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Study of the interactions between Trypsin with BTCI derived molecules
Luiz Felipe Moennich Araujo Benicio
Farmácia / UNB / Universidade de Brasília
Agora você poderia compartilhar comigo suas dúvidas, observações e parabenizações
Crie um tópicoInibidores contra tripsina são potenciais agente anticarcinogênico em sistemas in vivo e in vitro.
O desenho racional de peptídeos derivados de BTCI, estudo de estrutura e função, são promissores.
Foram retiradas três derivados do BTCI e otimizados com B3LYP com e sem solvente.
Por meio de Docking dos derivados com a tripsina, observamos características do sistema e seu Score.
Observamos que o Ptry9-L tem maior interação que Ptry9-D para o bolsão hidrofóbico.
Nossos resultados condizem com os dados obtidos por experimentos in-vitro
Frederico Pontes
oi Luiz! Parabéns pelo trabalho. Está muito bom. Você poderia dar mais detalhes do protocolo de docking utilizado? Qual modelo de solvatação foi utilizado?
Vinícius Bonatto
Oi Luiz, parabéns pela apresentação. Vocês pretendem continuar este trabalho realizando outros cálculos com outras metodologias? Obrigado.
Luiz Felipe Moennich Araujo Benicio
Boa tarde Vinicius, Obrigado pelo interesse
Nos atualmente realizamos o calculo com o funcional 6-31G, este apresentou bons resultados, assim passamos para cálculos de ONIOM dos complexos adquiridos a partir do Docking, com a intenção de maior compreensão do processo. Sendo assim, no momento otimizações com outras bases não foram cogitados.
Vinícius Bonatto
Entendi Luiz, muito obrigado pela resposta.
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Luiz Felipe Moennich Araujo Benicio
Boa noite Frederico. Obrigado
As simulações foram realizadas usando o pacote de automação AutoDock 4.2.6 e o software (VMD). Os parâmetros de grade foram usados com os valores W = 35,28; H = 35,28; D = 26,78; X = 173,26; Y = 113,15; Z = 240,85; com espaçamento de pontos definido como 0,280., foi utilizado a forma LGA.
A área de pesquisa foi localizada no sítio ativo, em tripsina seu relacionado com His57, Asp102 e Ser195, e com outros resíduos relacionados como Ser190, Asp189 e Gly193. Os parâmetros de docking foram otimizados usando o algoritmo Lamarkian Genetic Annealing (LGA), com o número de soluções de algoritmo genético definido como 100, o número de avaliações de energia definido como 2.500000 e o tamanho da população definido como 150.
Para o modelo de solvatação, utilizamos o modelo continuo de solvente (PCM).