChem kimyoviy ma'lumotlar bazasi - bu OSDD hamjamiyatidan sintezlangan, yarim sintez qilingan, tabiiy va deyarli ishlab chiqilgan molekulalar haqidagi ma'lumotlarning ochiq ombori.
  • CancerDR: CancerDR - bu 148 ma'lumotlar bazasi saratonga qarshi dorilar va ularning saraton hujayralarining 1000 ga yaqin ta'sirchanligi. Bu maqsadga asoslangan dorilar, CancerDR ushbu dorilar haqida o'zlarining maqsadlari to'g'risida to'liq ma'lumot beradi gen / oqsil va hujayra chiziqlari.

Dasturiy ta'minot ishlab chiqildi

  • MycoTB: Ilmiy jamoatchilikka yordam berish uchun biz mustaqil MycoTB dasturiy ta'minotini yaratish uchun moslashuvchan tizim kontseptsiyasini kengaytirdik Windows Foydalanuvchilar. MycoTB - OSDD / CRDD dasturi asosida ishlab chiqilgan kompyuter dasturlaridan biri. Ushbu dastur foydalanuvchiga shaxsiy kompyuterlarida MycoTB-ning butun proteomlarini boshqarish va izohlash uchun o'zlarining moslashuvchan tizimini yaratishga imkon beradi.

Resurslar yaratildi

  • CRAG: Genomlarni yig'ish uchun hisoblash resurslari foydalanuvchilarga genomlarni qisqa o'qish ketma-ketligi (SRS) dan yig'ishda yordam berishdan iborat edi. Asosiy maqsadni bajarish; i) hisoblash resurslarini yig'ish va to'plash, ii) genom assambleyalarining qisqacha tavsifi, iii) SRS va tegishli ma'lumotlarni saqlash, iv) ularning genomlarini yig'ish uchun jamoatchilikka xizmat ko'rsatish.
  • CRIP: Resurslar bilan bog'liq o'zaro ta'sirni ta'minlash uchun ishlab chiqilgan protein-makromolekulyar o'zaro ta'sirlarni (CRIP) bashorat qilish uchun hisoblash resurslari. Ushbu sayt o'z ichiga oladigan oqsillarning o'zaro ta'sir doirasidagi ko'plab manbalarni o'z ichiga oladi, ular tarkibiga oqsil - oqsil, oqsil - kiradi.DNK, oqsil-ligand, oqsil–RNK.
  • BioTherapi: oqsil / peptid terapevtikasi sohasida ishlaydigan tadqiqotchilar uchun ishlab chiqilgan terapevtik peptidlar va oqsillar uchun bioinformatika (BioTherapi). Hozirgi vaqtda ushbu turdagi ma'lumotlarni taqdim etadigan yagona platforma mavjud emas. Ushbu saytda peptidlar / oqsillarni dori vositalarida ishlatilishi va yangi peptidlarning sintezi haqidagi barcha tegishli ma'lumotlar mavjud. Shuningdek, u ularni shakllantirish, sintez qilish va etkazib berish jarayonida muammolarni qamrab oladi
  • HivBio: OIV bioinformatikasi (HIVbio) saytida har xil turdagi ma'lumotlar mavjud Inson immunitet tanqisligi virusi (OIV) hayot aylanishi va infektsiya.
  • GSMH: biobiomio (bioinformatikadan foydalangan holda kasallik va shaxsiy dori-darmonlarni genom asosida bashorat qilish) genomni tahlil qilish bilan bog'liq turli xil manbalarni taqdim etishga qaratilgan loyiha, xususan, ma'lum bir shaxsning kasalliklarga moyilligini taxmin qilish va shaxsiylashtirilgan dori-darmonlarni ishlab chiqish, sog'liqni saqlashni yaxshilashga qaratilgan.
  • AminoFAT: Aminokislotalar (AminoFAT) serverining funktsional izohlash vositalari bioinformatika jamoatchiligiga xizmat qilish uchun mo'ljallangan. Maqsad PDB tarkibidagi oqsil tuzilishiga asoslangan oqsillar tarkibidagi aminokislotalarning funktsiyasini tushunish uchun iloji boricha ko'proq vositalarni ishlab chiqishdir. Proteinlarning funktsiyasi to'g'risida keng ma'lumot noval dori vositalarining maqsadlarini aniqlashga yordam beradi.

