برای تعداد زیادی از زمینه های "OMIC" که در چند سال گذشته توسعه یافته اند، و با توجه به رشد روز افزون منابع آنلاین که برای کمک به تجزیه و تحلیل داده OMIC به وجود آمده است، پایگاه داده ابزار OMIC راه اندازی شده که این منابع مختلف را با هم در یک مکان جمع اوری کرده. مجموعه کاملا چشمگیر-بیش از 10،000 لینک وب سایت که به خوبی فهرست شده است. کاربران می توانند به راحتی به فهرست کاربرد OMIC (به عنوان مثال، تعیین توالی و یا bioimaging) و یا با تجزیه و تحلیل عملکرد (به عنوان مثال، ویرایش و یا ژنوم متابولومیک) آن دسترسی داشته باشد. برای هر یک از ابزار، تصویری از صفحه وب سایت ابزار به همراه یک توضیح مختصر و لینک وب سایت ابزار در این پایگاه داده قرار داده شده است.
http://omictools.com/
✔️
@PracticalBioinformatics
http://omictools.com/
✔️
@PracticalBioinformatics
برنامه HEX یک برنامه برای داکینگ پروتئین – پروتئین و DNA می باشد که توسط دیوید ریتچه طراحی شده . نرم افزار HEX ساختارهای پروتئین و DNA را به فرمت PDB دریافت میکند .این نرم افزار برای سیستم عامل های ویندوز، لینوکس و مک قابل نصب و اجرا می باشد.
همانطور که گفته شد این نرم افزار برای بررسی اینتراکشن بین 2 پروتئین و یا اینتراکشن بین قطعات پپتیدی و پروتئین استفاده می شود .یکی از کاربرد های تخصصی که برای این نرم افزار می توان ذکر کرد. بررسی اینتراکشن بین انتی بادی طراحی شده با پروتین هدف است.
🏁
@PracticalBioinformatics
همانطور که گفته شد این نرم افزار برای بررسی اینتراکشن بین 2 پروتئین و یا اینتراکشن بین قطعات پپتیدی و پروتئین استفاده می شود .یکی از کاربرد های تخصصی که برای این نرم افزار می توان ذکر کرد. بررسی اینتراکشن بین انتی بادی طراحی شده با پروتین هدف است.
🏁
@PracticalBioinformatics
روش های✔️ in-silico ✔️ ما را در شناسایی هدف های دارویی یاری می کنند، همچنین از آنها می توان جهت:
✔️آنالیز ساختارهای ماکرو مولکولهای هدف برای نواحی اتصالی فعال ممکن
✔️ ساخت مولکول های کاندید
✔️بررسی برای شباهت دارویی مولکولها
✔️داک کردن این مولکول های با هدف
✔️امتیازدهی به آنها برای مبنای تمایل اتصال آنها
✔️ بهینه سازی بیشتر مولکول جهت بهبود خصوصیات اتصالی
استفاده کرد.استفاده از رایانه و روش های محاسباتی در تمامی جوانب اکتشافات دارویی امروز نفوذ کرده و پایه طراحی دارو بر مبنای ساختار را شکل داده اند. محاسبات با کارایی بالا، برنامه های مدیریت اطلاعات و اینترنت، دسترسی به حجم عظیمی از داده تولید شده را در فرایند نوین طراحی دارو مهیا کرده اند. استفاده از روش های تجربی و محاسباتی به طور پیوسته به یکدیگر شانس موفقیت در بسیاری از مراحل فرایند کشف، از شناسایی هدف های جدید و توضیح عملکردشان گرفته تا کشف و توسعه ترکیبات هدف یا خواص مورد نظر را افزایش می دهد.ابزارهای محاسبه ای سبب می شوند که طراحی برای هدف های جدید بسیار سریعتر و از نظر اقتصادی ارزان تر گردد.
