Deux articles récents ont publié des résultats de GPUGRID :

 

PlayMolecule CrypticScout :
Prédire les sites cryptiques de protéines à l'aide de la simulation moléculaire à solvant mixte

Gerard Martinez-Rosell, Silvia Lovera, Zara A. Sands, and Gianni De Fabritiis
Journal of Chemical Information and Modeling 2020 60 (4), 2314-2324 DOI: 10.1021 /acs.jcim.9b01209

Dans cet article (et le système live correspondant), les calculs de GPUGRID sont utilisés pour alimenter une recherche de poches insaisissables (transitoires) qui peuvent devenir des cibles de médicaments.

Merci pour les contributions !

Les poches cryptiques sont des cavités protéiques qui restent cachées dans les structures apo résolues et nécessitent généralement la présence d'un ligand co-cristallisé pour devenir visible. La découverte de nouvelles poches cryptiques est cruciale pour la découverte de médicaments basés sur la structure afin d'identifier de nouvelles façons de moduler l'activité des protéines et d'élargir ainsi l'espace médicamenteux. Nous présentons ici une nouvelle méthode et une application Web associée exploitant des simulations de dynamique moléculaire à solvant mixte (MD) utilisant le benzène comme sonde hydrophobe pour détecter les poches cryptiques. Notre flux de travail basé sur MD tout atome a été systématiquement testé sur 18 systèmes différents et 5 kinases supplémentaires et représente la plus grande étude de validation de ce type. CrypticScout identifie les points chauds de liaison de sonde de benzène sur une surface de protéine en cartographiant l'occupation de la sonde, le temps de séjour et l'occupation de benzène repesé par le temps de séjour.

 

 

GPCRmd dévoile la dynamique du 3D-GPCRome

Rodríguez-Espigares, I., Torrens-Fontanals, M., Tiemann, JKS et al.
Méthodes Nat (2020). 10.1038 / s41592-020-0884-y

Ici, vos calculs ont été utilisés pour construire une base de données de configurations pour la plupart des types et sous-types de protéines de classe GPCR. Les GPCR sont des récepteurs «à tout faire» - il existe de nombreux sous-types, chacun avec des activateurs et des inhibiteurs. La base de données GPCRmd fournit pour la première fois une couverture *systématique* de leur dynamique.

 Les récepteurs couplés aux protéines G (GPCR) sont impliqués dans de nombreux processus physiologiques et sont les cibles les plus fréquentes des médicaments approuvés. L'explosion du nombre de nouvelles structures moléculaires tridimensionnelles (3D) des GPCR (3D-GPCRome) au cours de la dernière décennie a considérablement fait progresser la compréhension mécaniste et les opportunités de conception de médicaments pour cette famille de protéines. Les simulations de dynamique moléculaire (MD) sont devenues une technique largement établie pour explorer le paysage conformationnel des protéines au niveau atomique. Cependant, l'analyse et la visualisation des simulations MD nécessitent des ressources de stockage efficaces et des logiciels spécialisés. Nous présentons ici GPCRmd (http://gpcrmd.org/), une plate-forme en ligne qui intègre des capacités de visualisation Web ainsi qu'une boîte à outils d'analyse complète et conviviale qui permet aux scientifiques de différentes disciplines de visualiser, analyser et partager les données GPCR MD. GPCRmd est le fruit d'un effort mené par la communauté pour créer une base de données ouverte, interactive et standardisée de simulations GPCR MD.

 

La ressource en ligne pour les simulations GPCR
GPCRmd est une plate-forme en ligne avec des capacités de visualisation Web et une boîte à outils d'analyse complète qui permet aux scientifiques de n'importe quelle discipline de visualiser, d'inspecter et d'analyser la dynamique moléculaire du GPCR. Il s'agit d'une initiative communautaire dont le but final est d'accélérer la recherche fondamentale et au-delà de la découverte de thérapies plus efficaces et plus sûres.

analize GPCRMD

 

traduit depuis le forum GPUGrid :
- https://www.gpugrid.net/forum_thread.php?id=5148&nowrap=true#55110
- https://www.gpugrid.net/forum_thread.php?id=5149&nowrap=true#55111