Searching the conformational space for docking
મોલેક્યુલર મોડેલિંગમાં, ડોકીંગ એ એક એવી પદ્ધતિ છે જે સ્થિર સંકુલમાં એક સાથે બંધાયેલ હોય ત્યારે એક પરમાણુથી બીજા અણુની પસંદગીની દિશાની આગાહી કરે છે. પ્રોટીન ડોકીંગના કિસ્સામાં, શોધ જગ્યામાં લિગાન્ડના સંદર્ભમાં પ્રોટીનની તમામ સંભવિત દિશાઓનો સમાવેશ થાય છે. ફ્લેક્સિબલ ડોકીંગ વધુમાં લિગાન્ડની તમામ સંભવિત રચનાઓ સાથે જોડાયેલા પ્રોટીનની તમામ સંભવિત રચનાઓને ધ્યાનમાં લે છે. વર્તમાન કમ્પ્યુટિંગ સંસાધનો સાથે, આ શોધ જગ્યાઓનું સંપૂર્ણ અન્વેષણ કરવું અશક્ય છે; તેના બદલે, એવી ઘણી વ્યૂહરચનાઓ છે જે શ્રેષ્ઠ કાર્યક્ષમતા સાથે શોધ જગ્યાનો નમૂનો લેવાનો પ્રયાસ કરે છે. ઉપયોગમાં લેવાતા મોટાભાગના ડોકીંગ કાર્યક્રમો લવચીક લિગાન્ડ માટે જવાબદાર છે, અને ઘણા લવચીક પ્રોટીન રીસેપ્ટરનું મોડેલ બનાવવાનો પ્રયાસ કરે છે. જોડીના દરેક "સ્નેપશોટ" ને પોઝ તરીકે ઓળખવામાં આવે છે. મોલેક્યુલર ડાયનેમિક્સ (એમ. ડી.) સિમ્યુલેશન આ અભિગમમાં, પ્રોટીનને સામાન્ય રીતે કઠોર રાખવામાં આવે છે, અને લિગાન્ડને તેમની રચનાત્મક જગ્યાને મુક્તપણે અન્વેષણ કરવાની મંજૂરી આપવામાં આવે છે. ઉત્પન્ન થયેલ રચનાઓ પછી પ્રોટીનમાં ક્રમિક રીતે ડોક કરવામાં આવે છે, અને સિમ્યુલેટેડ એનિલિંગ પ્રોટોકોલ ધરાવતું એમ. ડી. સિમ્યુલેશન કરવામાં આવે છે. આને સામાન્ય રીતે ટૂંકા એમ. ડી. ઊર્જા લઘુતમ પગલાં સાથે પૂરક બનાવવામાં આવે છે, અને એમ. ડી. રનમાંથી નિર્ધારિત ઊર્જાનો ઉપયોગ એકંદર સ્કોરિંગને ક્રમ આપવા માટે થાય છે. જો કે આ એક કોમ્પ્યુટર-મોંઘી પદ્ધતિ છે (જેમાં સંભવિત સેંકડો એમ. ડી. રન સામેલ છે), તેના કેટલાક ફાયદા છેઃ ઉદાહરણ તરીકે, કોઈ વિશિષ્ટ ઊર્જા/સ્કોરિંગ કાર્યોની જરૂર નથી. એમ. ડી. બળ-ક્ષેત્રોનો ઉપયોગ સામાન્ય રીતે એવા પોઝ શોધવા માટે થઈ શકે છે જે વાજબી હોય અને પ્રાયોગિક માળખાઓ સાથે તેની સરખામણી કરી શકાય. અંતર મર્યાદિત આવશ્યક ગતિશીલતા પદ્ધતિ (ડીસીઈડી) નો ઉપયોગ ડોકીંગ માટે બહુવિધ માળખાઓ બનાવવા માટે કરવામાં આવે છે, જેને આઈગન સ્ટ્રક્ચર્સ કહેવાય છે. આ અભિગમ, મોટાભાગની મોંઘી એમ. ડી. ગણતરીઓને ટાળવા છતાં, લવચીક રીસેપ્ટરમાં સામેલ આવશ્યક ગતિને પકડી શકે છે, જે બરછટ-દાણાદાર ગતિશીલતાના સ્વરૂપનું પ્રતિનિધિત્વ કરે છે. આકાર-પૂરકતા પદ્ધતિઓ ઘણા ડોકીંગ કાર્યક્રમોમાં ઉપયોગમાં લેવાતી સૌથી સામાન્ય તકનીક, આકાર-પૂરકતા પદ્ધતિઓ શ્રેષ્ઠ મુદ્રા શોધવા માટે રીસેપ્ટર અને લિગાન્ડ વચ્ચેના મેળ પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરે છે. કાર્યક્રમોમાં ડોક, ફ્રેડ, ગ્લાઇડ, સર્ફ્લેક્સ, ઇહાઇટીએસ અને અન્ય ઘણા કાર્યક્રમોનો સમાવેશ થાય છે. મોટાભાગની પદ્ધતિઓ અણુઓને મર્યાદિત સંખ્યામાં વર્ણનકારોની દ્રષ્ટિએ વર્ણવે છે જેમાં માળખાકીય પૂરકતા અને બંધનકર્તા પૂરકતા શામેલ છે. માળખાકીય પૂરકતા મોટે ભાગે અણુઓનું ભૌમિતિક વર્ણન છે, જેમાં