• 文献检索
  • 文档翻译
  • 深度研究
  • 学术资讯
  • Suppr Zotero 插件Zotero 插件
  • 邀请有礼
  • 套餐&价格
  • 历史记录
应用&插件
Suppr Zotero 插件Zotero 插件浏览器插件Mac 客户端Windows 客户端微信小程序
定价
高级版会员购买积分包购买API积分包
服务
文献检索文档翻译深度研究API 文档MCP 服务
关于我们
关于 Suppr公司介绍联系我们用户协议隐私条款
关注我们

Suppr 超能文献

核心技术专利:CN118964589B侵权必究
粤ICP备2023148730 号-1Suppr @ 2026

文献检索

告别复杂PubMed语法,用中文像聊天一样搜索,搜遍4000万医学文献。AI智能推荐,让科研检索更轻松。

立即免费搜索

文件翻译

保留排版,准确专业,支持PDF/Word/PPT等文件格式,支持 12+语言互译。

免费翻译文档

深度研究

AI帮你快速写综述,25分钟生成高质量综述,智能提取关键信息,辅助科研写作。

立即免费体验

Memprot.GPCR-ModSim:膜蛋白的建模与模拟简述。

Memprot.GPCR-ModSim: modelling and simulation of membrane proteins in a nutshell.

机构信息

Department of Cell and Molecular Biology, Uppsala University, BMC - Box 596, Uppsala, SE 751 24, Sweden.

Division of Medicinal Chemistry, Leiden Academic Centre for Drug Research, Leiden University, Leiden 2333 CC, The Netherlands.

出版信息

Bioinformatics. 2024 Nov 1;40(11). doi: 10.1093/bioinformatics/btae662.

DOI:10.1093/bioinformatics/btae662
PMID:39504465
原文链接:https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC11578594/
Abstract

SUMMARY

Memprot.GPCR-ModSim leverages our previous web-based protocol, which was limited to class-A G protein-coupled receptors, to become the first one-stop web server for the modelling and simulation of any membrane protein system. Motivated by the exponential growth of experimental structures and the breakthrough of deep-learning-based structural modelling, the server accepts as input either a membrane-protein sequence, in which case it reports the associated AlphaFold model, or a 3D (experimental, modelled) structure, including quaternary complexes with associated proteins and/or ligands of any kind. In both cases, the molecular dynamics (MD) protocol produces a membrane-embedded, solvated, and equilibrated system, ready to be used as a starting point for further MD simulations, including ligand-binding free energy calculations.

AVAILABILITY AND IMPLEMENTATION

Memprot.GPCR-ModSim web server is publicly available at https://memprot.gpcr-modsim.org/. The standalone modules for 3D modelling (PyModSim) or membrane embedding and MD equilibration (PyMemDyn) are available under CC BY-NC 4.0 license terms at the GitHub repository https://github.com/GPCR-ModSim/.

摘要

摘要

Memprot.GPCR-ModSim 利用我们之前的基于网络的协议,该协议仅限于 A 类 G 蛋白偶联受体,成为第一个用于任何膜蛋白系统建模和模拟的一站式网络服务器。受实验结构的指数级增长和基于深度学习的结构建模的突破的推动,该服务器接受输入为膜蛋白序列,在这种情况下,它会报告相关的 AlphaFold 模型,或者是 3D(实验、建模)结构,包括与任何类型的相关蛋白质和/或配体的四级复合物。在这两种情况下,分子动力学(MD)协议都会产生一个嵌入式、溶剂化和平衡的系统,可作为进一步 MD 模拟的起点,包括配体结合自由能计算。

可用性和实现

Memprot.GPCR-ModSim 网络服务器可在 https://memprot.gpcr-modsim.org/ 上公开访问。用于 3D 建模(PyModSim)或膜嵌入和 MD 平衡(PyMemDyn)的独立模块可根据 CC BY-NC 4.0 许可证条款在 GitHub 存储库 https://github.com/GPCR-ModSim/ 上获得。

https://cdn.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/blobs/f432/11578594/d84b7d90c791/btae662f1.jpg
https://cdn.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/blobs/f432/11578594/d84b7d90c791/btae662f1.jpg
https://cdn.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/blobs/f432/11578594/d84b7d90c791/btae662f1.jpg

