[发明专利]基于细菌脂肪酸合成途径中多靶点的抗菌剂虚拟筛选方法

权利要求书

1.一种基于细菌脂肪酸合成途径中多靶点的抗菌剂虚拟筛选方法，其特征在于：具体步骤如下：

(1)获取FASⅡ体系多个酶(靶点)的三维结构；

(2)对各靶点进行前期处理和优化，并确定其活性中心，设定活性口袋；

(3)选取小分子化合物库，或根据需求自行构建；

(4)依据设定的活性口袋，使用Autodock和Vina两种分子对接软件，将小分子化合物与各靶点进行对接，并进行一致性打分；

(5)以各靶点相应抑制剂的一致性打分作为阳性参照，筛选出各靶点的抑制剂；

(6)选取代表化合物，运用分子动力学软件Gromacs对靶点-小分子体系进行分子动力学模拟，以得到小分子与靶点间的结合模式。

2.根据权利要求1所述的抗菌剂的虚拟筛选方法，其特征在于：所述步骤(3)可置于步骤(1)或步骤(2)任何一个步骤之前。

3.根据权利要求1所述的抗菌剂的虚拟筛选方法，其特征在于：所述步骤(1)中酶(靶点)的三维结构的获取方法为：在RSCB Protein Data Bank蛋白质数据库中以相应酶的英文名称进行检索，均选取来自大肠杆菌的三维结构，并尽量选取含有小分子抑制剂的三维结构。

4.根据权利要求1所述的抗菌剂的虚拟筛选方法，其特征在于：所述步骤(2)中：

1)对各靶点进行前期处理和优化包括：加非极性氢，去除水分子、小分子配体，加电荷；

2)活动性口袋的设定方法为：若所选靶点三维结构中含有小分子配体，则以小分子配体的几何中心为活性中心；若无小分子配体，则以文献报道中相应酶的催化关键残基为活性中心。

5.根据权利要求1所述的抗菌剂的虚拟筛选方法，其特征在于：所述步骤(3)中小分子化合物库可为药物小分子配体数据库、天然产物数据库或其他化学小分子，如文献报道中的系列化合物。

6.根据权利要求1所述的抗菌剂的虚拟筛选方法，其特征在于：所述步骤(4)中：

1)Autodock对接参数为：格点间距为盒子为50×50×50的格点组成的正方体区域，采用拉马克遗传算法进行运算，运行次数设为50次，最大能量评估次数为2.5×10⁸，最多迭代次数设为2.7×10⁵，其余参数设置均为默认值；

2)Vina对接参数为：盒子大小为1.75nm×1.75nm×1.75nm,格点间距为采用拉马克遗传算法对每个分子进行8次独立对接；

3)一致性打分的评分标准为：采取Autodock打分与Vina打分的平均值作为最终打分结果。

7.根据权利要求1所述的抗菌剂的虚拟筛选方法，其特征在于：所述步骤(6)中：

1)代表化合物的选取方法为：选取一类化合物中具有最少取代基的化合物；

2)使用Gromacs进行分子动力学模拟的方法为：受体酶采用AMBER99SB立场，配体小分子借助ACPYPE软件生成用于分子动力学模拟的拓朴文件；体系质心位于立方体盒子中心，蛋白距盒子边缘距离不超过0.5nm，溶剂水分子模型采用TIP3P模型；首先为消除体系间的高能量碰撞而使动力学模拟失败，采用最陡下降法进行50000步的能量最小化优化，然后为了维持体系呈电中性，将盒子中若干个溶剂水分子用阴离子或阳离子替换掉；之后采用V-rescale调节算法进行200ps的NVT模拟，使各个体系温度维持在300K，应用Parrinello-Rahman调节算法进行200ps的NPT模拟，使各体系压强维持在105KPa的状态下；长程静电作用应用周界性边界条件PBC和PME方法处理；其中范德华相互作用和静电相互作用的截断值均为1.4nm，短程邻区列表的截断值为0.9nm；模拟时间步长为2fs，每1ps保存一次轨迹能量、结构拓扑文件用于后续处理，模拟时间为20ns，最终得到体系文件；

3)获取小分子与靶点间的作用模式的方法为：计算分子动力学模拟所得轨迹的均方根偏差RMSD，并以RMSD的平均值为截断值，对轨迹的最后5ns进行聚类分析，选择最大团簇的中心构象，使用Ligplus和Pymol进行与结合模式分析。