Searching the conformational space for docking
আণবিক মডেলেঙে, ডকিং এমন একটি পদ্ধতি যা একটি স্থিতিশীল কমপ্লেক্সে একসাথে আবদ্ধ হলে একটি অণুর থেকে অন্য অণুর পছন্দের অভিযোজন পূর্বাভাস দেয়। প্রোটিন ডকিংয়ের ক্ষেত্রে, অনুসন্ধান স্থানটি লিগ্যান্ডের সাপেক্ষে প্রোটিনের সমস্ত সম্ভাব্য অভিমুখ নিয়ে গঠিত। নমনীয় ডকিং এছাড়াও লিগ্যান্ডের সমস্ত সম্ভাব্য গঠনগুলির সাথে যুক্ত প্রোটিনের সমস্ত সম্ভাব্য গঠন বিবেচনা করে। বর্তমান কম্পিউটিং সংস্থানগুলির সাথে, এই অনুসন্ধান স্থানগুলি সম্পূর্ণরূপে অন্বেষণ করা অসম্ভব; পরিবর্তে, এমন অনেক কৌশল রয়েছে যা সর্বোত্তম দক্ষতার সাথে অনুসন্ধান স্থানটির নমুনা নেওয়ার চেষ্টা করে। বেশিরভাগ ডকিং প্রোগ্রামগুলি একটি নমনীয় লিগ্যান্ডের জন্য ব্যবহার করা হয় এবং বেশ কয়েকটি নমনীয় প্রোটিন রিসেপ্টর মডেল করার চেষ্টা করে। এই জুটির প্রতিটি "স্ন্যাপশট" কে পোজ হিসাবে উল্লেখ করা হয়। আণবিক গতিবিদ্যা (এমডি) সিমুলেশন এই পদ্ধতিতে, প্রোটিনগুলি সাধারণত অনমনীয়ভাবে ধরে রাখা হয় এবং লিগ্যান্ডকে অবাধে তাদের গঠনমূলক স্থান অন্বেষণ করার অনুমতি দেওয়া হয়। উৎপন্ন গঠনগুলি তারপর ধারাবাহিকভাবে প্রোটিনের মধ্যে ডক করা হয় এবং একটি সিমুলেটেড অ্যানিলিং প্রোটোকল সমন্বিত একটি এমডি সিমুলেশন সঞ্চালিত হয়। এটি সাধারণত সংক্ষিপ্ত এম. ডি এনার্জি মিনিমাইজেশন ধাপগুলির সাথে পরিপূরক হয় এবং এম. ডি রান থেকে নির্ধারিত শক্তি সামগ্রিক স্কোরিং র্যাঙ্কিংয়ের জন্য ব্যবহৃত হয়। যদিও এটি একটি কম্পিউটার-ব্যয়বহুল পদ্ধতি (সম্ভাব্য শত শত এমডি রান জড়িত), এর কিছু সুবিধা রয়েছেঃ উদাহরণস্বরূপ, কোনও বিশেষ শক্তি/স্কোরিং ফাংশনের প্রয়োজন হয় না। এমডি বল-ক্ষেত্রগুলি সাধারণত এমন ভঙ্গিমা খুঁজে বের করতে ব্যবহার করা যেতে পারে যা যুক্তিসঙ্গত এবং পরীক্ষামূলক কাঠামোর সাথে তুলনা করা যেতে পারে। দূরত্ব সীমাবদ্ধ প্রয়োজনীয় গতিবিদ্যা পদ্ধতি (ডিসিইডি) ডকিংয়ের জন্য একাধিক কাঠামো তৈরি করতে ব্যবহৃত হয়েছে, যাকে আইগেনস্ট্রাকচার বলা হয়। এই পদ্ধতিটি, যদিও বেশিরভাগ ব্যয়বহুল এম. ডি গণনা এড়িয়ে চলে, একটি নমনীয় রিসেপ্টর জড়িত প্রয়োজনীয় গতিগুলি ধরতে পারে, যা মোটা-দানাদার গতিবিদ্যার একটি রূপের প্রতিনিধিত্ব করে। আকৃতি-পরিপূরক পদ্ধতি অনেক ডকিং প্রোগ্রামে ব্যবহৃত সবচেয়ে সাধারণ কৌশল, আকৃতি-পরিপূরক পদ্ধতি একটি সর্বোত্তম ভঙ্গি খুঁজে বের করার জন্য রিসেপ্টর এবং লিগ্যান্ডের মধ্যে মিলনের উপর ফোকাস করে। প্রোগ্রামগুলির মধ্যে রয়েছে ডক, ফ্রেড, গ্লাইড, সার্ফ্লেক্স, ইহাইটস এবং আরও অনেক কিছু। বেশিরভাগ পদ্ধতি অণুগুলিকে একটি সীমাবদ্ধ সংখ্যক বর্ণনাকারীর পরিপ্রেক্ষিতে বর্ণনা করে যার মধ্যে কাঠামোগত পরিপূরক এবং বাঁধাই পরিপূরক রয়েছে। কাঠামোগত পরিপূরকত্ব মূলত অণুগুলির একটি জ্যামিতিক বিবরণ, যার মধ্যে রয়েছে