🔷🔷🔷🔷🔷🔷🔷🔷
در واقع یک کاندید دارویی ترکیبی (لیگاندی) است که به هدف بیولوژیکی متصل می شود (پروتئین، آنزیم، رسپتور و ….) و بدین صورت یا سبب شروع فرایند می شود (فعالیت آگونیستی) و یا آنرا مهارمی کند (آنتاگونیست/مهارگر) . ساختار کنفورمری لیگاند مکمل فضایی است که جایگاه فعال پروتئین تعریف شده است. اتصال به واسطه میانکنش های مطلوب مابین لیگاند و زنجیره های جانبی آمینو اسیدها در جایگاه فعال صورت می گیرد که از این میانکنش های می تواند به پیوندهای هیدروژنی(Hydrogen bond)، میانکنش های الکترواستاتیک و تماس های هیدروفوبیک (Hydrophobic contacts) اشاره کرد. 🏁 🏁 🏁 🏁
عضویت در کانال بیوانفورماتیک & کموانفورماتیک 👇👇👇👇
@PracticalBioinformatics
✔️آنالیز ساختارهای ماکرو مولکولهای هدف برای نواحی اتصالی فعال ممکن
✔️ ساخت مولکول های کاندید
✔️بررسی برای شباهت دارویی مولکولها
✔️داک کردن این مولکول های با هدف
✔️امتیازدهی به آنها برای مبنای تمایل اتصال آنها
✔️ بهینه سازی بیشتر مولکول جهت بهبود خصوصیات اتصالی
استفاده کرد.استفاده از رایانه و روش های محاسباتی در تمامی جوانب اکتشافات دارویی امروز نفوذ کرده و پایه طراحی دارو بر مبنای ساختار را شکل داده اند. محاسبات با کارایی بالا، برنامه های مدیریت اطلاعات و اینترنت، دسترسی به حجم عظیمی از داده تولید شده را در فرایند نوین طراحی دارو مهیا کرده اند. استفاده از روش های تجربی و محاسباتی به طور پیوسته به یکدیگر شانس موفقیت در بسیاری از مراحل فرایند کشف، از شناسایی هدف های جدید و توضیح عملکردشان گرفته تا کشف و توسعه ترکیبات هدف یا خواص مورد نظر را افزایش می دهد.ابزارهای محاسبه ای سبب می شوند که طراحی برای هدف های جدید بسیار سریعتر و از نظر اقتصادی ارزان تر گردد.
🔷🔷🔷🔷🔷🔷🔷🔷
در واقع یک کاندید دارویی ترکیبی (لیگاندی) است که به هدف بیولوژیکی متصل می شود (پروتئین، آنزیم، رسپتور و ….) و بدین صورت یا سبب شروع فرایند می شود (فعالیت آگونیستی) و یا آنرا مهارمی کند (آنتاگونیست/مهارگر) . ساختار کنفورمری لیگاند مکمل فضایی است که جایگاه فعال پروتئین تعریف شده است. اتصال به واسطه میانکنش های مطلوب مابین لیگاند و زنجیره های جانبی آمینو اسیدها در جایگاه فعال صورت می گیرد که از این میانکنش های می تواند به پیوندهای هیدروژنی(Hydrogen bond)، میانکنش های الکترواستاتیک و تماس های هیدروفوبیک (Hydrophobic contacts) اشاره کرد. 🏁 🏁 🏁 🏁
عضویت در کانال بیوانفورماتیک & کموانفورماتیک 👇👇👇👇
@PracticalBioinformatics
🔷🔷کیوسار (QSAR) چیست؟🔷🔷
در تولید یک دارو، ترکیب پیش رو(Lead) به عنوان مرجعی برای طراحی و سنتز مشتقات مختلفی از داروها به کار می رود. با تغییرات اندک روی گروه های عاملی مختلف که در ترکیب اصلی است می توان شاهد تغییرات شگرف در فعالیت فارماکولوژیکی آن ترکیب شد؛ برای مثال با جابجایی گروه های عاملی مثل متیل، هیدروکسیل، بنزیل و غیره در ساختار ترکیب پیش رو می توان سبب بهبود عملکرد آن شد. یک داروی مؤثر بصورت سیستماتیک از بین هزاران داروی متفاوتی که با استفاده از ترکیب پیش رو طراحی و سپس سنتز شده و کارایی آن بصورت تجربی تحت روش های مختلف و در طی زمان آزموده شده است، مشخص و معلوم می گردد. این فرآیند، به رابطه ساختار با فعالیت (SAR) مرسوم است. (SAR) در واقع با سنتز و غربالگری ترکیبات مختلف بخش های مفید دارو (از نظر گروه عاملی) را شناسایی می کند.
