pmedpharmФармация и фармакологияPharmacy & Pharmacology2307-92662413-2241Pyatigorsk Medical and Pharmaceutical Institute - branch of Volgograd State Medical Univer10.19163/2307-9266-2020-8-6-476-480pmedpharm-777Research ArticleКРАТКИЕ СООБЩЕНИЯBRIEF REPORTSИЗУЧЕНИЕ ВЛИЯНИЯ КОЛИЧЕСТВА ЗАПУСКОВ AUTODOCK 4 НА СРЕДНЕКВАДРАТИЧЕСКОЕ ОТКЛОНЕНИЕ РЕЗУЛЬТАТОВ ДОКИНГАNUMBER OF RUNS VARIATIONS ON AUTODOCK 4 DO NOT HAVE A SIGNIFICANT EFFECT ON RMSD FROM DOCKING RESULTShttps://orcid.org/0000-0002-0727-4392ПратамаM.P. Ф.PratamaM.R.F.

кандидат фармацевтических наук, докторант факультета фармацевтической химии Университета Эйрланга, Индонезия; доцент кафедры медицинской химии фармацевтического факультета Палангкарайского университета Мухаммадии

Ph.D. student of Pharmaceutical Chemistry from Doctoral Program of Pharmaceutical Sciences, Universitas Airlangga, Indonesia; and Assistant Professor of Medicinal Chemistry from Department of Pharmacy, Universitas Muhammadiyah Palangkaraya, Indonesia

m.rizkifadhil@umpalangkaraya.ac.idhttps://orcid.org/0000-0002-9579-8929СисвандоноC.SiswandonoS.

профессор медицинской химии факультета фармацевтической химии Университета Эрлангга, Индонезия

Professor of Medicinal Chemistry from Department of Pharmaceutical Chemistry, Universitas Airlangga, Indonesia

prof.sis@ff.unair.ac.idУниверситет Айрланга Университет Мухаммадии ПалангкараяИндонезияAirlangga University Muhammadiyah Palangkaraya UniversityIndonesiaУниверситет АйрлангаИндонезияAirlangga UniversityIndonesia20201705202186476480Copyright © Пратама M.Ф., Сисвандоно C., 20212021Пратама M.Ф., Сисвандоно C.Pratama M., Siswandono S.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://www.pharmpharm.ru/jour/article/view/777Цель

Цель. Известно, что количество запусков докинга с AutoDock 4 играет важную роль в достоверности получаемых результатов. Чем больше количество запусков, тем больше достоверных результатов докинга Однако точно не известно, как наиболее оптимально работает докинг с AutoDock 4. Это исследование направлено на определение влияния количества запусков процесса докинга в AutoDock 4 на достоверность результатов.

Материалы и методы

Материалы и методы. В качестве метода исследования использовали процесс редокинга с AutoDock 4.2.6. Используемый рецептор представляет собой рецептор эстрогена с эталонным лигандом эстрадиола (PDB ID 1GWR). Варьировали количество прогонов от 10 до 100, кратные 10. Наблюдаемыми параметрами были RMSD, свободная энергия связывания, константы ингибирования, аминокислотные остатки и количество водородных связей.

Результаты

Результаты. Все эксперименты вырабатывают идентичную свободную энергию связи, где максимальная разница в константе ингибирования составляет всего 0,06 нМ. Наименьшее среднеквадратичное отклонение (RMSD) определяется количеством прогонов, равным 60, при значении среднеквадратичного отклонения, равного 0,942. Установлено, что между количеством прогонов и пространственным выравниванием (RMSD) нет линейной зависимости, так как коэффициент корреляции (R) равен 0,4607.

Заключение

Заключение. В целом, количество запусков не оказывает значительного вклада в достоверность результатов процесса докинга с AutoDock 4. Однако, эти результаты справедливы только с рецепторами, использованными в данном исследовании.

The aim

The aim. The number of runs in the docking process with AutoDock 4 is known to play an important role in the validity of the results obtained. The greater the number of runs it is often associated with the more valid docking results. However, it is not known exactly how the most ideal runs in the docking process with AutoDock 4. This study aims to determine the effect of the number of runs docking processes with AutoDock 4 on the validity of the docking results.

Materials and methods

Materials and methods. The method used is the redocking process with AutoDock 4.2.6. The receptor used is an estrogen receptor with ligand reference estradiol (PDB ID 1GWR). Variations were made on the number of runs from 10 to 100 in multiples of 10. The parameters observed were RMSD, free energy of binding, inhibition constants, amino acid residues, and the number of hydrogen bonds.

Results

Results. All experiments produce identical bond free energy, where the maximum difference in inhibition constant is only 0.06 nM. The lowest RMSD is indicated by the number of runs of 60, with a RMSD value of 0.942. There is no linear relationship between the number of runs and RMSD, with R in the linear equation of 0.4607.

Conclusion

Conclusion. Overall, the number of runs does not show a significant contribution to the validity of the results of docking with AutoDock 4. However, these results have only been proven with the receptors used.