相似文献

1
Memprot.GPCR-ModSim: modelling and simulation of membrane proteins in a nutshell.Memprot.GPCR-ModSim:膜蛋白的建模与模拟简述。
Bioinformatics. 2024 Nov 1;40(11). doi: 10.1093/bioinformatics/btae662.
2
GPCR-ModSim: A comprehensive web based solution for modeling G-protein coupled receptors.GPCR-ModSim:一种基于网络的用于G蛋白偶联受体建模的综合解决方案。
Nucleic Acids Res. 2016 Jul 8;44(W1):W455-62. doi: 10.1093/nar/gkw403. Epub 2016 May 10.
3
Can molecular dynamics simulations improve the structural accuracy and virtual screening performance of GPCR models?分子动力学模拟能否提高 GPCR 模型的结构准确性和虚拟筛选性能?
PLoS Comput Biol. 2021 May 13;17(5):e1008936. doi: 10.1371/journal.pcbi.1008936. eCollection 2021 May.
4
Molecular Modelling of G Protein-Coupled Receptors Through the Web.通过网络进行G蛋白偶联受体的分子建模
Mol Inform. 2012 May;31(5):334-41. doi: 10.1002/minf.201100162. Epub 2012 Feb 8.
5
HomolWat: a web server tool to incorporate 'homologous' water molecules into GPCR structures.同源水:一个将“同源”水分子整合到 GPCR 结构中的网络服务器工具。
Nucleic Acids Res. 2020 Jul 2;48(W1):W54-W59. doi: 10.1093/nar/gkaa440.
6
NRIMD, a Web Server for Analyzing Protein Allosteric Interactions Based on Molecular Dynamics Simulation.NRIMD,一个基于分子动力学模拟分析蛋白质别构相互作用的网络服务器。
J Chem Inf Model. 2024 Oct 14;64(19):7176-7183. doi: 10.1021/acs.jcim.4c00783. Epub 2024 Jul 11.
7
Benchmarking GPCR homology model template selection in combination with de novo loop generation.基于从头生成的环来对 GPCR 同源模型模板选择进行基准测试。
J Comput Aided Mol Des. 2020 Oct;34(10):1027-1044. doi: 10.1007/s10822-020-00325-x. Epub 2020 Jul 31.
8
Galaxy7TM: flexible GPCR-ligand docking by structure refinement.Galaxy7TM:通过结构优化实现灵活的G蛋白偶联受体-配体对接
Nucleic Acids Res. 2016 Jul 8;44(W1):W502-6. doi: 10.1093/nar/gkw360. Epub 2016 Apr 29.
9
GPCR homology model template selection benchmarking: Global versus local similarity measures.GPCR 同源模型模板选择基准测试:全局与局部相似性度量。
J Mol Graph Model. 2019 Jan;86:235-246. doi: 10.1016/j.jmgm.2018.10.016. Epub 2018 Oct 21.
10
GPCRmd uncovers the dynamics of the 3D-GPCRome.GPCRmd 揭示了 3D-GPCRome 的动态变化。
Nat Methods. 2020 Aug;17(8):777-787. doi: 10.1038/s41592-020-0884-y. Epub 2020 Jul 13.

本文引用的文献

1
Slow conformational dynamics of the human A adenosine receptor are temporally ordered.人类 A 腺苷受体的慢构象动力学具有时间顺序。
Structure. 2022 Mar 3;30(3):329-337.e5. doi: 10.1016/j.str.2021.11.005. Epub 2021 Dec 10.
2
AlphaFold Protein Structure Database: massively expanding the structural coverage of protein-sequence space with high-accuracy models.AlphaFold 蛋白质结构数据库:用高精度模型极大地扩展蛋白质序列空间的结构覆盖范围。
Nucleic Acids Res. 2022 Jan 7;50(D1):D439-D444. doi: 10.1093/nar/gkab1061.
3
Highly accurate protein structure prediction with AlphaFold.
利用 AlphaFold 进行高精度蛋白质结构预测。
Nature. 2021 Aug;596(7873):583-589. doi: 10.1038/s41586-021-03819-2. Epub 2021 Jul 15.
4
GPCRmd uncovers the dynamics of the 3D-GPCRome.GPCRmd 揭示了 3D-GPCRome 的动态变化。
Nat Methods. 2020 Aug;17(8):777-787. doi: 10.1038/s41592-020-0884-y. Epub 2020 Jul 13.
5
Cryo-EM structures of GPCRs coupled to G, G and G.GPCR 与 G、G 和 G 偶联的冷冻电镜结构
Mol Cell Endocrinol. 2019 May 15;488:1-13. doi: 10.1016/j.mce.2019.02.006. Epub 2019 Mar 28.
6
The MemProtMD database: a resource for membrane-embedded protein structures and their lipid interactions.MemProtMD 数据库:一个包含膜嵌入蛋白结构及其脂质相互作用的资源。
Nucleic Acids Res. 2019 Jan 8;47(D1):D390-D397. doi: 10.1093/nar/gky1047.
7
Cross-communication between G and G in a G-protein-coupled receptor heterotetramer guided by a receptor C-terminal domain.G 蛋白偶联受体异四聚体中 G 蛋白间的交叉通讯受受体 C 末端结构域的调控。
BMC Biol. 2018 Feb 28;16(1):24. doi: 10.1186/s12915-018-0491-x.
8
Characterization of Ligand Binding to GPCRs Through Computational Methods.通过计算方法对配体与G蛋白偶联受体的结合进行表征。
Methods Mol Biol. 2018;1705:23-44. doi: 10.1007/978-1-4939-7465-8_2.
9
Trends in GPCR drug discovery: new agents, targets and indications.G蛋白偶联受体(GPCR)药物研发趋势:新药物、靶点与适应症
Nat Rev Drug Discov. 2017 Dec;16(12):829-842. doi: 10.1038/nrd.2017.178. Epub 2017 Oct 27.
10
LigParGen web server: an automatic OPLS-AA parameter generator for organic ligands.LigParGen 网络服务器:一种用于有机配体的自动 OPLS-AA 参数生成器。
Nucleic Acids Res. 2017 Jul 3;45(W1):W331-W336. doi: 10.1093/nar/gkx312.