Chemoinformatics uchun veb-xizmatlar

Dunyoda birinchi marta CRDD guruhi foydalanuvchilarga M romaniga qarshi inhibitorlarni bashorat qilishga imkon beruvchi ochiq manbali platformani ishlab chiqdi. Sil kasalligi dori maqsadlari va ADMET kabi dori molekulalarining boshqa muhim xususiyatlari. Quyida bir nechta serverlar ro'yxati keltirilgan.

  • MetaPred: Bashorat qilish uchun veb-server Sitoxrom P450 Dori molekulasini metabolizmga mas'ul bo'lgan izoform. MetaPred Server CDK tavsiflovchilari yordamida ishlab chiqilgan SVM modellari asosida dori molekulasi / substratining CYP izoformasini metabolizmini taxmin qiladi. Ushbu server giyohvand moddalarni topish sohasida ishlaydigan tadqiqotchilar uchun foydali bo'ladi. Ushbu tadqiqot kemoinformatika sohasida bepul veb-serverlarni ishlab chiqish mumkinligini ko'rsatmoqda. Bu boshqa tadqiqotchilarni ommaviy foydalanish uchun veb-serverni ishlab chiqishga undaydi, bu esa yangi dori molekulalarini topish narxini pasayishiga olib kelishi mumkin.[5]
  • ToxiPred: T. pyriformis tarkibidagi kichik kimyoviy molekulalarning suvda toksikligini prognoz qilish uchun server.
  • KetoDrug: ketoksazol hosilalarining afinitellik bashoratini bog'laydigan veb-server Yog 'kislotasi Amid gidrolazasi (FAAH). Bu kichik kimyoviy molekulalarning FAAH ga bog'liqligini taxmin qilish uchun foydalanuvchilarga qulay veb-server.
  • KiDoQ: KiDoQ, qarshi inhibitorlarni loyihalashtirish sohasida ishlaydigan ilmiy jamoatchilikka xizmat ko'rsatadigan veb-server ishlab chiqilgan. Dihidrodipikolinat sintaz (DHDPS), noyob bakterial DAP / Lizin yo'lining potentsial dori maqsadli fermenti.[6]
  • GDoQ: GDoQ (QSAR va. Yordamida GLMU inhibitörlerinin bashorati AutoDock ) inhibitorlarga qarshi bashorat qilish uchun ishlab chiqilgan ochiq manbali platformadir Tuberkulyoz mikobakteriyasi (M.Tb) dori vositasi N-asetilglukozamin-1-fosfat uridiltransferaza (GLMU) oqsil. Bu bakterial hujayra devorlarini sintez qilishda ishtirok etishi mumkin bo'lgan dori vositasi. Ushbu server GLMU oqsili uchun kimyoviy birikmalarning inhibitiv faollik qiymatini (IC50) taxmin qilish uchun molekulyar biriktirish va QSAR strategiyalaridan foydalanadi.[7]
  • ROCR: ROCR - bu klassifikatorning ishlashini baholash va tasavvur qilish uchun R to'plamidir. Bu ROC grafikalarini, sezgirlik / o'ziga xoslik egri chiziqlarini, egri chiziq ostidagi maydonni va aniqlik / eslash egri chizig'ini yaratish uchun moslashuvchan vosita. Parametrlashni egri chiziqni kesishga qarab rang berish orqali ingl.
  • WebCDK: uchun veb-interfeys CDK kutubxona, bu CDK kutubxonasi yordamida kimyoviy moddalar tavsiflovchilarini taxmin qilish uchun veb-interfeys.
  • Farmakokinetikasi: Farmakokinetik ma'lumotlar tahlili dozalash rejimi va organizmning preparatga ta'siri o'rtasidagi bog'liqlikni chiziqli bo'lmagan kontsentratsiya vaqt egri chizig'i bilan o'lchanadi. Bu egri chiziq ostidagi maydonni hisoblash uchun AUC funktsiyasini o'z ichiga oladi. Beksponensial model uchun yarim umrni baholash funktsiyalari va ikki fazali chiziqli regressiya ham kiradi