AutoDock 4докингколичество запусковRMSDвариацияAutoDock 4dockingnumber of runsRMSDvariationДанное исследование не имело финансовой поддержки от сторонних орагнизаций.This study did not have any financial support from outside organizationsReferencesFerreira L.G., Dos Santos R.N., Oliva G., Andricopulo A.D. Molecular docking and structure-based drug design strategies // Molecules. – 2015. – Vol.20. – No.7. – P.13384–13421. DOI:10.3390/molecules200713384.Ferreira LG, Dos Santos RN, Oliva G, Andricopulo AD. Molecular docking and structure-based drug design strategies. Molecules. 2015;20(7):13384–421. DOI: 10.3390/molecules200713384.Sliwoski G., Kothiwale S., Meiler J., Lowe E.W. Computational Methods in Drug Discovery // Pharmacological Reviews. – 2014. – Vol.66. – No.1. – P.334-395. DOI:10.1124/pr.112.007336.Sliwoski G, Kothiwale S, Meiler J, Lowe EW. Computational Methods in Drug Discovery. Pharmacological Reviews. 2014;66(1):334-95. DOI: 10.1124/pr.112.007336.Pagadala N.S., Syed K., Tuszynski J. Software for molecular docking: a review // Biophysical Reviews. – 2017. – Vol.9. – No.2. – P.91-102. DOI:10.1007/s12551-016-0247-1.Pagadala NS, Syed K, Tuszynski J. Software for molecular docking: a review. Biophysical Reviews. 2017;9(2):91-102. DOI: 10.1007/s12551-016-0247-1.Kontoyianni M., McClellan L.M., Sokol G.S. Evaluation of docking performance: comparative data on docking algorithms // Journal of Medicinal Chemistry. – 2004. – Vol.47. – No.3. – P.558-65. DOI:10.1021/jm0302997Kontoyianni M, McClellan LM, Sokol GS. Evaluation of docking performance: comparative data on docking algorithms. Journal of Medicinal Chemistry. 2004;47(3):558-65. DOI: 10.1021/jm0302997Kufareva I., Abagyan R. Methods of protein structure comparison // Methods in Molecular Biology. – 2012. – No.857. – P.231-257. DOI:10.1007/978-1-61779-588-6_10.Kufareva I, Abagyan R. Methods of protein structure comparison. Methods in Molecular Biology. 2012;857:231-57. DOI: 10.1007/978-1-61779-588-6_10Guedes I.A., de Magalhaes C.S., Dardenne L.E. Receptor–ligand molecular docking // Biophysical Reviews. – 2014. – Vol.6. – No.1. – P.75-87. DOI:10.1007/s12551-013-0130-2.Guedes IA, de Magalhaes CS, Dardenne LE. Receptor–ligand molecular docking. Biophysical Reviews. 2014;6(1):75-87. DOI: 10.1007/s12551-013-0130-2Lape M., Elam C., Paula S. Comparison of current docking tools for the simulation of inhibitor binding by the transmembrane domain of the sarco/endoplasmic reticulum calcium ATPase // Biophysical Chemistry. – 2010. – Vol.150. – No.1-3. – P.88-97. DOI:10.1016/j.bpc.2010.01.011.Lape M, Elam C, Paula S. Comparison of current docking tools for the simulation of inhibitor binding by the transmembrane domain of the sarco/endoplasmic reticulum calcium ATPase. Biophysical Chemistry. 2010;150(1-3):88-97. DOI: 10.1016/j.bpc.2010.01.011Ramirez D., Caballero J. Is It Reliable to Take the Molecular Docking Top Scoring Position as the Best Solution without Considering Available Structural Data? // Molecules. – 2018. – Vol.23. – No.5. – P.1038. DOI:10.3390/molecules23051038.Ramirez D, Caballero J. Is It Reliable to Take the Molecular Docking Top Scoring Position as the Best Solution without Considering Available Structural Data? Molecules. 2018;23(5):1038. DOI: 10.3390/molecules23051038Forli S., Huey R., Pique M.E., Sanner M., Goodsell D.S., Olson A.J. Computational protein-ligand docking and virtual drug screening with the AutoDock suite // Nature Protocols. – 2016. – Vol.11. – No.5. – P.905-919. DOI:10.3390/molecules23051038.Forli S, Huey R, Pique ME, Sanner M, Goodsell DS, Olson AJ. Computational protein-ligand docking and virtual drug screening with the AutoDock suite. Nature Protocols. 2016;11(5):905-19. DOI: 10.3390/molecules23051038Arba M., Yamin, Ihsan S., Tjahjono D.H. Computational approach toward targeting the interaction of porphyrin derivatives with Bcl-2 // Journal of Applied Pharmaceutical Science. – 2018. – Vol.8. – No.12. – P.60-66. DOI:10.7324/JAPS.2018.81208.Arba M, Yamin, Ihsan S, Tjahjono DH. Computational approach toward targeting the interaction of porphyrin derivatives with Bcl-2. Journal of Applied Pharmaceutical Science. 2018;8(12):60-6. DOI: 10.7324/JAPS.2018.81208Atkovska K., Samsonov S.A., Pszkowski-Rogacz M., Pisabarro M.T. Multipose Binding in Molecular Docking // International Journal of Molecular Sciences. – 2014. – Vol.15. – No.2. – P.2622-2645. DOI:10.3390/ijms15022622.Atkovska K, Samsonov SA, Pszkowski-Rogacz M, Pisabarro MT. Multipose Binding in Molecular Docking. International Journal of Molecular Sciences. 2014;15(2):2622-45. DOI: https://doi.org/10.3390/ijms15022622Feinstein W.P., Brylinski M. Calculating an optimal box size for ligand docking and virtual screening against experimental and predicted binding pockets // Journal of Cheminformatics. – 2015. – No.7. – P.18. DOI:10.1186/s13321-015-0067-5.Feinstein WP, Brylinski M. Calculating an optimal box size for ligand docking and virtual screening against experimental and predicted binding pockets. Journal of Cheminformatics. 2015;7:18. DOI: https://dx.doi.org/10.1186/s13321-015-0067-5

The authors declare that there are no conflicts of interest present.