@PracticalBioinformatics 🎄🎄
کیوسار یکی از روشهای متداول و پر کاربرد در طراحی دارو بر اساس لیگاند است. کیوسار در واقع عبارت است از اصول (SAR)که کمّی و عددی شده است. و به زبان ساده تر روشی است که مدل های ریاضی را ایجاد می کند تا بتواند رابطه معنی دار آماری بین ساختار و عملکرد را با استفاده از روش های کمومتری به دست بیاورد. در طراحی دارو منظور از ساختار، پارامترهای (در اصطلاح به دسکریپتور معروف است) هر مولکول است و منظور از عملکرد عبارت است از فعالیت های تجربی زیستی و یا بیوشیمیایی مانند ثابت اتصال، ثابت سرعت، فعالیت و غیره. روش های کمومتری مرسوم عبارتند از
: MLR- ANN- PLS- PCA- PCRو GA.
کاربردهای کیوسار ☑️
کیوسار علاوه بر این که در پیش بینی فعالیت زیستی ترکیبات روشی با ارزش در داروسازی محسوب می شود، در حوزه صنعت و محیط زیست نیز کاربرد فراوانی پیدا کرده است. به طور کلی کاربردهای کیوسار را می توان در پنج بخش خلاصه کرد:
1- بهینه سازی و شناسایی منطقی ترکیبات اصلی در تولید داروها، حشره کش ها و آفت کش ها.
2- بررسی و تولید ترکیباتی که در بدن اثرات جانبی و سمّیت نداشته باشند.
3- مطالعه ترکیباتی که از لحاظ فارماکوسینتیکی در سیستم های بیولوژیک پایدار هستند.
4- طراحی منطقی مواد پر مصرف در حوزه صنایع مانند عطرها، رنگ های شیمیایی و مواد شیمیایی.
5- شناسایی مواد سمّی برای محیط زیست.
@PracticalBioinformatics 👈👈🎄🎄
در تولید یک دارو، ترکیب پیش رو(Lead) به عنوان مرجعی برای طراحی و سنتز مشتقات مختلفی از داروها به کار می رود. با تغییرات اندک روی گروه های عاملی مختلف که در ترکیب اصلی است می توان شاهد تغییرات شگرف در فعالیت فارماکولوژیکی آن ترکیب شد؛ برای مثال با جابجایی گروه های عاملی مثل متیل، هیدروکسیل، بنزیل و غیره در ساختار ترکیب پیش رو می توان سبب بهبود عملکرد آن شد. یک داروی مؤثر بصورت سیستماتیک از بین هزاران داروی متفاوتی که با استفاده از ترکیب پیش رو طراحی و سپس سنتز شده و کارایی آن بصورت تجربی تحت روش های مختلف و در طی زمان آزموده شده است، مشخص و معلوم می گردد. این فرآیند، به رابطه ساختار با فعالیت (SAR) مرسوم است. (SAR) در واقع با سنتز و غربالگری ترکیبات مختلف بخش های مفید دارو (از نظر گروه عاملی) را شناسایی می کند.
@PracticalBioinformatics 🎄🎄
کیوسار یکی از روشهای متداول و پر کاربرد در طراحی دارو بر اساس لیگاند است. کیوسار در واقع عبارت است از اصول (SAR)که کمّی و عددی شده است. و به زبان ساده تر روشی است که مدل های ریاضی را ایجاد می کند تا بتواند رابطه معنی دار آماری بین ساختار و عملکرد را با استفاده از روش های کمومتری به دست بیاورد. در طراحی دارو منظور از ساختار، پارامترهای (در اصطلاح به دسکریپتور معروف است) هر مولکول است و منظور از عملکرد عبارت است از فعالیت های تجربی زیستی و یا بیوشیمیایی مانند ثابت اتصال، ثابت سرعت، فعالیت و غیره. روش های کمومتری مرسوم عبارتند از
: MLR- ANN- PLS- PCA- PCRو GA.
