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myPresto (Medicinally Yielding PRotein Engineering SimulaTOr) は、医薬品開発支援のために作成された分子シミュレーション計算のプログラム集です。このウェブサイトは、フリープログラムmyPresto のダウンロードを行うためのページです。

最新版(v 4.207) 2012年5月
2012年4月にv4.206がreleaseされ、cosgene, sievgene, tplgene, tplgeneL, MolSite, UAP, tools, screeningTools, sample, doc が修正されるとともに、sievgeneNMR が新たに追加されました。今回のv4.207では、sievgeneおよびsievgeneNMRのbug fix がなされました。

 → DOWNLOAD (version 4.207: updated in May 2012)

cosgene: COnformation SamplinG ENginE (分子構造探索エンジン)

このエンジンは、マルチカノニカル分子動力学等、最新の機能を持つ分子動力学 (MD) ツールによって、膜蛋白質や低分子化合物との複合体を含む生体高分子系に対して、高能率の構造探索や自由エネルギー計算、結合自由エネルギーの算出を行うためのものです。Smooth-reaction path generation (SRPG) 法が結合自由エネルギーの計算手法として利用できます。(Fukunishi, Y., Mikami, Y., Nakamura, H. (2003) J. Phys. Chem. B. 107, 13201-13210)

sievgene: SIEVinG ENginE (ドッキング・エンジン)

このエンジンは、フレキシブル・ドッキングの手法により、化合物を生体高分子へドッキングさせるためのものです。 (Fukunishi, Y., Mikami, Y., Nakamura, H. (2005) J. Mol. Graph. Model. 24, 34-45).

sievgeneNMR: SIEVinG ENginE for NMR (ドッキング・エンジン NMR)

このエンジンは、NMRによる蛋白質―化合物相互作用のシグナル情報を取り込んだフレキシブル・ドッキングの手法であり、化合物を生体高分子へドッキングさせるためのものです。NMRシグナルの取り込みにより複合体予測精度は、約2倍に向上しています。 (Fukunishi, Y., Mizukoshi, Y., Takeuchi, K., Shimada, I., Takahashi, H., Nakamura, H. (2012) J. Mol. Graph. Model. 31, 20-27).

tplgene: ToPoLogy generatinG ENginE(高分子トポロジー構築エンジン)

このエンジンは、myPrestoの他のプログラムで利用する生体高分子の分子トポロジーを構築するためのものです

tplgeneL: ToPoLogy generatinG ENginE for Ligands (リガンド分子トポロジー構築エンジン)

このエンジンは、myPrestoの他のプログラムで利用するリガンドの分子トポロジーを構築するためのものです

selectMTS: Multiple Target Screening method (screeningTools.tar.gz に梱包されています。)

オリジナルのMTS法、 machine-learning MTS (MSM-MTS) 法、 direct score modification MTS (DSM-MTS)法の3つの手法が利用できます。もし、ターゲットとする受容体に対するactive compoundsが既知の場合には、 machine-learning MTS が最もヒット率が高い方法です。 (Y. Fukunishi, Y. Mikami, S. Kubota, H. Nakamura, “Multiple target screening method for robust and accurate in silico screening.” Journal of Molecular Graphics and Modelling,25, 61-70 (2005); Y. Fukunishi, S. Kubota, H. Nakamura, “Noise reduction method for molecular interaction energy: application to in silico drug screening and in silico target protein screening”, Journal of Chemical Information and Modeling, 46, 2071-2084 (2006))

selectDSI: Docking Score Index method (screeningTools.tar.gz に梱包されています。)

ligand-based drug screening法として、 オリジナルのdocking score index (DSI)法と、 machine-learning DSI (ML-DSI) 法が利用できます。もし、ターゲットとする受容体に対するactive compoundsが複数既知の場合には、 machine-learning DSI が高いヒット率を示せます。(Y. Fukunishi, Y. Mikami, K. Takedomi, M. Yamanouchi, H. Shima, H. Nakamura. “Classification of chemical compounds by protein-compound docking for use in designing a focused library”, Journal of Medicinal Chemistry, 49, 523-533 (2006); Y. Fukunishi, S. Hojo, H.Nakamura, “An efficient in silico screening method based on the protein-compound affinity matrix and its application to the design of a focused library for cytochrome P450 (CYP) ligands.”, Journal of chemical information and modeling, 46, 2610-22 (2006))

