1. Načrtovanje pentapeptidov za vezavo na fc regijo protiteles : diplomsko delo visokošolskega strokovnega študijskega programa I. stopnjeBenjamin Stradar, 2023, diplomsko delo Opis: Razvoj novih peptidnih zdravilnih učinkovin je zelo zahtevna naloga kemijske in farmacevtske industrije. Delo lahko olajša uporaba računalniških pristopov in simulacij. Z njimi lahko uspešno modeliramo interakcije, ki so ključne pri razumevanju delovanja in razvoja novih zdravilnih učinkovin. Peptidi zajemajo prednosti majhnih molekul ter tarčno specifičnost večjih struktur, kot so proteini. V diplomski nalogi smo za načrtovanje novih potencialnih struktur peptidov uporabili računalniške in bioinformacijske pristope kot sta mulekulsko sidranje in kemoinformacijska analiza. Za načrtovanje peptidov smo se osredotočili predvsem na tarčo Fc regije protiteles, kjer smo ustrezno strukturo pridobili na prosto dostopnem spletnem mestu https://www.rcsb.org/ (PDB ID: 5U52). Načrtovali in identificirali smo potencialne pentapeptide z uporabo struktur iz predhodno načrtovane knjižnice tetrapeptidov. Za pripravo knjižice struktur pentapeptidov in analizo rezultatov pa smo uporabili 100 najboljših predhodno identificiranih tetrapeptidov. Nato smo izvedli molekulsko sidranje in uporabili programsko opremo CmDock. Podatke smo nato analizirali z uporabo programov PyMOL in PLIP. Uporabljen protokol je v primerjavi z uporabo kombinatoričnih knjižnic omogočil učinkovitejše
Ključne besede: pentapeptidi, Fc regija, molekulsko sidranje, PyMol, CmDock, peptidno sidranje
Objavljeno v DKUM: 25.09.2023; Ogledov: 467; Prenosov: 44
 Celotno besedilo (6,20 MB) |
2. Študij vezave peptidov na Fc regije protiteles : magistrsko deloŽan Smrekar, 2023, magistrsko delo Opis: Z uporabo računalniških pristopov in simulacij lahko uspešno modeliramo interakcije, ki so ključne pri razumevanju delovanja in razvoju novih zdravilnih učinkovin. Tekom razvoja se pojavljajo novi razredi peptidnih zdravil. Peptidi so sestavljeni iz verig aminokislinskih preostankov in zajemajo prednosti tako majhnih molekul kot tudi tarčno specifičnost večjih struktur, kot so proteini. Za načrtovanje novih potencialnih struktur peptidov smo tako uporabili računalniške in bioinformacijske pristope, kot je molekulsko sidranje. V magistrski nalogi smo se osredotočili na Fc regijo protiteles kot receptor. Načrtovali in identificirali smo potencialne tetrapeptide s strukturo, ki je podobna eksperimentalnim podatkom.
Problema smo se lotili s pomočjo računalniških programov. Ustrezni receptor smo pridobili na prosto dostopnem spletnem mestu https://www.rcsb.org/ (PDB ID: 5U52), za pripravo knjižnice struktur tetrapeptidov in analizo rezultatov smo uporabili analitično platformo KNIME, za molekulsko sidranje smo uporabili programsko opremo CmDock in za grafični vpogled ciljnih struktur računalniški program PyMol.
Ključne besede: peptidi, Fc regija, molekulsko sidranje, KNIME Analytics Platform, PyMol, peptidno sidranje
Objavljeno v DKUM: 25.05.2023; Ogledov: 633; Prenosov: 83
Celotno besedilo (2,74 MB) |
3. Računalniško načrtovanje terapevtskih proteinov : diplomsko delo visokošolskega strokovnega študijskega programa I. stopnjeŽan Smrekar, 2019, diplomsko delo Opis: Z uporabo računalniških programov in simulacij lahko predvidimo in predstavimo situacijo iz resničnega sveta oziroma se ji precej približamo. Kompleksnejše simulacije modelirajo potek interakcij, ki so ključne pri razumevanju delovanja in razvoju novih zdravilnih učinkovin. Pri zdravljenju rakavih bolezni postaja vse pomembnejša uporaba imunoterapije, kjer gre za pristop k zdravljenju raka z uporabo terapevtskih proteinov oziroma bioloških zdravil, ki izboljšajo in obnovijo človeški imunski sistem. Med biološka telesa spadajo tudi monoklonska protitelesa (rituksimab, pembrolizumab, obinutuzumab ...), ki lahko delujejo na različne načine. Pogosto se uporabljajo kot inhibitorji rakastih celic, agonisti ali signalne molekule. Protitelesa delujejo v zdravstvu popolnoma zadovoljivo, vendar obstajajo primeri, ko ne dosežejo želenega učinka in imajo negativne stranske učinke. Zaradi takšnih primerov se v uporabo vključujejo novi terapevtski proteini afimeri. V primerjavi s protitelesi gre za manjše proteine, ki se vežejo na tarčne molekule s podobno afiniteto in jih generirajo ter proizvajajo s procesi, za katere ne potrebujejo živih organizmov.
V diplomski nalogi smo se osredotočili na protitelesa, ki tarčno delujejo na receptor CD20, izražen na površini limfocitov B. Naša naloga je bila računalniško načrtovati terapevtski protein afimer s podobno vezavo in afiniteto.
Problema smo se lotili s pomočjo računalniških programov. Ustrezna monoklonska protitelesa smo poiskali z uporabo spletnega strežnika ProBiS. Za analizo in grafični pregled vezavnih mest smo uporabili računalniški program PyMol in za modeliranje končne konformacije afimera vključili vtičnik PyMod 2.0.
V diplomskem delu je prikazano računalniško modeliranje afimera, ki se veže na epitop človeškega receptorja CD20 s podobno afiniteto, kot je vezava med receptorjem in protitelesi.
Ključne besede: imunoterapija, monoklonska protitelesa, afimer, receptor CD20, PyMol, ProBiS
Objavljeno v DKUM: 10.10.2019; Ogledov: 1647; Prenosov: 196
Celotno besedilo (5,92 MB) |
4. Ligand-based virtual screening interface between PyMOL and LiSiCAAthira Dilip, Samo Lešnik, Tanja Štular, Dušanka Janežič, Janez Konc, 2016, izvirni znanstveni članek Opis: Ligand-based virtual screening of large small-molecule databases is an important step in the early stages of drug development. It is based on the similarity principle and is used to reduce the chemical space of large databases to a manageable size where chosen ligands can be experimentally tested. Ligand-based virtual screening can also be used to identify bioactive molecules with different basic scaffolds compared to already known bioactive molecules, thus having the potential to increase the structural variability of compounds. Here, we present an interface between the popular molecular graphics system PyMOL and the ligand-based virtual screening software LiSiCA available at http://insilab.org/lisica-plugin and demonstrate how this interface can be used in the early stages of drug discovery process.
Ključne besede: LiSiCa, PyMOL, informatics, applications
Objavljeno v DKUM: 27.06.2017; Ogledov: 1247; Prenosov: 347
Celotno besedilo (1,26 MB)
Gradivo ima več datotek! Več... |
