Searching the conformational space for docking
मॉलिक्यूलर मॉडलिंग में, डॉकिंग एक ऐसी विधि है जो एक स्थिर परिसर में एक साथ बंधे होने पर एक अणु से दूसरे अणु के पसंदीदा अभिविन्यास की भविष्यवाणी करती है। प्रोटीन डॉकिंग के मामले में, खोज स्थान में लिगैंड के संबंध में प्रोटीन के सभी संभावित अभिविन्यास शामिल होते हैं। इसके अलावा लचीली डॉकिंग लिगेंड के सभी संभावित अनुरूपणों के साथ जोड़े गए प्रोटीन के सभी संभावित अनुरूपणों पर विचार करती है। वर्तमान कम्प्यूटिंग संसाधनों के साथ, इन खोज स्थानों को पूरी तरह से खोजना असंभव है; इसके बजाय, ऐसी कई रणनीतियाँ हैं जो इष्टतम दक्षता के साथ खोज स्थान का नमूना लेने का प्रयास करती हैं। उपयोग में आने वाले अधिकांश डॉकिंग कार्यक्रम एक लचीले लिगैंड के लिए जिम्मेदार होते हैं, और कई एक लचीले प्रोटीन रिसेप्टर को मॉडल करने का प्रयास करते हैं। जोड़ी के प्रत्येक "स्नैपशॉट" को एक मुद्रा के रूप में संदर्भित किया जाता है। आणविक गतिकी (एम. डी.) अनुकरण इस दृष्टिकोण में, प्रोटीन को आम तौर पर कठोर रखा जाता है, और लिगैंड को स्वतंत्र रूप से उनके संरचनात्मक स्थान का पता लगाने की अनुमति दी जाती है। उत्पन्न संरचनाओं को फिर प्रोटीन में क्रमिक रूप से डॉक किया जाता है, और एक नकली एनीलिंग प्रोटोकॉल से युक्त एक एम. डी. अनुकरण किया जाता है। यह आमतौर पर छोटे एम. डी. ऊर्जा न्यूनीकरण चरणों के साथ पूरक होता है, और एम. डी. रन से निर्धारित ऊर्जा का उपयोग समग्र स्कोरिंग को श्रेणीबद्ध करने के लिए किया जाता है। हालाँकि यह एक कंप्यूटर-महंगी विधि है (जिसमें संभावित रूप से सैकड़ों एम. डी. रन शामिल हैं), इसके कुछ फायदे हैंः उदाहरण के लिए, किसी विशेष ऊर्जा/स्कोरिंग कार्यों की आवश्यकता नहीं है। एम. डी. बल-क्षेत्रों का उपयोग आम तौर पर ऐसी मुद्राओं को खोजने के लिए किया जा सकता है जो उचित हों और प्रायोगिक संरचनाओं के साथ उनकी तुलना की जा सके। डॉकिंग के लिए कई संरचनाओं को उत्पन्न करने के लिए दूरी बाधित आवश्यक गतिशीलता विधि (डी. सी. ई. डी.) का उपयोग किया गया है, जिन्हें आइगेनस्ट्रक्चर कहा जाता है। यह दृष्टिकोण, हालांकि अधिकांश महंगी एम. डी. गणनाओं से बचता है, एक लचीले रिसेप्टर में शामिल आवश्यक गतियों को पकड़ सकता है, जो मोटे-दानेदार गतिशीलता के एक रूप का प्रतिनिधित्व करता है। आकार-पूरकता विधियाँ कई डॉकिंग कार्यक्रमों में उपयोग की जाने वाली सबसे आम तकनीक, आकार-पूरकता विधियाँ एक इष्टतम मुद्रा खोजने के लिए रिसेप्टर और लिगैंड के बीच मिलान पर ध्यान केंद्रित करती हैं। कार्यक्रमों में डॉक, फ्रेड, ग्लाइड, सर्फ्लेक्स, ई. एच. आई. टी. एस. और कई अन्य शामिल हैं। अधिकांश विधियाँ अणुओं का वर्णन वर्णकों की एक सीमित संख्या के संदर्भ में करती हैं जिनमें संरचनात्मक पूरकता और बाध्यकारी पूरकता शामिल हैं। संरचनात्मक पूरकता ज्यादातर अणुओं का एक ज्यामितीय विवरण है, जिसमें