Giyohvand moddalarni maqsadlarini taxmin qilish va tahlil qilish

  • RNApred: Ints aminokislotalar ketma-ketligidan RNK bilan bog'langan oqsillarni bashorat qilish.[8]
  • ProPrint: ularning aminokislotalar ketma-ketligidan oqsillarning o'zaro ta'sirini bashorat qilish.[9]
  • DomPrint: Domprint - bu domen-domenning o'zaro ta'sirini (DDI) bashorat qilish serveri.
  • MycoPrint: MycoPrint - bu interaktomni o'rganish uchun veb-interfeys Tuberkulyoz mikobakteriyasi "Domenlarning o'zaro ta'sirlarini xaritalash" (DIM) usuli bilan bashorat qilingan H37Rv (Mtb).
  • ATPint: bashorat qilish uchun server ATP oqsillardagi o'zaro ta'sir qiluvchi qoldiqlar.[10]
  • FADpred: identifikatsiya qilish FAD oqsillardagi o'zaro ta'sir qiluvchi qoldiqlar.[11]
  • GTPbinder: oqsilni bashorat qilish GTP o'zaro ta'sir qiluvchi qoldiqlar.[12]
  • NADbinder: oqsillarda NAD biriktiruvchi qoldiqlarini bashorat qilish.[13]
  • PreMier: Antibakterial peptidlarning mutantlarini loyihalash.[14]
  • DMAP: DMAP: Antibakterial peptidlarning mutantlarini loyihalash
  • icaars: bashorat qilish va tasnifi aminoatsil tRNK sintetazlari PROSITE domenlaridan foydalanish [15]
  • CBtope: Konformatsion B-hujayra epitopini uning aminokislotalar ketma-ketligidan ketma-ketlikda bashorat qilish.[16]
  • DesiRM: Genni sukut saqlash uchun qo'shimcha va mos kelmaydigan siRNAlarni loyihalash.[17]
  • GenomeABC: Genom Assemblers-ni benchmarking uchun server.

