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Dissertation zugänglich unter
URN: urn:nbn:de:gbv:18-64135
URL: http://ediss.sub.uni-hamburg.de/volltexte/2013/6413/


Wissensbasierte Analyse von Konformationen in kleinen Molekülen

Schärfer, Christin

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SWD-Schlagwörter: Computational chemistry
Basisklassifikation: 54.99
Institut: Informatik
DDC-Sachgruppe: Informatik
Dokumentart: Dissertation
Hauptberichter: Rarey, Matthias (Prof. Dr.)
Sprache: Deutsch
Tag der mündlichen Prüfung: 15.10.2013
Erstellungsjahr: 2013
Publikationsdatum: 22.10.2013
Kurzfassung auf Deutsch: Viele der Methoden im computergestützten Wirkstoffdesign, wie zum Beispiel Docking, Shape Matching oder Pharmacophore Searching, benutzen Konformationen, um die Flexibilität von Molekülen zu beschreiben. Das zugrunde liegende Konformationsmodell hat dabei einen wesentlichen Einfluss auf die Ergebnisse der Anwendungen, weshalb der Analyse und Generierung von Konformationen eine
besondere Bedeutung zukommt. Die Konformationsräume kleiner Moleküle können mit Hilfe von Expertenwissen beschrieben werden. Die meisten Anwendungen im computergestützten Wirkstoffdesign arbeiten mit Datenbanken, in denen Millionen von Molekülen gespeichert sind, was eine manuelle Beschreibung der Konformationsräume unmöglich macht. Es existieren bereits mehrere Methoden
zur Konformationsgenerierung, von denen viele jedoch noch immer nicht zu optimalen Ergebnissen führen. Das anhaltende Interesse an diesem Thema in der Literatur zeigt, dass hier ein Bedarf an weiteren Verbesserungen besteht.
In dieser Arbeit wird ein neues wissensbasiertes Konformationsmodell vorgestellt, welches sowohl zur Analyse als auch zur Generierung von Konformationen eingesetzt werden kann. Das Modell basiert auf einer Sammlung von Torsionsregeln. Jede dieser Regeln beschreibt eine rotierbare Bindung und ihre bevorzugten Torsionswinkel, welche aus experimentellen Daten abgeleitet wurden. Dabei decken
die spezifischen Torsionsregeln bereits etwa 96% des für die Medizinalchemie relevanten Konformationsraums ab.
Das Modell kann mit Hilfe des TorsionAnalyzers, einem graphischen Softwarewerkzeug zur Analyse von Molekülkonformationen, angezeigt und bearbeitet werden. Anschließend wird das neue Modell in CONFECT, einer neuen Methode zur Generierung von Molekülkonformationen benutzt, um Konformationsensembles zu erzeugen. Beim Vergleich mit anderen Methoden liefert CONFECT vergleichbare Ergebnisse bei der Reproduktion der bioaktiven Konformation, benötigt dafür aber
weniger Zeit und eine kleinere Ensemblegröße.
Zum Vergleich von Konformationen, wird häufig der relative RMSD verwendet. Die Vorteile des RMSD sind seine universelle Einsetzbarkeit, seine Objektivität und seine einfache und automatisierbare Berechnung. Allerdings hat der RMSD-Vergleich gravierende Nachteile. Der TFD, ein neues Maß zum Vergleich von
Konformationen überwindet diese Nachteile, behält dabei aber die Vorteile des RMSD.
Kurzfassung auf Englisch: Many applications in computer aided drug design, e.g. docking, pharmacophore searching and 3D-QSAR, use conformations to adequately represent the conformational flexibility of a molecule. The underlying conformational model has a major impact on the results of these applications, which makes the generation of conformations a central task in computer aided drug design. The conformational space
for a single molecule can easily be described manually by using the expert knowledge of a computational chemist. For modelling applications involving millions of compounds, however a manual approach is not feasible. The problem of generating low-energy conformations is not new and there are several methods and tools described in the literature. However, there are still several issues in conformation
generation that remain not optimally solved.
A new knowledge-based conformation model is presented in this thesis. The model can either be used to analyse or to generate small molecule conformations. It is based on a set of torsion rules, each describing a rotatable bond and its preferred torsion angles, derived from experimental data. The set of specific torsion rules already covers about 96% of conformational space relevant for medicinal chemistry.
The new conformation model can be explored and modified with the TorsionAnalyzer, an interactive graphical software tool which can also be used to analyse small molecule conformations. CONFECT, an new method to generate small molecule conformations uses the model to generate ensembles of relevant conformations. In comparison with other methods, CONFECT performs equally well in reproducing the bioactive conformation, but requires less time and smaller ensembles.
Objectivity, intuitive interpretation, general applicability, and its easy, automated calculation make the relative RMSD the measure of choice for comparing small molecule conformations. However, there are some significant weaknesses in RMSD comparisons. The TFD, a novel measure to compare conformations of small molecules, overcomes major limitations of RMSD while retaining its advantages.

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