विलायक-सुलभ सतह क्षेत्र, समग्र आकार और प्रोटीन और लिगैंड में परमाणुओं के बीच ज्यामितीय बाधाएं शामिल हैं। बाइंडिंग कॉम्प्लिमेंटेरिटी हाइड्रोजन बॉन्डिंग इंटरैक्शन, हाइड्रोफोबिक कॉन्टेक्ट्स और वैन डेर वाल्स इंटरैक्शन जैसी विशेषताओं को ध्यान में रखता है ताकि यह वर्णन किया जा सके कि एक विशेष लिगैंड प्रोटीन से कितनी अच्छी तरह जुड़ जाएगा। दोनों प्रकार के विवरणकों को संरचनात्मक टेम्पलेट के रूप में आसानी से दर्शाया जाता है, जिनका उपयोग संभावित यौगिकों (या तो डेटाबेस से या उपयोगकर्ता द्वारा दिए गए इनपुट से) का जल्दी मिलान करने के लिए किया जाता है जो प्रोटीन के सक्रिय स्थल पर अच्छी तरह से जुड़ेंगे। सभी परमाणु आणविक गतिकी दृष्टिकोणों की तुलना में, ये विधियाँ प्रोटीन और लिगैंड के लिए इष्टतम बंधन मुद्राओं को खोजने में बहुत कुशल हैं। आनुवंशिक एल्गोरिदम सबसे अधिक उपयोग किए जाने वाले डॉकिंग कार्यक्रमों में से दो इस वर्ग से संबंधित हैंः गोल्ड और ऑटोडॉक। आनुवंशिक एल्गोरिदम एक बड़े संरचनात्मक स्थान की खोज की अनुमति देते हैं-जो मूल रूप से इस मामले में संयुक्त रूप से प्रोटीन और लिगैंड द्वारा फैला हुआ है-एक विशेष ऊर्जा के साथ जोड़ी की प्रत्येक स्थानिक व्यवस्था को "जीन" के रूप में प्रस्तुत करके। इस प्रकार पूरा जीनोम संपूर्ण ऊर्जा परिदृश्य का प्रतिनिधित्व करता है जिसका पता लगाया जाना है। जीनोम के विकास का अनुकरण जैविक विकास के समान क्रॉस-ओवर तकनीकों द्वारा किया जाता है, जहां व्यक्तियों के यादृच्छिक जोड़े (अनुरूपण) को संतान में यादृच्छिक उत्परिवर्तन की संभावना के साथ "जोड़ा" जाता है। ये विधियाँ शामिल वास्तविक प्रक्रिया के निकटता बनाए रखते हुए विशाल राज्य-क्षेत्र के नमूने लेने में बहुत उपयोगी साबित हुई हैं। हालांकि आनुवंशिक एल्गोरिदम बड़े संरचनात्मक स्थान का नमूना लेने में काफी सफल हैं, कई डॉकिंग कार्यक्रमों में प्रोटीन को स्थिर रहने की आवश्यकता होती है, जबकि केवल लिगैंड को फ्लेक्स करने और प्रोटीन की सक्रिय साइट पर समायोजित करने की अनुमति होती है। आनुवंशिक एल्गोरिदम को लिगेंड के बारे में विश्वसनीय उत्तर प्राप्त करने के लिए कई रन की भी आवश्यकता होती है जो प्रोटीन से जुड़ सकते हैं। एक उचित मुद्रा की अनुमति देने के लिए आम तौर पर एक आनुवंशिक एल्गोरिथ्म को चलाने में लगने वाला समय लंबा हो सकता है, इसलिए ये विधियां यौगिकों के बड़े डेटाबेस की जांच में आकार पूरकता-आधारित दृष्टिकोणों के रूप में कुशल नहीं हो सकती हैं। ऊर्जा के ग्रिड-आधारित मूल्यांकन का उपयोग करने में हाल के सुधारों, केवल स्थानीय क्षेत्रों (सक्रिय स्थलों) पर संरचनात्मक परिवर्तनों की खोज को सीमित करने और बेहतर सारणीकरण विधियों ने आनुवंशिक एल्गोरिदम के प्रदर्शन को काफी बढ़ा दिया है और उन्हें आभासी जांच अनुप्रयोगों के लिए उपयुक्त बना दिया है। डॉकिंग प्रोटीन संरचना जैव रसायन विधियाँ जैव सूचना विज्ञान