P K a вимірювання для завдання передбачення SAMPL6 для набору фрагментів, подібних інгібітору кінази
Анотація
Це попередній перегляд вмісту передплати, увійдіть, щоб перевірити доступ.
Параметри доступу
Придбайте одну статтю
Миттєвий доступ до повної статті PDF.
Розрахунок податку буде завершено під час оформлення замовлення.
Підпишіться на журнал
Негайний онлайн-доступ до всіх випусків з 2019 року. Підписка буде автоматично поновлюватися щороку.
Розрахунок податку буде завершено під час оформлення замовлення.
Тут ілюстративний стиль діаграми мікродержав було прийнято з роботи [24], а ЯМР-детермінований мікроскопічний сКщо стосується цетиризину були взяті з [25]
Підфігура мікроскопічного цистеїну сКяк було відтворено на основі [19]
Скорочення
Статистична оцінка моделювання білків і лігандів
\ (-> \) константа рівноваги дисоціації кислоти
\ (-> \) очевидна константа рівноваги дисоціації кислоти в присутності співрозчинника
Стандартна помилка середнього значення
Аналіз цільового фактора
Рідка хроматографія – мас-спектрометрія
Ядерно-магнітно-резонансна спектроскопія
Гетероядерна кореляційна множинна зв'язок
Список літератури
Mobley DL, Chodera JD, Isaacs L, Gibb BC (2016) Просування прогнозного моделювання шляхом цілеспрямованої розробки модельних систем для стимулювання нових модельних інновацій. UC Irvine: Відділ фармацевтичних наук, UCI. https://escholarship.org/uc/item/7cf8c6cr. Доступ 16 травня 2018 року
Ресурс даних дизайну ліків, SAMPL. https://drugdesigndata.org/about/sampl. Доступ 16 травня 2018 року
Nicholls A, Mobley DL, Guthrie JP, Chodera JD, Bayly CI, Cooper MD, Pande VS (2008) Прогнозування вільних енергій сольватації малих молекул: неформальний сліпий тест для обчислювальної хімії. J Med Chem 51 (4): 769–779. https://doi.org/10.1021/jm070549+
Гатрі Дж. П. (2009) Сліпий виклик для обчислювальної сольватації вільних енергій: вступ та огляд. J Phys Chem B 113 (14): 4501–4507
Skillman AG, Geballe MT, Nicholls A (2010) SAMPL2 завдання: прогнозування енергій сольватації та коефіцієнтів таутомерів. J Comput Aided Mol Des 24 (4): 257–258. https://doi.org/10.1007/s10822-010-9358-0
Geballe MT, Skillman AG, Nicholls A, Guthrie JP, Taylor PJ (2010) Виклик сліпого прогнозування SAMPL2: вступ та огляд. J Comput Aided Mol Des. 24 (4): 259–279. https://doi.org/10.1007/s10822-010-9350-8
Skillman AG (2012) SAMPL3: сліпе прогнозування спорідненості до господаря та гостя, вільних від гідратації енергій та інгібіторів трипсину. J Comput Aided Mol Des. 26 (5): 473–474. https://doi.org/10.1007/s10822-012-9580-z
Geballe MT, Guthrie JP (2012) Виклик сліпого прогнозування SAMPL3: огляд передачі енергії. J Comput Aided Mol Des 26 (5): 489–496. https://doi.org/10.1007/s10822-012-9568-8
Muddana HS, CD Varnado, Bielawski CW, Urbach AR, Isaacs L, Geballe MT, Gilson MK (2012) Сліпе прогнозування спорідненості між гостем та гостем: новий виклик SAMPL3. J Comput Aided Mol Des 26 (5): 475–487. https://doi.org/10.1007/s10822-012-9554-1
