Targeted Molecular Dynamics to determine Focal Adhesion Targeting Domain Folding Intermediates
Notice bibliographique
Résumé
The Focal adhesion kinase (FAT) domain of Focal Adhesion Kinase is a four helical bundle known for conformational plasticity. FAT adopts two distinctly different conformations i.e., close (cFAT) and arm-exchanged (aeFAT) states under native conditions The slow transition from cFAT to aeFAT is likely to proceed through an open intermediate state that allows YENV motif to attain -turn conformation and phosphorylation of Y925 by Src kinases The two end states of FAT are known to interact with Paxillin and are responsible for maintaining steady state in Heart while intermediate conformation interacts with Grb2-SH2 leading to Pathological Cardiac Hypertrophy (PAH) 10ns Targeted Molecular Dynamics (TMD) was done between c-and aeFAT in order to explore the conformational transition and to capture pathologically relevant oFAT. Cluster and dynamic cross correlation analysis (DCCA) of TMD generated trajectory was done and the selected FAT intermediate was docked with Grb2-SH2 using HADDOCK v2.2 docking followed by molecular dynamics. Conservation analysis of FAT-Grb2 binding site was done using CONSURF A Pharmacophore FAT-Grb2 complex was generated using SPARKv1.2 and submitted for Virtual screening using BLAZE v4. Drug likeliness and ADMET properties were calculated using MOLINSPIRATION tool. TMD reveals six clusters and DCCA showed positively and negatively correlated region along the transition pathway. Intermediates with competence for Grb2 interaction were docked with Grb2 and best binding complex was further refined. MMPBSA binding energy calculations revealed the best binding pose where the phosphorylated YENV motif of Human FAT interacted with a charged and hydrophobic pocket of Grb2. The conservation analysis showed that the charged pocket was more conserved in comparison with the hydrophobic pocket, hence providing useful insights on binding and specificity determining residues in Grb2. Virtual screening using the pharmacophore yielded 3829 hits out of ~10 lakh ligand library. Further ADMET refinement and AUTODOCK batch docking identified five high affinity inhibitors for disruption of the oFAT-Grb2 interface. Pharmacological modulation of the FAT-Grb2 interaction will help in the development of selective inhibitors against PAH.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».