کاربردهای کیوسار ☑️
کیوسار علاوه بر این که در پیش بینی فعالیت زیستی ترکیبات روشی با ارزش در داروسازی محسوب می شود، در حوزه صنعت و محیط زیست نیز کاربرد فراوانی پیدا کرده است. به طور کلی کاربردهای کیوسار را می توان در پنج بخش خلاصه کرد:
1- بهینه سازی و شناسایی منطقی ترکیبات اصلی در تولید داروها، حشره کش ها و آفت کش ها.
2- بررسی و تولید ترکیباتی که در بدن اثرات جانبی و سمّیت نداشته باشند.
3- مطالعه ترکیباتی که از لحاظ فارماکوسینتیکی در سیستم های بیولوژیک پایدار هستند.
4- طراحی منطقی مواد پر مصرف در حوزه صنایع مانند عطرها، رنگ های شیمیایی و مواد شیمیایی.
5- شناسایی مواد سمّی برای محیط زیست.
@PracticalBioinformatics 👈👈🎄🎄
با استفاده از لینک زیر دوستانتان را به کانال بیوانفورماتیک ایران دعوت کنید :👇👇👇
@PracticalBioinformatics
@PracticalBioinformatics
🎄سیستم بیولوژی🎄
سیستم بیولوژی مطالعه سیستم های تشکیل شده از اجزاء بیولوژیکی می باشد. این اجزاء ممکن است مولکول ها، سلول ها، ارگانیسم ها و یا کل گونه ها است. سیستم های زنده، پویا و پیچیده هستند و پیش بینی رفتار آنها براساس خواص تک تک اجزاء منفرد آن بسیار سخت باشد. برای مطالعه آنها، ما با استفاده اندازه گیری کمی رفتار گروهی از اجزای در تماس با یکدیگر،و با استفاده از تکنیک های اندازه گیری سیستماتیک مانند ژنومیکس، بیوانفورماتیک و پروتئومیکس، و مدل های ریاضی و محاسباتی برای توصیف و پیش بینی رفتار دینامیکی.کل مجموعه به کار می بریم .
https://www.youtube.com/watch?v=lmB0xoRP9l4
🏁 @PracticalBioinformatics 🏁
سیستم بیولوژی مطالعه سیستم های تشکیل شده از اجزاء بیولوژیکی می باشد. این اجزاء ممکن است مولکول ها، سلول ها، ارگانیسم ها و یا کل گونه ها است. سیستم های زنده، پویا و پیچیده هستند و پیش بینی رفتار آنها براساس خواص تک تک اجزاء منفرد آن بسیار سخت باشد. برای مطالعه آنها، ما با استفاده اندازه گیری کمی رفتار گروهی از اجزای در تماس با یکدیگر،و با استفاده از تکنیک های اندازه گیری سیستماتیک مانند ژنومیکس، بیوانفورماتیک و پروتئومیکس، و مدل های ریاضی و محاسباتی برای توصیف و پیش بینی رفتار دینامیکی.کل مجموعه به کار می بریم .
https://www.youtube.com/watch?v=lmB0xoRP9l4
🏁 @PracticalBioinformatics 🏁
YouTube
Systems Biology Animation
This systems biology animation depicts the type of connectivity that exists at multiple scales in a living system. Starting at the molecular level, interactions between DNA (red cubes), RNA (blue cubes), proteins (green cubes), and metabolites (yellow cubes)…
🙏🙏چگونه از متخصصین بیوانفورماتیک درخواست کمک کنیم؟🙏🙏
🏁 @PracticalBioinformatics 🏁
اگر شما به مشکلی برخورده اید و یا سوالی در زمینه بیوانفورماتیک براتون پیش آمده و به دنبال کمک و یافتن راه حل به صورت انلاین هستید از گزینه ها و راه های زیادی می توانید استفاده کنید. ما در این مطلب یازده راه ممکن برای درخواست کمک به صورت انلاین به شما معرفی می کنیم:
—---------------------------- SEQanswers------------------------—
از محبوب ترین انجمن های آنلاین برای کاربران و متخصصین بیوانفورماتیک می باشد.
