Theoretical investigation of the interactions in binding pocket of Reverse Transcriptase
Notice bibliographique
Résumé
Interactions in proteins have been studied using several chemical information techniques including quantum chemical methods that are applied to truncated systems composed of the ligand molecule and the surrounding amino acids of the receptor. In this work we adopt an approach to study these interactions accounting for as many as possible explicit solvent molecules and without the need of a fragmented calculation. Furthermore, we embed our quantum chemical calculations within a molecular dynamics framework that enables a fundamentally fast system for quantum molecular dynamic simulations (QCMD). Central to this new system for QCMD is the tight binding QC system, newly developed in our laboratories, and which combined with the MD paradigm results in an ultra accelerated QCMD method for protein-ligand interaction evaluations. We have applied our newly developed method to the Nevirapine (NVP)-Reverse Transcriptase (RT) system. We show how the proposed method leads us to new findings. The advanced QCMD was applied to a system of RT with NVP and it has led to the knowledge of specific groups and atoms that interact with surrounding amino acids of RT and help in drug binding. The information derived from this calculation may be used in designing drugs for NVP resistant virus strains that have binding capability like NVP.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».