দ্রাবক-অ্যাক্সেসযোগ্য পৃষ্ঠ এলাকা, সামগ্রিক আকৃতি এবং প্রোটিন ও লিগ্যান্ডের পরমাণুর মধ্যে জ্যামিতিক সীমাবদ্ধতা। একটি নির্দিষ্ট লিগ্যান্ড প্রোটিনের সাথে কতটা ভালভাবে আবদ্ধ হবে তা বর্ণনা করার জন্য বাঁধাই পরিপূরকতা হাইড্রোজেন বন্ধন মিথস্ক্রিয়া, হাইড্রোফোবিক পরিচিতি এবং ভ্যান ডার ওয়াল মিথস্ক্রিয়ার মতো বৈশিষ্ট্যগুলি বিবেচনা করে। উভয় ধরনের বর্ণনাকারীকে সুবিধামত কাঠামোগত টেমপ্লেটের আকারে উপস্থাপন করা হয় যা তারপর প্রোটিনের সক্রিয় স্থানে ভালভাবে আবদ্ধ সম্ভাব্য যৌগগুলির (হয় একটি ডাটাবেস থেকে বা ব্যবহারকারী-প্রদত্ত ইনপুটগুলি থেকে) দ্রুত মেলাতে ব্যবহৃত হয়। সর্ব-পরমাণু আণবিক গতিবিদ্যার পদ্ধতির তুলনায়, এই পদ্ধতিগুলি প্রোটিন এবং লিগ্যান্ডের জন্য সর্বোত্তম বাঁধাই ভঙ্গি খুঁজে পেতে খুব কার্যকর। জেনেটিক অ্যালগরিদম সবচেয়ে বেশি ব্যবহৃত ডকিং প্রোগ্রামগুলির মধ্যে দুটি এই শ্রেণীর অন্তর্গতঃ গোল্ড এবং অটোডক। জেনেটিক অ্যালগরিদমগুলি একটি বড় গঠনমূলক স্থানের অন্বেষণের অনুমতি দেয়-যা মূলত এই ক্ষেত্রে প্রোটিন এবং লিগ্যান্ড দ্বারা যৌথভাবে বিস্তৃত-একটি নির্দিষ্ট শক্তির সাথে জুটির প্রতিটি স্থানিক বিন্যাসকে "জিন" হিসাবে উপস্থাপন করে। সমগ্র জিনোম এইভাবে সম্পূর্ণ শক্তির প্রাকৃতিক দৃশ্যের প্রতিনিধিত্ব করে যা অন্বেষণ করা হবে। জিনোমের বিবর্তনের অনুকরণ জৈবিক বিবর্তনের মতো ক্রস-ওভার কৌশল দ্বারা পরিচালিত হয়, যেখানে এলোমেলো জোড়া ব্যক্তি (গঠন) বংশধরদের মধ্যে এলোমেলো রূপান্তরের সম্ভাবনার সাথে "মিলিত" হয়। এই পদ্ধতিগুলি প্রকৃত প্রক্রিয়ার সঙ্গে ঘনিষ্ঠতা বজায় রেখে বিশাল রাজ্য-স্থানের নমুনা সংগ্রহ করতে খুব কার্যকর প্রমাণিত হয়েছে। যদিও জেনেটিক অ্যালগরিদমগুলি বড় গঠনমূলক স্থানের নমুনা সংগ্রহ করতে বেশ সফল, অনেক ডকিং প্রোগ্রামের জন্য প্রোটিন স্থির থাকা প্রয়োজন, যখন শুধুমাত্র লিগ্যান্ডকে প্রোটিনের সক্রিয় স্থানে নমনীয় এবং সামঞ্জস্য করার অনুমতি দেয়। প্রোটিনের সাথে আবদ্ধ হতে পারে এমন লিগ্যান্ড সম্পর্কিত নির্ভরযোগ্য উত্তর পেতে জেনেটিক অ্যালগরিদমগুলিরও একাধিক রান প্রয়োজন। একটি সঠিক ভঙ্গিমার অনুমতি দেওয়ার জন্য সাধারণত একটি জেনেটিক অ্যালগরিদম চালাতে যে সময় লাগে তা দীর্ঘ হতে পারে, তাই এই পদ্ধতিগুলি যৌগের বড় ডেটাবেসগুলি স্ক্রিনিংয়ে আকৃতি পরিপূরক-ভিত্তিক পদ্ধতির মতো কার্যকর নাও হতে পারে। শক্তির গ্রিড-ভিত্তিক মূল্যায়ন ব্যবহারের ক্ষেত্রে সাম্প্রতিক উন্নতি, শুধুমাত্র আগ্রহের স্থানীয় এলাকায় (সক্রিয় স্থান) গঠনমূলক পরিবর্তনের অন্বেষণ সীমিত করা এবং উন্নত ট্যাবলিং পদ্ধতিগুলি জেনেটিক অ্যালগরিদমের কার্যকারিতা উল্লেখযোগ্যভাবে বৃদ্ধি করেছে এবং সেগুলিকে ভার্চুয়াল স্ক্রিনিং অ্যাপ্লিকেশনের জন্য উপযুক্ত করে তুলেছে। তথ্যসূত্র ডকিং প্রোটিন কাঠামো জৈব রসায়ন পদ্ধতি জৈব তথ্যবিজ্ঞান