—-------------------------------Biostars —---------------------------
یکی دیگر از انجمن بسیار محبوب بیوانفورماتیسین ها است.
—---------------------------Mailing lists —------------------------—
بسیاری از ابزارهای بیوانفورماتیک مفید لیست های پستی خود را دارند که در آن شما می توانید سوال بپرسید و از توسعه دهندگان و یا از کاربران آن ابزار کمک بگیرید، به عنوان مثال SAMtoolsوBioconductor ، همچنین توجه داشته باشید که منابع مانندEnsembl برای توسعه دهندگان دارای لیست های پستی مخصوصی می باشند.
—-------------------Google Discussion Groups —------------
همچنان که گوگل دارای گروه های بحث های بسیار کلی می باشد . مانند گروه Bioinformatics، دارای گروه های تخصصی نیز می باشد مانند گروه کاربران Tuxedo Tool Usersو ...
—----------------------------Stack Overflow —------------------—
برای سوالات مربوط به زبان های برنامه نویسی و یا یونیکس / لینوکس مناسب تر است.
—--------------------------------Google---------------------------—
من گوگل را در این لیست گذاشتم چون برای مشکلات بی شماری بیوانفورماتیکی خود،به راحتی و فقط با جستجو خطا در گوگل راه حل پیدا کردم.
—--------------------------------Reddit —-------------------------—
سعی کنید درخواست خود را در بخش های r/bioinformatics یا r/genome بپرسید.
—--------------------------------Twitter---------------------------—
اگر فالوورهای آشنا به بیوانفورماتیک زیادی داشته باشید، توتیر ممکن است به کمک شما بیاید. البته نه برای سوالات طولانی،. برای پرسش خود از هشتگ #askabioinformatician استفاده کنید.
—---------------------------------- Voat---------------------------------—
مانند، خواهرزاده reddit است. با این حال، بخش بیوانفورماتیک آن زیاد فعال نیست.
—---------------------------— Research Gate------------------------—
شما ممکن است این را به عنوان “سایتی که هر روز برای من ایمیل می فرستد" می شناسید ، اما برخی از مردم از این سایت برای پرسش در مورد موضوعات مختلف استفاده می کنند. با کمال تعجب، 15 دسته بندی مختلف مربوط به بیوانفورماتیک در این سایت وجود دارد.
—------------------------------- LinkedIn- —-----------------------—
یکی دیگه از سایتهایی که بیش از حد ایمیل می فرستد ، اما دارای گروه های بحث برای حرفه ای های بیوانفورماتیک است.
🏁 @PracticalBioinformatics 🏁
🏁 @PracticalBioinformatics 🏁
اگر شما به مشکلی برخورده اید و یا سوالی در زمینه بیوانفورماتیک براتون پیش آمده و به دنبال کمک و یافتن راه حل به صورت انلاین هستید از گزینه ها و راه های زیادی می توانید استفاده کنید. ما در این مطلب یازده راه ممکن برای درخواست کمک به صورت انلاین به شما معرفی می کنیم:
—---------------------------- SEQanswers------------------------—
از محبوب ترین انجمن های آنلاین برای کاربران و متخصصین بیوانفورماتیک می باشد.
—-------------------------------Biostars —---------------------------
یکی دیگر از انجمن بسیار محبوب بیوانفورماتیسین ها است.
—---------------------------Mailing lists —------------------------—
بسیاری از ابزارهای بیوانفورماتیک مفید لیست های پستی خود را دارند که در آن شما می توانید سوال بپرسید و از توسعه دهندگان و یا از کاربران آن ابزار کمک بگیرید، به عنوان مثال SAMtoolsوBioconductor ، همچنین توجه داشته باشید که منابع مانندEnsembl برای توسعه دهندگان دارای لیست های پستی مخصوصی می باشند.