Guthrie JP (2014) SAMPL4, сліпий виклик для обчислювальної вільної енергії сольватації: розглянуті сполуки. J Comput Aided Mol Des 28 (3): 151–168. https://doi.org/10.1007/s10822-014-9738-y
Mobley DL, Wymer KL, Lim NM, Guthrie JP (2014) Сліпе прогнозування вільних енергій сольватації від виклику SAMPL4. J Comput Aided Mol Des 28 (3): 135–150. https://doi.org/10.1007/s10822-014-9718-2
Муддана Х.С., Фенлі А.Т., Моблі Д.Л., Гілсон М.К. (2014) Виклик прогнозування сліпого гостя SAMPL4 - гість: огляд. J Comput Aided Mol Des 28 (4): 305–317. https://doi.org/10.1007/s10822-014-9735-1
Mobley DL, Liu S, Lim NM, Wymer KL, Perryman AL, Forli S, Deng N, Su J, Branson K, Olson AJ (2014) Сліпе прогнозування зв'язування ВІЛ-інтегрази з виклику SAMPL4. J Comput Aided Mol Des 28 (4): 327–345. https://doi.org/10.1007/s10822-014-9723-5
Yin J, Henriksen NM, Slochower DR, Shirts MR, Chiu MW, Mobley DL, Gilson MK (2017) Огляд виклику SAMPL5 для господаря-гостя: чи робимо ми краще? J Comput Aided Mol Des 31 (1): 1–19. https://doi.org/10.1007/s10822-016-9974-4
Bannan CC, Burley KH, Chiu M, Shirts MR, Gilson MK, Mobley DL (2016) Сліпе прогнозування коефіцієнтів розподілу циклогексан-вода із завдання SAMPL5. J Comput Aided Mol Des 30 (11): 1–18. https://doi.org/10.1007/s10822-016-9954-8
Bannan CC, Burley KH, Chiu M, Shirts MR, Gilson MK, Mobley DL (2016) Сліпе прогнозування коефіцієнтів розподілу циклогексан-вода із завдання SAMPL5. J Comput-Aidi Mol Des 30 (11): 927–944. https://doi.org/10.1007/s10822-016-9954-8
Rustenburg AS, Dancer J, Lin B, Feng JA, Ortwine DF, Mobley DL, Chodera JD (2016) Вимірювання експериментальних коефіцієнтів розподілу циклогексан-вода для виклику SAMPL5. J Comput-Aidi Mol Des 30 (11): 945–958. https://doi.org/10.1007/s10822-016-9971-7
Pickard FC, König G, Tofoleanu F, Lee J, Simmonett AC, Shao Y, Ponder JW, Brooks BR (2016) Сліпе прогнозування розподілу у виклику SAMPL5 з протомером на основі QM та корекцією pK a. J Comput-Aidi Mol Des 30 (11): 1087–1100. https://doi.org/10.1007/s10822-016-9955-7
Боднер Г. М. (1986) Призначення рКа поліпротонних кислот. J Chem Educ 63 (3): 246
Дарві І.Г. (1995) Віднесення значень рКа до функціональних груп в амінокислотах. Уайлі, Нью-Йорк
Bezençon J, Wittwer MB, Cutting B, Smieško M, Wagner B, Kansy M, Ernst B (2014) Визначення pKa методом ЯМР-спектроскопії 1H - переглянута стара методологія. J Pharm Biomed Anal 93: 147–155. https://doi.org/10.1016/j.jpba.2013.12.014
Elson EL, Edsall JT (1962) Раманівські спектри та константи іонізації сульфгідрилу тіогліколевої кислоти та цистеїну. Біохімія 1 (1): 1–7
Elbagerma MA, Edwards HGM, Azimi G, Scowen IJ (2011) Раманівське спектроскопічне визначення констант кислотності саліцилальдоксиму у водному розчині. J Raman Spectrosc 42 (3): 505–511. https://doi.org/10.1002/jrs.2716
Rupp M, Korner R, V Tetko I (2011) Прогнозування pKa малих молекул. Екран Comb Chem з високою пропускною здатністю 14 (5): 307–327
Marosi A, Kovács Z, Béni S, Kökösi J, Noszál B (2009) Трипротонові кислотно-основні мікроеквілібарії та фармакокінетичні наслідки цетиризину. Eur J Pharm Sci 37 (3–4): 321–328. https://doi.org/10.1016/j.ejps.2009.03.001