药物亲和反应的靶点稳定性(DARTS)实验

DARTS实验是一种通过利用蛋白酶(如胰蛋白酶)对蛋白质水解的敏感性,来鉴定小分子药物与靶蛋白相互作用的技术:当小分子药物与特定靶蛋白结合后,会使该蛋白对蛋白酶的降解产生抗性,通过比较药物处理组与对照组的水解产物,即可识别出被稳定的靶蛋白。

背景说明

在生理条件下,蛋白质处于动态平衡状态,具有多种替代构象,还可能表现出一定程度的局部可逆展开。当特定配体(如药物)结合时,由于蛋白质和药物配体之间形成的疏水、氢键或静电相互作用导致自由能变化,平衡将转向高度有利于配体结合的构象,这导致了热力学上更稳定的状态。在这种状态下,目标蛋白的构象变化显著减少,对变性和蛋白酶水解的抵抗力显著增强。

DARTS的基本原理是小分子配体与靶蛋白结合后可以稳定靶蛋白,增强其对蛋白水解酶水解作用的抗性,如图所示。蛋白与小分子药物结合后,对亲和反应后的混合蛋白进行酶水解,酶解产物经凝胶电泳分离后,与空白组比较,与药物结合的蛋白片段增多,如图所示。

图1 DARTS技术原理。

服务流程

客户在线下单——细胞培养——药物浓度摸索——正式实验,药物处理——蛋白酶水解处理——细胞裂解及蛋白提取——WB检测或质谱鉴定——图片及数据分析

服务内容及说明

适用范围

1、直接药物靶点鉴定;

2、高通量药物筛选;

3、天然产物靶点发现。

客户下单及项目信息填写

在我司官网http://www.biorun.com/进行注册或登录,请客户按照页面提示填写:

1、项目名称、选择项目类型、填写个人信息及联系方式进行预提交;

2、提交项目所需要的具体信息:细胞样本、目标蛋白及对应的一抗等。

实验信息

实验过程中客户可以随时登入管理系统查看项目实时进展情况。实验结题时系统会通过短信自动通知客户,并发送实验报告查看网址。实验结题后,实验报告,检测结果可在线查看或打印,并永久保留。

实验周期

致电详询。 

实验交付内容

1、蛋白的WB条带图;

2、完整的实验数据及实验报告。

案例展示

图2 DARTS的SDS-PAGE检测结果。

参考文献

Kuang B, Geng N, Yi M, et al. Panaxatriol exerts anti-senescence effects and alleviates osteoarthritis and cartilage repair fibrosis by targeting UFL1.J Adv Res. 2025;74:493-511.2.

### 构建药物靶点结合亲和力预测系统的概述 构建药物靶点结合亲和力预测系统涉及多个关键技术组件,这些组件共同协作以实现高效的预测性能。具体来说,GraphDTA 是一个成功的案例,其核心在于使用图形神经网络(GNN)来处理复杂的生物数据。 #### 1. 数据准备与预处理 为了训练有效的模型,首先需要收集并整理大量的药物-靶点相互作用数据集。这通常包括: - **药物分子表示**:通过 RDKit 工具包将药物分子转换成可计算的形式,如 SMILES 字符串或 Mol 文件格式[^1]。 - **蛋白质序列编码**:对于目标蛋白,可以采用氨基酸序列或其他特征描述方法进行表征。 ```python from rdkit import Chem mol = Chem.MolFromSmiles('CCO') # 将SMILES字符串转化为Molecule对象 print(mol) ``` #### 2. 模型架构设计 在 GraphDTA 中,主要采用了两种类型的 GNN 层——图卷积层 (GCN) 和注意力机制相结合的方式来进行节点级别的特征提取。这种组合能够更好地捕捉到局部以及全局的信息流,在提高准确性的同时也增强了解释性。 ```python import torch_geometric.nn as pyg_nn class GCNLayer(torch.nn.Module): def __init__(self, input_dim, output_dim): super(GCNLayer, self).__init__() self.gcn = pyg_nn.GCNConv(input_dim, output_dim) def forward(self, x, edge_index): return self.gcn(x, edge_index).relu() ``` #### 3. 训练过程优化 除了合理的模型结构外,还需要关注以下几个方面来提升最终的效果: - **损失函数的选择**:针对回归任务可以选择均方误差(MSE),而对于分类任务则可能更适合交叉熵损失。 - **超参数调整**:合理设置学习率、批次大小等关键参数有助于加速收敛速度并防止过拟合现象的发生。 #### 4. 性能评估指标设定 最后一步是对所建立的模型进行全面测试,并依据特定的应用场景选取合适的评价标准,比如皮尔逊相关系数(Pearson Correlation Coefficient) 或者受试者工作特性曲线下面积(AUC-ROC)
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