—-------------------Google Discussion Groups —------------
همچنان که گوگل دارای گروه های بحث های بسیار کلی می باشد . مانند گروه Bioinformatics، دارای گروه های تخصصی نیز می باشد مانند گروه کاربران Tuxedo Tool Usersو ...
—----------------------------Stack Overflow —------------------—
برای سوالات مربوط به زبان های برنامه نویسی و یا یونیکس / لینوکس مناسب تر است.
—--------------------------------Google---------------------------—
من گوگل را در این لیست گذاشتم چون برای مشکلات بی شماری بیوانفورماتیکی خود،به راحتی و فقط با جستجو خطا در گوگل راه حل پیدا کردم.
—--------------------------------Reddit —-------------------------—
سعی کنید درخواست خود را در بخش های r/bioinformatics یا r/genome بپرسید.
—--------------------------------Twitter---------------------------—
اگر فالوورهای آشنا به بیوانفورماتیک زیادی داشته باشید، توتیر ممکن است به کمک شما بیاید. البته نه برای سوالات طولانی،. برای پرسش خود از هشتگ #askabioinformatician استفاده کنید.
—---------------------------------- Voat---------------------------------—
مانند، خواهرزاده reddit است. با این حال، بخش بیوانفورماتیک آن زیاد فعال نیست.
—---------------------------— Research Gate------------------------—
شما ممکن است این را به عنوان “سایتی که هر روز برای من ایمیل می فرستد" می شناسید ، اما برخی از مردم از این سایت برای پرسش در مورد موضوعات مختلف استفاده می کنند. با کمال تعجب، 15 دسته بندی مختلف مربوط به بیوانفورماتیک در این سایت وجود دارد.
—------------------------------- LinkedIn- —-----------------------—
یکی دیگه از سایتهایی که بیش از حد ایمیل می فرستد ، اما دارای گروه های بحث برای حرفه ای های بیوانفورماتیک است.
🏁 @PracticalBioinformatics 🏁
📶 📶غربالگري مجازي 🆕🆕
غربالگري مجازي يك روش محاسباتي مورد استفاده در فرآيند كشف دارو است كه براي جستجوي كتابخانه هايي از مولكول هاي كوچك مورد استفاده قرار مي گيرد. هدف از انجام آن شناسايي ساختارهايي است كه با بيشترين احتمال با يك هدف دارويي كه معمولا يك گيرنده پروتئيني يا آنزيم است پيوند تشكيل مي دهند. غربالگري مجازي روشي است كه بطور اتوماتيك كتابخانه هاي بسيار بزرگي از تركيبات را با استفاده از برنامه هاي كامپيوتري بررسي مي كند. در اين فرايند تعداد بيشماري از تركيبات كه در فضاي شيميايي بعنوان داروي هدف مورد نظر محتمل هستند به تعداد كمي كه قابل سنتز، خريداري يا تست زيستي هستند كاهش مي يابد.
همزمان با افزايش صحت روش هاي غربالگري مجازي، اين روش به بخش مهمي در فرايند كشف دارو تبديل شده است. غربالگري مجازي به دو دسته تقسيم مي شود: روش هاي براساس ساختار ليگاند و روش هاي بر اساس ساختار پروتئين هدف.
با داشتن مجموعه اي متنوع از ليگاندهايي كه با يك گيرنده پيوند تشكيل مي دهند، مدلي از گيرنده با توجه به اطلاعات موجود در مجموعه ليگاندها ساخته مي شود. به اين مدل ها، مدل هاي فارماكوفوري گفته مي شود. سپس ليگاند كانديد را مي توان با مدل فارماكوفوري مقايسه نمود تا تعيين شود كه آيا با آن انطباق دارد يا خير. در نتيجه براي پيوند شدن به آن محتمل است يا خير. روش ديگر استفاده از روش هاي آناليز مشابهت شيميايي دو بعدي براي بررسي مجموعه داده اي از مولكول ها نسبت به يك يا چند ساختار ليگاند فعال است. روش ديگر متداول بر اساس ساختار ليگاند بر مبناي جستجوي مولكولهايي با شكل مشابه نسبت به مولكول هاي فعال شناخته شده است. از آنجايي كه چنين مولكول هايي به سايت پيوندي هدف منطبق مي شوند، مولكولهاي كانديد نيز با هدف دارويي پيوند تشكيل خواهند داد. رايج ترين روش انجام غربالگري مجازي بر اساس پروتئين هدف انجام الحاق نمودن است. همچنين روش هاي فارماكوفوري بر اساس ساختار پروتيئن نيز در اين دسته قرار مي گيرند. بنابراين روش هاي غربالگري مجازي را مي توان به دسته غربالگري مجازي فارماكوفوري، جستجوي مشابهت، و الحاق نمودن تقسيم نمود.