Hgene: Hydrogen Generation ENginE (水素原子構築エンジン, Tools.tar.gzに梱包されています

一般的な低分子リガンドに対して、正しい位置に水素原子を発生させ、Gasteiger電荷を付与します。2010年12月に、一部、正しくないGasteiger電荷が付与されていた不具合を修正しました。

Confgene:Conformer Generation ENginE (コンフォーマ構築エンジン, Tools.tar.gzに梱包されています。

低分子リガンドのコンフォーマ構造を発生します。

ConfgeneC: Conformer Generation ENginE for Cyclic part (環状分子のコンフォーマ構築エンジン, Tools.tar.gzに梱包されています。

低分子リガンドにおける環状部分について、コンフォーマ構造を発生します。

Substrucure_search

化合物の構造類似性に基づいてligand-based drug screeningを行なうプログラムです。Ullmanの方法により、低分子リガンドの立体構造に基づいて、類似したサブ構造探索を行います。

TGS: Topological Graph Search (A Similarity Search Using Molecular Topological Graphs)

Molecular Edge マトリクスの固有値に基づき、低分子リガンドの分子の類似性を解析します。( Y. Fukunishi, H. Nakamura. “A similarity search using molecular topological graphs”, Journal of Biomedicine and Biotechnology, Volume 2009 (2009), Article ID 231780)

MD-MVO: Molecular-Dynamics Maximum-Volume Overlap

分子動力学計算により、低分子リガンド同士の体積の重なりが最も大きくなるような配置を考えることによる、リガンド分子の類似性解析を行います (Y. Fukunishi, H. Nakamura, “A new method for in-silico drug screening and similarity search using molecular-dynamics maximum-volume overlap (MD-MVO) method”, Journal of Molecular Graphics and Modelling, 2009, 27, 628-636)

MolSite: (リガンド結合ポケット探索ツール)

低分子リガンド・ライブラリーを用いて、それらのリガンドをタンパク質にドッキングさせることによって、リガンド結合ポケットの探索を行います。 (Y. Fukunishi, H. Nakamura. “Prediction of ligand-binding sites of proteins by molecular docking calculation for a random ligand library.” Protein Science, in press)

UAP: Univeral Active Probes

ドラッグライクな低分子リガンド・ライブラリです。UAPを用いることにより、active compoundsが未知の場合においても、ensemble dockingのためのタンパク質受容体の良いモデル構造を選択できます。(Y. Fukunishi, K. Ono, M. Orita, H. Nakamura. “Selection of in-silico drug screening result by using universal active probes (UAPs).” Journal of Chemical Information and Modeling, 2010, 50, 1233-1240)

LogS_prediction: (溶解度推定ツール)

分子記述詞と溶媒和自由エネルギーに基づいて低分子化合物の溶解度(LogS)を推定し、アグリゲータも予測します。(T. Mashimo, Y. Fukunishi, M. Orita, N. Katayama, S. Fujita, H. Nakamura. “Quantitative analysis of aggregation-solubility relationship by in-silico solubility prediction.” International Journal of High Throughput Screening, 2010:1, 99-107)

3DdataConstruction: (リガンド分子構造構築ツール)

低分子化合物の2次元電子カタログ(2D mol2ファイル)から3次元分子構造の3D mol2ファイルを構築するツールです。

Affinity_fingerprint: Compound database and protein-compound affinity matrix (タンパク質‐リガンド分子ドッキングスコア・マトリクス)

低分子リガンドと、182タンパク質に対する200万の低分子化合物のSievgeneによるドッキングスコア・マトリクスを提供します。このデータベースがselectMTSおよび selectDSIに使われます。この大きなサイズのデータを利用したい方は、福西 快文 主任研究員 (y-fukunishi * aist. go. jp: * は @に置き換えること)に連絡をしてください。

LigandBox: LIGANd Data Base Open and eXtensible (リガンド分子データベース)

市販されている低分子化合物の3次元分子構造と分子電荷や物理化学的パラメータを含むオープンなデータベースです。またKEGG DRUGに集められた医薬品についても同様の情報を含んでいます。

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