基于遗传算法的计算机辅助策略优化孕酮适配体

作者：唐春花; 江寒冰; 杨洁; 卢晓玲; 陈美仑; 魏铮; 刘一杰; 余鹏^*

来源：生物化学与生物物理进展, 2023, 50(09): 2230-2242.

DOI：10.16476/j.pibb.2023.0021

• 遗传算法
• 适配体
• 亲和力
• 分子对接

目的 本研究致力于优化孕酮(progesterone,P4)适配体的亲和力和选择性。方法 基于遗传算法(genetic algorithm,GA)的计算机辅助优化策略(in silico maturation,ISM)，进行了4轮GA操作(含交叉变异、单点突变和双点突变操作)，构建了初始文库和G1、G2、G3代ssDNA作为新的候选适配体库，采用分子对接对候选适配体进行筛选和分析，并使用迭代策略不断优化适配体。此外，还提出了一种较为准确预测ssDNA三级结构的方法，首先使用Mfold预测二级结构，继而使用RNAComposer建立与ssDNA相对应的RNA三级结构，输出的PDB文件使用Discovery Studio将RNA修改为DNA，最后使用Molecular Operating Environment对结构进行能量最小化处理。结果 到G2代，在局部搜索空间对P4S-0进行优化，筛选出P4G1-14、P4G2-20、P4G1-6、P4G1-7和P4G2-14这5条适配体作为P4的最佳候选适配体。采用AuNPs比色法初步验证优化后适配体的亲和力，继而构建了基于适配体结构开关的荧光法测定适配体的解离常数(equilibrium dissociation constant,KD)，并以此方法对适配体的选择性(对双酚A、雌二醇、睾酮和皮质醇)进行了评估。结论 通过ISM优化后的适配体，对P4的亲和力较原适配体有了较大提升，仍保留着识别结构类似分子的选择性。

• 单位
  中南大学