عضویت در کانال بیوانفورماتیک & کموانفورماتیک 👇👇👇👇
🚩 @PracticalBioinformatics 🚩
غربالگري مجازي يك روش محاسباتي مورد استفاده در فرآيند كشف دارو است كه براي جستجوي كتابخانه هايي از مولكول هاي كوچك مورد استفاده قرار مي گيرد. هدف از انجام آن شناسايي ساختارهايي است كه با بيشترين احتمال با يك هدف دارويي كه معمولا يك گيرنده پروتئيني يا آنزيم است پيوند تشكيل مي دهند. غربالگري مجازي روشي است كه بطور اتوماتيك كتابخانه هاي بسيار بزرگي از تركيبات را با استفاده از برنامه هاي كامپيوتري بررسي مي كند. در اين فرايند تعداد بيشماري از تركيبات كه در فضاي شيميايي بعنوان داروي هدف مورد نظر محتمل هستند به تعداد كمي كه قابل سنتز، خريداري يا تست زيستي هستند كاهش مي يابد.
همزمان با افزايش صحت روش هاي غربالگري مجازي، اين روش به بخش مهمي در فرايند كشف دارو تبديل شده است. غربالگري مجازي به دو دسته تقسيم مي شود: روش هاي براساس ساختار ليگاند و روش هاي بر اساس ساختار پروتئين هدف.
با داشتن مجموعه اي متنوع از ليگاندهايي كه با يك گيرنده پيوند تشكيل مي دهند، مدلي از گيرنده با توجه به اطلاعات موجود در مجموعه ليگاندها ساخته مي شود. به اين مدل ها، مدل هاي فارماكوفوري گفته مي شود. سپس ليگاند كانديد را مي توان با مدل فارماكوفوري مقايسه نمود تا تعيين شود كه آيا با آن انطباق دارد يا خير. در نتيجه براي پيوند شدن به آن محتمل است يا خير. روش ديگر استفاده از روش هاي آناليز مشابهت شيميايي دو بعدي براي بررسي مجموعه داده اي از مولكول ها نسبت به يك يا چند ساختار ليگاند فعال است. روش ديگر متداول بر اساس ساختار ليگاند بر مبناي جستجوي مولكولهايي با شكل مشابه نسبت به مولكول هاي فعال شناخته شده است. از آنجايي كه چنين مولكول هايي به سايت پيوندي هدف منطبق مي شوند، مولكولهاي كانديد نيز با هدف دارويي پيوند تشكيل خواهند داد. رايج ترين روش انجام غربالگري مجازي بر اساس پروتئين هدف انجام الحاق نمودن است. همچنين روش هاي فارماكوفوري بر اساس ساختار پروتيئن نيز در اين دسته قرار مي گيرند. بنابراين روش هاي غربالگري مجازي را مي توان به دسته غربالگري مجازي فارماكوفوري، جستجوي مشابهت، و الحاق نمودن تقسيم نمود.
عضویت در کانال بیوانفورماتیک & کموانفورماتیک 👇👇👇👇
🚩 @PracticalBioinformatics 🚩
محققان مرکز تحقیقات سرطان بریتانیا می گویند، آنها با استفاده از تجزیه و تحلیل شبکه های اجتماعی یک مدل کامپیوتری طراحی کرده اند که از آن می توان برای شناسایی روش های جدید درمان سرطان استفاده کرد. آنها تحقیقات خود را در مجله زیست شناسی محاسباتی PLOS منتشر کرده اند.