દ્રાવક-સુલભ સપાટી વિસ્તાર, એકંદર આકાર અને પ્રોટીન અને લિગાન્ડમાં અણુઓ વચ્ચેની ભૌમિતિક મર્યાદાઓનો સમાવેશ થાય છે. બંધનકર્તા પૂરકતા હાઇડ્રોજન બંધન ક્રિયાપ્રતિક્રિયાઓ, હાઇડ્રોફોબિક સંપર્કો અને વેન ડેર વાલ્સ ક્રિયાપ્રતિક્રિયાઓ જેવી સુવિધાઓને ધ્યાનમાં લે છે જે વર્ણવે છે કે ચોક્કસ લિગાન્ડ પ્રોટીન સાથે કેટલી સારી રીતે જોડાય છે. બંને પ્રકારના વર્ણનકારોને માળખાકીય નમૂનાઓના સ્વરૂપમાં સરળતાથી રજૂ કરવામાં આવે છે, જેનો ઉપયોગ પછી સંભવિત સંયોજનો (ડેટાબેઝમાંથી અથવા વપરાશકર્તા દ્વારા આપવામાં આવેલા ઇનપુટ્સમાંથી) સાથે ઝડપથી મેળ કરવા માટે થાય છે, જે પ્રોટીનના સક્રિય સ્થળ પર સારી રીતે જોડાઈ જશે. ઓલ-એટમ મોલેક્યુલર ડાયનામિક્સ અભિગમોની તુલનામાં, આ પદ્ધતિઓ પ્રોટીન અને લિગાન્ડ માટે શ્રેષ્ઠ બંધનકર્તા પોઝ શોધવામાં ખૂબ જ કાર્યક્ષમ છે. આનુવંશિક અલ્ગોરિધમ્સ બે સૌથી વધુ ઉપયોગમાં લેવાતા ડોકીંગ પ્રોગ્રામ્સ આ વર્ગના છેઃ ગોલ્ડ અને ઓટોડૉક. આનુવંશિક અલ્ગોરિધમ્સ મોટી રચનાત્મક જગ્યાના સંશોધનને મંજૂરી આપે છે-જે મૂળભૂત રીતે આ કિસ્સામાં સંયુક્ત રીતે પ્રોટીન અને લિગાન્ડ દ્વારા ફેલાયેલ છે-જોડીની દરેક અવકાશી ગોઠવણીને ચોક્કસ ઊર્જા સાથે "જનીન" તરીકે રજૂ કરીને. આમ સમગ્ર જીનોમ સંપૂર્ણ ઉર્જા લેન્ડસ્કેપનું પ્રતિનિધિત્વ કરે છે જેનું સંશોધન કરવાનું છે. જીનોમની ઉત્ક્રાંતિનું અનુકરણ જૈવિક ઉત્ક્રાંતિ જેવી જ ક્રોસ-ઓવર તકનીકો દ્વારા કરવામાં આવે છે, જ્યાં વ્યક્તિઓની રેન્ડમ જોડી (રચનાઓ) સંતાનમાં રેન્ડમ પરિવર્તનની સંભાવના સાથે "જોડાયેલી" હોય છે. આ પદ્ધતિઓ સામેલ વાસ્તવિક પ્રક્રિયાની નિકટતા જાળવી રાખીને વિશાળ રાજ્ય-જગ્યાના નમૂનામાં ખૂબ જ ઉપયોગી સાબિત થઈ છે. જો કે આનુવંશિક અલ્ગોરિધમ્સ વિશાળ રચનાત્મક જગ્યાના નમૂનામાં ખૂબ સફળ છે, ઘણા ડોકીંગ કાર્યક્રમોમાં પ્રોટીનને સ્થિર રહેવાની જરૂર પડે છે, જ્યારે માત્ર લિગાન્ડને ફ્લેક્સ કરવાની અને પ્રોટીનની સક્રિય સાઇટ પર એડજસ્ટ કરવાની મંજૂરી આપે છે. આનુવંશિક અલ્ગોરિધમ્સને પણ પ્રોટીન સાથે જોડાઈ શકે તેવા લિગાન્ડ્સ સંબંધિત વિશ્વસનીય જવાબો મેળવવા માટે બહુવિધ રનની જરૂર પડે છે. યોગ્ય મુદ્રાને મંજૂરી આપવા માટે સામાન્ય રીતે આનુવંશિક અલ્ગોરિધમ ચલાવવામાં જેટલો સમય લાગે છે તે લાંબો હોઈ શકે છે, તેથી આ પદ્ધતિઓ સંયોજનોના મોટા ડેટાબેઝની તપાસ કરવામાં આકાર પૂરકતા-આધારિત અભિગમો જેટલી કાર્યક્ષમ ન પણ હોઈ શકે. ઊર્જાના ગ્રિડ-આધારિત મૂલ્યાંકનનો ઉપયોગ કરવામાં તાજેતરના સુધારાઓ, રસના માત્ર સ્થાનિક વિસ્તારો (સક્રિય સ્થળો) પર રચનાત્મક ફેરફારોના સંશોધનને મર્યાદિત કરવા અને સુધારેલી ટેબલિંગ પદ્ધતિઓએ આનુવંશિક અલ્ગોરિધમ્સની કામગીરીમાં નોંધપાત્ર વધારો કર્યો છે અને તેમને વર્ચ્યુઅલ સ્ક્રિનિંગ એપ્લિકેશન્સ માટે યોગ્ય બનાવ્યા છે. સંદર્ભ ડોકીંગ પ્રોટીન માળખું બાયોકેમિસ્ટ્રી પદ્ધતિઓ બાયોઇન્ફોર્મેટિક્સ