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最大迭代步数为“100 000”，对模型的分子构象进行进一                       tion generation”设 为“Best”、“Energy threshold”设 为
        步优化。                                               “10”，其余参数为默认值，保留小分子所有特征与药效
        2.1.2  模型评估      借助 SAVES 在线服务器（http：//ser-         团匹配其能量值均小于10 kcal/mol的构象。
        vicesn.mbi.ucla.edu/SAVES/），从Verify_3D、ERRAT和拉      2.3.2  分子对接筛选        用于分子对接目标蛋白为同源
        氏图（Ramachandran Plot）等3个方面对eEF2K蛋白模型                模建所构建的 eEF2K 蛋白，使用 Schrodinger Suite 2017
        进行评估。其中，Verify_3D 用以评估模型和氨基酸一                       软件中“Ligand docking”模块对由 Hypogen 药效团初步
        级结构的相关性，当 80％以上的氨基酸得分≥0.2 即表
                                                            筛选所得小分子进一步筛选。通过该软件的“Sitmap”
                             [15]
        示氨基酸侧链构象合理 。ERRAT 用以计算在空间距
                                                            程序对目标蛋白最具潜力的活性位点进行精确对接，以
        离0.35 nm内，不同原子类型间非键相互作用侧链（包括
                                                           “Docking-score”得分函数值评价小分子与 eEF2K 蛋白
        C—C、C—N、C—O、N—N、N—O、O—O）的数量，并
                                                            的相互作用，该函数综合考虑了氢键、疏水、范德华力等
        计算整体质量因素（Overall quality factor）得分，若该得
                                                            相互作用，其绝对值越大表明小分子与目标蛋白的对接
        分＞85 则表明模型可靠性高 。拉氏图是通过蛋白中
                                  [16]
                                                                                         [18]
                                                            复合物越稳定、匹配结合作用越好 。
        非键合原子间最小接触距离来评价两个相邻肽单位骨
        架构象的合理性，并以此表示蛋白中允许和不允许的构                            3 结果
                                                     [16]
        象，位于不允许区的氨基酸数应小于氨基酸总数的5％ 。                          3.1 同源模建和模型评估
        2.2 Hypogen药效团模型构建                                  3.1.1  同源模建结果         通过 BLAST 程序搜索得与
            将图 1 中编号为奇数的 eEF2K 抑制剂小分子作为                     eEF2K 蛋 白 同 源 性 较 高 的 蛋 白 晶 体 5KS5、3PDT、
        训练集（共 28 个），编号为偶数的作为测试集（共 27                        3LKM、3LMH，其相关参数见表 1（蛋白名称后的“A”表
        个）。利用 Insight Ⅱ软件中“3D QSAR pharmacphore             示该晶体有一条A链，下同）。其中，“最大分”和“总分”
        generation”模块以训练集分子为基础构建具有活性预测                      均为蛋白晶体结构评价值，两者值越高表明晶体结构越
        能力的Hypogen药效团模型，拟合活性以半数抑制浓度                         优；“覆盖率”为序列覆盖率，其值越大表明晶体结构越
        （IC50 ）的负对数（pIC50 ）表示。设置“Minimum interfea-          优；“E”值为相似性分值远离理论值可能性的概率，该值
        ture distance”为“1.5”、“Conformation generation”为     越低表明序列相似性越高；“I”值表示序列经 BLAST 比
       “Best”、“Energy threshold”为“10”，其余参数为默认值，             对的同源性，其值越高表明晶体同源性越好 。以上述
                                                                                                  [19]
        表征各分子的构象空间，保留能量值＜10 kcal/mol的分
                                                            4 个蛋白作为预选模板蛋白的序列比对结果见表 2。经
        子构象 ，构建 Hypogen 药效团模型。所建模型通过测
               [17]
                                                            筛除修饰后，3PDT的同源性和相似性最高，故将其作为
        试集分子进行验证，以筛选出可靠性及预测能力较好
                                                            模板蛋白进行同源模建。选取构建的 10 个蛋白模型中
        （即预测值与真实值拟合度较好，真实值来源于文献
                                                            的最优模型（PDF total energy 为 1 316.46、DOPE score
        [11-12]）的药效团模型，模型验证利用Insight Ⅱ软件中
                                                            为－688.31）进行后续研究。
        的“Ligand profiler”程序进行，“Conformation generation”
                                                                          表1   BLAST搜索结果
        设 为“Best”、“Energy threshold”设 为“10”、“Maximum
                                                                      Tab 1  Results of BLAST search
        omitted features”设为“－1”以允许小分子与 Hypogen 药
        效团特征元素部分匹配，其余参数为默认值，以 Ligand                        蛋白      最大分       总分      覆盖率，％       E     I，％
                                                            5KS5 A   212       212      14      2×10 －65  97
        profiler热图确定最优药效团模型（即可区分活性分子和                       3PDT A   163       163      29      5×10 －45  36
        非活性分子的模型）用于eEF2K抑制剂的虚拟筛选。                           3LKM A   164       164      29      6×10 －45  36
        2.3 eEF2K抑制剂虚拟筛选                                    3LMH A   161       161      29      5×10 －44  36
        2.3.1 Hypogen 药效团筛选        从 ZINC 数据库（http：//                      表2 序列比对结果
        zinc.docking.org/）搜索用于虚拟筛选的小分子，并利用                          Tab 2 Results of sequence alignment
        Lipinski 5规则进行初步筛选。筛选标准 ：①化合物分                                     修饰前，％                修饰后，％
                                           [13]
                                                            序列比对
        子量＜500 Da；②化合物结构中氢键给体（包括羟基、氨                                   同源性        相似性         同源性     相似性
                                                            5KS5 A     13.8       14.1        13.8     14.1
        基等）的数量不超过5个；③化合物结构中氢键受体的数                           3PDT A     27.8       41.9        28.2     42.4
        量不超过 10 个；④化合物脂水分配系数的对数值（lgP）                       3LKM A     20.5       36.5        20.5     36.5
        为－5～－2；⑤化合物中可旋转的化学键数不超过 10                          3LMH A     27.7       42.2        27.9     42.4
        个。随后使用 Insight Ⅱ软件中“Ligand pharmacophore            3.1.2  模型评估      Verify_3D 评估结果显示，eEF2K 蛋
        mapping”程序对“2.2”项下所获 Hypogen 药效团模型进                 白模型中，有83.33％的氨基酸得分≥0.2，表明模型中氨
        行进一步筛选，并对筛选所得小分子进行活性预测。程                            基酸侧链构象合理；ERRAT评估结果显示，本模型的整
        序中“Maximum omitted features”设置为“0”、“Conforma-       体质量因素得分为 93.697，表明模型可靠性好；拉氏图


        ·2202  ·  China Pharmacy 2019 Vol. 30 No. 16                                中国药房    2019年第30卷第16期
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