این مدل رفتارهای منحصر به فرد پروتئین های سرطانی را تجزیه و تحلیل می کند و مشخص می کند چه عاملی آنها را از پروتئین طبیعی متفاوت کرده است. این برنامه همچنین نقشه ای از هدف های مولکولی را می دهد که می توانند به عنوان هدفی برای داروهای بالقوه جدید و برای درمان سرطان باشند. دانشمندان در موسسه تحقیقات سرطان در لندن، پروتئین های داخل سلول را با اعضای یک شبکه اجتماعی عظیم مقایسه کرده و راه های که آنها می توانند با یکدیگر اینترکشن داشته باشند را نقشه برداری کرده اند. این نقشه به انها اجازه می دهد، پیشگویی کنند که چه پروتئین های می توانند بطور بلقوه هدفی برای داروها باشند. محققان این نقشه را در دسترس عموم قرار داده اند. آنها بر این باورند که این نقشه می تواند برای کشف داروهای جدید برعلیه انواع مختلف سرطان ها یک راه میانبری در اختیار محققین قرار بدهد.
🏁 @PracticalBioinformatics 🏁
این گروه دریافتند که اینتراکشن بسیاری از مسیرهای مولکولی در گسترش سرطان اثر دارند. پروتئینهای سرطانی که در حال حاضر با موفقیت با داروها، هدف قرار می گیرند دارای ویژگی های خاص "اجتماعی" هستند که این رفتار آنها را از پروتئین های غیر سرطانی متمایز می کند، و پیشنهاد شد که پروتئین های سرطانی ناشناخته که دارای این رفتار و ویژگی مشابه باشند نیز می توانند اهداف دارویی خوبی باشند. پروتئین های، هاب مانند (HUB) که با تعداد زیادی از پروتئین های دیگر در ارتباط هستند، مانند یک سوپر کاربر فیس بوک دارای هزاران نفر دوست، به احتمال زیاد عاملی برای سرطان باشد......
اطلاعات بیشتر در مقاله زیر.👇👇
🏁 @PracticalBioinformatics 🏁
این مدل رفتارهای منحصر به فرد پروتئین های سرطانی را تجزیه و تحلیل می کند و مشخص می کند چه عاملی آنها را از پروتئین طبیعی متفاوت کرده است. این برنامه همچنین نقشه ای از هدف های مولکولی را می دهد که می توانند به عنوان هدفی برای داروهای بالقوه جدید و برای درمان سرطان باشند. دانشمندان در موسسه تحقیقات سرطان در لندن، پروتئین های داخل سلول را با اعضای یک شبکه اجتماعی عظیم مقایسه کرده و راه های که آنها می توانند با یکدیگر اینترکشن داشته باشند را نقشه برداری کرده اند. این نقشه به انها اجازه می دهد، پیشگویی کنند که چه پروتئین های می توانند بطور بلقوه هدفی برای داروها باشند. محققان این نقشه را در دسترس عموم قرار داده اند. آنها بر این باورند که این نقشه می تواند برای کشف داروهای جدید برعلیه انواع مختلف سرطان ها یک راه میانبری در اختیار محققین قرار بدهد.
🏁 @PracticalBioinformatics 🏁
این گروه دریافتند که اینتراکشن بسیاری از مسیرهای مولکولی در گسترش سرطان اثر دارند. پروتئینهای سرطانی که در حال حاضر با موفقیت با داروها، هدف قرار می گیرند دارای ویژگی های خاص "اجتماعی" هستند که این رفتار آنها را از پروتئین های غیر سرطانی متمایز می کند، و پیشنهاد شد که پروتئین های سرطانی ناشناخته که دارای این رفتار و ویژگی مشابه باشند نیز می توانند اهداف دارویی خوبی باشند. پروتئین های، هاب مانند (HUB) که با تعداد زیادی از پروتئین های دیگر در ارتباط هستند، مانند یک سوپر کاربر فیس بوک دارای هزاران نفر دوست، به احتمال زیاد عاملی برای سرطان باشد......
اطلاعات بیشتر در مقاله زیر.👇👇
🏁 @PracticalBioinformatics 🏁