Adabiyotlar

  1. ^ Rashid, Mamun; Singla, Deepak; Sharma, Arun; Kumar, Manish; Raghava, Gajendra PS (2009). "Hmrbase: gormonlar va ularning retseptorlari ma'lumotlar bazasi". BMC Genomics. 10: 307. doi:10.1186/1471-2164-10-307. PMC  2720991. PMID  19589147.
  2. ^ Singla, Deepak; Sharma, Arun; Kaur, Jasjit; Panvar, Bxarat; Raghava, Gajendra PS (2010). "BIAdb: benzilizokinolin alkaloidlari bo'yicha ma'lumot bazasi". BMC farmakologiyasi. 10: 4. doi:10.1186/1471-2210-10-4. PMC  2844369. PMID  20205728.
  3. ^ Ansari, H. R .; Gul, D. R .; Raghava, G. P. S. (2009). "AntigenDB: patogen antigenlarning immunoinformatik ma'lumotlar bazasi". Nuklein kislotalarni tadqiq qilish. 38 (Ma'lumotlar bazasi muammosi): D847-53. doi:10.1093 / nar / gkp830. PMC  2808902. PMID  19820110.
  4. ^ Nuklein kislotalarni tadqiq qilish, 2011 y
  5. ^ Mishra, Nitish K; Agarval, Sandxya; Raghava, Gajendra PS (2010). "Dori molekulasini metabolizmiga javob beradigan sitoxrom P450 izoformasini bashorat qilish". BMC farmakologiyasi. 10: 8. doi:10.1186/1471-2210-10-8. PMC  2912882. PMID  20637097.
  6. ^ Garg, Aarti; Tevari, Rupinder; Raghava, Gajendra PS (2010). "KiDoQ: antibakterial ta'sirni bashorat qilish uchun ligandga asoslangan modelni ishlab chiqishda docking asosidagi energiya ballaridan foydalanish". BMC Bioinformatika. 11: 125. doi:10.1186/1471-2105-11-125. PMC  2841597. PMID  20222969.
  7. ^ Singla, Deepak; Anurag, Meenakshi; tire, Debasis; Raghava, Gajendra PS (2011). "GlymU bakteriyalariga qarshi maqsadga qarshi inhibitorlarni prognoz qilish uchun veb-server". BMC farmakologiyasi. 11: 5. doi:10.1186/1471-2210-11-5. PMC  3146400. PMID  21733180.
  8. ^ Kumar, M; Gromiha, MM; Raghava, GP (2010). "Bog'lanish qoldiqlari va evolyutsion ma'lumotlardan foydalangan holda RNK bilan bog'langan oqsillarni SVM asosida bashorat qilish". Molekulyar tanib olish jurnali. 24 (2): 303–13. doi:10.1002 / jmr.1061. PMID  20677174.
  9. ^ Rashid, M. va Raghava, G. P. S. (2010) Protein va oqsillarning o'zaro ta'sirini bashorat qilishning sodda yondashuvi. Hozirgi oqsil va peptid ilmi (matbuotda).
  10. ^ Chauhan, JS; Mishra, NK; Raghava, GP (2009). "Birlamchi ketma-ketlikdan oqsilning ATP biriktiruvchi qoldiqlarini aniqlash". BMC Bioinformatika. 10: 434. doi:10.1186/1471-2105-10-434. PMC  2803200. PMID  20021687.
  11. ^ Mishra, Nitish K .; Raghava, Gajendra P. S. (2010). "Evolyutsion ma'lumotlardan foydalangan holda FAD ning oqsildagi o'zaro ta'sirlashuvchi qoldiqlarini uning birlamchi ketma-ketligidan bashorat qilish". BMC Bioinformatika. 11: S48. doi:10.1186 / 1471-2105-11-S1-S48. PMC  3009520. PMID  20122222.
  12. ^ Chauhan, JS; Mishra, NK; Raghava, GP (2010). "GTP ning o'zaro ta'sir qiluvchi qoldiqlari, dipeptidlari va tripeptidlarini oqsil tarkibidagi evolyutsion ma'lumotlaridan bashorat qilish". BMC Bioinformatika. 11: 301. doi:10.1186/1471-2105-11-301. PMC  3098072. PMID  20525281.
  13. ^ Ansari, HR; Raghava, GP (2010). "Oqsillarda NADning o'zaro ta'sir qiluvchi qoldiqlarini aniqlash". BMC Bioinformatika. 11: 160. doi:10.1186/1471-2105-11-160. PMC  2853471. PMID  20353553.
  14. ^ Agarval; va boshq. (2011). "Mannoza bilan o'zaro ta'sir qiluvchi qoldiqlarni mahalliy kompozitsiyadan foydalanib aniqlash". PLOS ONE. 6 (9): e24039. Bibcode:2011PLoSO ... 624039A. doi:10.1371 / journal.pone.0024039. PMC  3172211. PMID  21931639.
  15. ^ Panvar, Bxarat; Raghava, Gajendra PS (2010). "PROSITE domenlaridan foydalangan holda aminoatsil tRNA sintetazalarini bashorat qilish va tasnifi". BMC Genomics. 11: 507. doi:10.1186/1471-2164-11-507. PMC  2997003. PMID  20860794.
  16. ^ Ansari, HR; Raghava, Gajendra PS (2010). "Antigendagi konformatsion B-hujayra epitoplarini birlamchi ketma-ketligidan aniqlash". Immunom tadqiqotlari. 6: 6. doi:10.1186/1745-7580-6-6. PMC  2974664. PMID  20961417.
  17. ^ Ahmed, F; Raghava, Gajendra PS (2011). "Genni sukunatlash uchun juda samarali qo'shimcha va mos kelmaydigan siRNAlarni loyihalash". PLOS ONE. 6 (8): e23443. Bibcode:2011PLoSO ... 623443A. doi:10.1371 / journal.pone.0023443. PMC  3154470. PMID  21853133.

Qo'shimcha o'qish