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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。詳細はユーザーマニュアル v4.400
 
→ DOWNLOAD (version 4.400: updated in Dec 2015)

最新版(v 4.400) 2015年12月
2016年6月26日 新しいプログラム omegagene がオープンソース・プログラムとしてmyPrestoに加わりました。omegagene では、GPUを用いた高速の分子動力学計算プログラムによって、改良したマルチカノニカル分子動力学計算が行われます。
他の最近のニュース

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)
Last update on Nov 10, 2015
psygene-G: Protein dYnamics SimulatinG ENginE for GPU (分子動力学エンジン-GPU版)
このエンジンは、オリジナルな非エバルト法(Zero-Multipole summation法)を用いた静電相互作用計算による分子動力学 (MD)計算を、GPUを用いて高速に実施するためのものです。MPIによって複数のGPIによる並列化計算が容易に実行できます。 (Mashimo, T., Fukunishi, Y., Kamiya, N., Takano, Y., Fukuda, I., Nakamura, H. (2013) J. Chem. Theory Comput. 9, 5599-5609)
Last update on Nov 10, 2015
omegagene: a GPU-accelerated molecular dynamics simulator with enhanced conformational sampling
GPUで加速された分子動力学計算によって、より効率の良い構造探索が行える新たなエンジン omegagene がmyPrestoの一員に加わりました。非エバルト法(Zero-Multipole Summation method: ZMM) アルゴリズムを搭載し、改良したマルチカノニカル分子動力学 (v-McMD)法が利用できます。このプログラムは主に大阪大学にて開発され、オープンソース・プログラムとしてhttp://www.protein.osaka-u.ac.jp/rcsfp/pi/omegagene/から利用いただけます。(Kasahara, K., Ma, B., Goto, K., Dasgupta, B., Higo, J., Fukuda, I., Mashimo, T., Akiyama, Y., Nakamura, H. (2016) submitted)
Last update on June 26, 2016
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).
Last update on Nov 10, 2015
sievgeneDIAV: SIEVinG ENginE with DIAV (ドッキング+結合自由エネルギー推定)
このプログラムでは、上記sievgeneによるフレキシブル・ドッキングに加えて、蛋白質と化合物との結合自由エネルギーの値をさらに精度良く推定する(1.3 kcal/mol程度の誤差)ためのものです。 (Fukunishi, Y., Nakamura, H. (2013) Pharmaceuticals 6, 604-622).
Last update on Nov 10, 2015
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).
Last update on Nov 10, 2015
sievgeneMVO: SIEVinG ENginE for Maximum Volume Overlap (ドッキング・エンジン MVO)
このエンジンは、既存の蛋白質—化合物複合体立体構造のリガンド構造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、ないしスクリーニングするためのものです。ユーザーが与えた薬物ドッキングポーズへのテスト化合物の分子体積重ね合わせをドッキングと同時に行うことで、ユーザーのイメージした分子に近い化合物を選択できます。 (Fukunishi, Y., Nakamura, H. (2012) Pharmaceuticals 5, 1332-1345).
Last update on Nov 10, 2015
tplgeneX: ToPoLogy generatinG ENginE eXtended(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。新たにPDBx/mmCIFフォーマットによる原子座標の入出力を可能にしたほか、リガンド分子のロポロジーの扱いも簡略にしました。
Last update on Dec 11,2015
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
Last update on Nov 10, 2015
selectMTS: Multiple Target Screening method (screening_packYYMMDD.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))
Last update on Nov 10, 2015
selectDSI: Docking Score Index method (screening_packYYMMDD.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))
Last update on Nov 10, 2015
Hgene: Hydrogen Generation ENginE (水素原子構築エンジン)
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。
Last update on Nov 10, 2015
Confgene:Conformer Generation ENginE (コンフォーマ構築エンジン, ToolsYYMMDD.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。
Last update on Nov 10, 2015
ConfgeneC: Conformer Generation ENginE for Cyclic part (環状分子のコンフォーマ構築エンジン, ToolsYYMMDD.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。
Last update on Nov 10, 2015
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。
Last update on Nov 10, 2015
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)
Last update on Nov 10, 2015
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)
Last update on Nov 10, 2015
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)
Last update on Nov 10, 2015
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)
Last update on Nov 10, 2015
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)
Last update on Nov 10, 2015
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。
Last update on Nov 10, 2015
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。
LibMyPresto: Library package for parsing and writing of PDBx/mmCIF and PDB formatted files
PDBが提供するPDBx/mmCIFフォーマットとPDBフォーマットの双方のデータの読み書きを行うライブラリを提供します。C言語、f77およびf90のプログラムとリンクさせ、それらから呼び出して使う事ができます。
Last updated on Nov 10, 2015
SyntheticAccessibility: Prediction of the synthetic accessibility of given compounds
与えられた化合物の合成容易性を、分子の複雑度、光学活性中心、対称性から予測するプログラムです。合成容易性は、0(簡単)〜10(困難)の数字で表示されます。(Y. Fukunishi, T. Kurosawa, Y. Mikami, H. Nakamura. Prediction of Synthetic Accessibility Based on Commercially Available Compound Databases. Journal of Chemical Information and Modeling. (2014), 54 (12), 3259-3267.)
Last updated on Nov 10, 2015
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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