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日本語AIでPubMedを検索

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PubMedの提供する医学論文データベースを日本語で検索できます。AI(Deep Learning)を活用した機械翻訳エンジンにより、精度高く日本語へ翻訳された論文をご参照いただけます。
Nat. Methods.2020 Jul;10.1038/s41592-020-0884-y. doi: 10.1038/s41592-020-0884-y.Epub 2020-07-13.

GPCRmdは、3D-GPCRomeのダイナミクスを明らかにします

GPCRmd uncovers the dynamics of the 3D-GPCRome.

  • Ismael Rodríguez-Espigares
  • Mariona Torrens-Fontanals
  • Johanna K S Tiemann
  • David Aranda-García
  • Juan Manuel Ramírez-Anguita
  • Tomasz Maciej Stepniewski
  • Nathalie Worp
  • Alejandro Varela-Rial
  • Adrián Morales-Pastor
  • Brian Medel-Lacruz
  • Gáspár Pándy-Szekeres
  • Eduardo Mayol
  • Toni Giorgino
  • Jens Carlsson
  • Xavier Deupi
  • Slawomir Filipek
  • Marta Filizola
  • José Carlos Gómez-Tamayo
  • Angel Gonzalez
  • Hugo Gutiérrez-de-Terán
  • Mireia Jiménez-Rosés
  • Willem Jespers
  • Jon Kapla
  • George Khelashvili
  • Peter Kolb
  • Dorota Latek
  • Maria Marti-Solano
  • Pierre Matricon
  • Minos-Timotheos Matsoukas
  • Przemyslaw Miszta
  • Mireia Olivella
  • Laura Perez-Benito
  • Davide Provasi
  • Santiago Ríos
  • Iván R Torrecillas
  • Jessica Sallander
  • Agnieszka Sztyler
  • Silvana Vasile
  • Harel Weinstein
  • Ulrich Zachariae
  • Peter W Hildebrand
  • Gianni De Fabritiis
  • Ferran Sanz
  • David E Gloriam
  • Arnau Cordomi
  • Ramon Guixà-González
  • Jana Selent
PMID: 32661425 DOI: 10.1038/s41592-020-0884-y.

抄録

Gタンパク質共役型受容体(GPCR)は多くの生理過程に関与しており、承認された薬剤の最も頻繁な標的となっています。過去10年の間にGPCRの新しい3次元(3D)分子構造(3D-GPCRome)が爆発的に増加したことにより、このタンパク質ファミリーのメカニズムの理解とドラッグデザインの可能性が大きく前進しました。分子動力学(MD)シミュレーションは、タンパク質のコンフォメーション・ランドスケープを原子レベルで探索するために広く確立された手法となっている。しかし、分子動力学シミュレーションの解析と可視化には、効率的なストレージリソースと専用のソフトウェアが必要です。ここでは、ウェブベースの可視化機能だけでなく、さまざまな分野の科学者が GPCR の MD データを可視化、解析、共有できるようにする包括的でユーザーフレンドリーな解析ツールボックスを組み込んだオンラインプラットフォームである GPCRmd (http://gpcrmd.org/) を紹介します。GPCRmdは、GPCR MDシミュレーションのオープンでインタラクティブな標準化されたデータベースを作成するためのコミュニティ主導の努力に由来しています。

G-protein-coupled receptors (GPCRs) are involved in numerous physiological processes and are the most frequent targets of approved drugs. The explosion in the number of new three-dimensional (3D) molecular structures of GPCRs (3D-GPCRome) over the last decade has greatly advanced the mechanistic understanding and drug design opportunities for this protein family. Molecular dynamics (MD) simulations have become a widely established technique for exploring the conformational landscape of proteins at an atomic level. However, the analysis and visualization of MD simulations require efficient storage resources and specialized software. Here we present GPCRmd (http://gpcrmd.org/), an online platform that incorporates web-based visualization capabilities as well as a comprehensive and user-friendly analysis toolbox that allows scientists from different disciplines to visualize, analyze and share GPCR MD data. GPCRmd originates from a community-driven effort to create an open, interactive and standardized database of GPCR MD simulations.