Searching the conformational space for docking
مالیکیولر ماڈلنگ میں، ڈاکنگ ایک ایسا طریقہ ہے جو ایک مستحکم کمپلیکس میں ایک ساتھ جڑے ہونے پر ایک مالیکیول کی دوسرے سے ترجیحی واقفیت کی پیش گوئی کرتا ہے۔ پروٹین ڈاکنگ کے معاملے میں، تلاش کی جگہ لگینڈ کے حوالے سے پروٹین کی تمام ممکنہ سمتوں پر مشتمل ہوتی ہے۔ لچکدار ڈاکنگ اس کے علاوہ لگینڈ کی تمام ممکنہ تشکیلات کے ساتھ جوڑے ہوئے پروٹین کی تمام ممکنہ تشکیلات پر غور کرتی ہے۔ موجودہ کمپیوٹنگ وسائل کے ساتھ، ان سرچ اسپیس کو مکمل طور پر تلاش کرنا ناممکن ہے ؛ اس کے بجائے، بہت سی حکمت عملی موجود ہیں جو زیادہ سے زیادہ کارکردگی کے ساتھ سرچ اسپیس کا نمونہ لینے کی کوشش کرتی ہیں۔ استعمال میں زیادہ تر ڈاکنگ پروگرام لچکدار لگینڈ کا سبب بنتے ہیں، اور کئی لچکدار پروٹین رسیپٹر کو ماڈل بنانے کی کوشش کرتے ہیں۔ جوڑی کے ہر "سنیپ شاٹ" کو پوز کہا جاتا ہے۔ سالماتی حرکیات (ایم ڈی) تخروپن اس نقطہ نظر میں، پروٹین کو عام طور پر سخت رکھا جاتا ہے، اور لگینڈ کو آزادانہ طور پر ان کی تشکیلی جگہ کو تلاش کرنے کی اجازت دی جاتی ہے۔ اس کے بعد پیدا شدہ کنفارمیشنز کو پروٹین میں یکے بعد دیگرے ڈاک کیا جاتا ہے، اور ایک ایم ڈی تخروپن جو ایک مصنوعی اینیلنگ پروٹوکول پر مشتمل ہوتا ہے انجام دیا جاتا ہے۔ اس کی تکمیل عام طور پر مختصر ایم ڈی توانائی کو کم کرنے کے اقدامات کے ساتھ کی جاتی ہے، اور ایم ڈی رنوں سے طے شدہ توانائیاں مجموعی اسکورنگ کی درجہ بندی کے لیے استعمال کی جاتی ہیں۔ اگرچہ یہ ایک کمپیوٹر مہنگا طریقہ ہے (جس میں ممکنہ طور پر سینکڑوں ایم ڈی رن شامل ہیں)، اس کے کچھ فوائد ہیں: مثال کے طور پر، کسی خاص توانائی/اسکورنگ افعال کی ضرورت نہیں ہے۔ ایم ڈی فورس فیلڈز کو عام طور پر ایسے پوز تلاش کرنے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے جو معقول ہوں اور تجرباتی ڈھانچے کے ساتھ موازنہ کیا جا سکے۔ ڈسٹنس کنسٹرینڈ ایسینشیل ڈائنامکس میتھڈ (ڈی سی ای ڈی) کا استعمال ڈاکنگ کے لیے متعدد ڈھانچے تیار کرنے کے لیے کیا گیا ہے، جسے آئجن اسٹرکچرز کہا جاتا ہے۔ یہ نقطہ نظر، اگرچہ زیادہ تر مہنگے ایم ڈی حسابات سے گریز کرتا ہے، لچکدار رسیپٹر میں شامل ضروری حرکات کو پکڑ سکتا ہے، جو موٹے دانے والی حرکیات کی ایک شکل کی نمائندگی کرتا ہے۔ شکل-تکمیل کے طریقے بہت سے ڈاکنگ پروگراموں میں استعمال ہونے والی سب سے عام تکنیک، شکل-تکمیل کے طریقے ایک بہترین پوز تلاش کرنے کے لیے رسیپٹر اور لگینڈ کے درمیان میچ پر توجہ مرکوز کرتے ہیں۔ پروگراموں میں ڈاک، فریڈ، گلائیڈ، سرفلیکس، ای ہائیٹس اور بہت کچھ شامل ہیں۔ زیادہ تر طریقے مالیکیولز کو ایک محدود تعداد میں وضاحتیں بیان کرتے ہیں جن میں ساختی تکمیل اور بائنڈنگ تکمیل شامل ہیں۔ ساختی تکمیل زیادہ تر مالیکیولز کی ہندسی وضاحت ہے، جس میں سالوینٹ تک رسائی کے قابل سطح کا رقبہ، پروٹین اور لگینڈ میں ایٹموں کے درمیان مجموعی شکل اور ہندسی رکاوٹیں شامل ہیں۔ بائنڈنگ تکمیل ہائیڈروجن بانڈنگ تعاملات، ہائیڈروفوبک رابطوں اور وین ڈیر والز تعاملات جیسی خصوصیات کو مدنظر رکھتی ہے تاکہ یہ بیان کیا جا سکے کہ ایک مخصوص لگینڈ پروٹین سے کتنی اچھی طرح جڑا رہے گا۔ دونوں قسم کے وضاحتیں آسانی سے ساختی ٹیمپلیٹس کی شکل میں پیش کی جاتی ہیں جو پھر ممکنہ مرکبات (یا تو ڈیٹا بیس سے یا صارف کے دیے ہوئے ان پٹ سے) سے تیزی سے ملنے کے لیے استعمال ہوتے ہیں جو پروٹین کے فعال مقام پر اچھی طرح سے جڑے ہوں گے۔ تمام ایٹم مالیکیولر ڈائنامکس کے طریقوں کے مقابلے میں، یہ طریقے پروٹین اور لگینڈ کے لیے زیادہ سے زیادہ بائنڈنگ پوز تلاش کرنے میں بہت موثر ہیں۔ جینیاتی الگورتھم سب سے زیادہ استعمال ہونے والے ڈاکنگ پروگراموں میں سے دو کا تعلق اس کلاس سے ہے: گولڈ اور آٹو ڈاک۔ جینیاتی الگورتھم ایک بڑی تشکیلی جگہ کی کھوج کی اجازت دیتا ہے-جو بنیادی طور پر اس معاملے میں پروٹین اور لگینڈ کے ذریعہ مشترکہ طور پر پھیلا ہوا ہے-جوڑے کے ہر مقامی ترتیب کو ایک خاص توانائی کے ساتھ "جین" کے طور پر پیش کرتا ہے۔ اس طرح پورا جینوم توانائی کے مکمل منظر نامے کی نمائندگی کرتا ہے جس کی کھوج کی جانی ہے۔ جینوم کے ارتقاء کا تخروپن حیاتیاتی ارتقاء سے ملتی جلتی کراس اوور تکنیکوں کے ذریعے کیا جاتا ہے، جہاں افراد کے بے ترتیب جوڑوں (تشکیلات) کو اولاد میں بے ترتیب تغیر کے امکان کے ساتھ "ملایا" جاتا ہے۔ یہ طریقے شامل اصل عمل سے قربت برقرار رکھتے ہوئے وسیع ریاستی جگہ کے نمونے لینے میں بہت مفید ثابت ہوئے ہیں۔ اگرچہ جینیاتی الگورتھم بڑی تشکیلی جگہ کے نمونے لینے میں کافی کامیاب ہیں، لیکن بہت سے ڈاکنگ پروگراموں میں پروٹین کو فکسڈ رہنے کی ضرورت ہوتی ہے، جبکہ صرف لگینڈ کو لچکنے اور پروٹین کی فعال جگہ پر ایڈجسٹ کرنے کی اجازت ہوتی ہے۔ جینیاتی الگورتھم کو لگینڈ کے بارے میں قابل اعتماد جوابات حاصل کرنے کے لیے متعدد رن کی بھی ضرورت ہوتی ہے جو پروٹین سے جڑے ہو سکتے ہیں۔ مناسب پوز کی اجازت دینے کے لیے عام طور پر جینیاتی الگورتھم کو چلانے میں جو وقت لگتا ہے وہ طویل ہو سکتا ہے، اس لیے یہ طریقے مرکبات کے بڑے ڈیٹا بیس کی اسکریننگ میں شکل کی تکمیل پر مبنی طریقوں کی طرح موثر نہیں ہو سکتے ہیں۔ توانائیوں کی گرڈ پر مبنی تشخیص کے استعمال میں حالیہ بہتری، دلچسپی کے صرف مقامی علاقوں (فعال مقامات) پر تشخیصی تبدیلیوں کی تلاش کو محدود کرنا، اور ٹیبلنگ کے بہتر طریقوں نے جینیاتی الگورتھم کی کارکردگی کو نمایاں طور پر بڑھایا ہے اور انہیں ورچوئل اسکریننگ ایپلی کیشنز کے لیے موزوں بنا دیا ہے۔ حوالہ جات ڈوکنگ پروٹین ڈھانچہ بائیو کیمسٹری کے طریقے بائیو انفارمیٹکس