计算机辅助药物设计和应用方法

1、计算机辅助药物设计和应用方法药物发现药物筛选药物分子设计获取药物分子临床前研究普通药理学研究药效动力学研究药代动力学研究毒理学研究临床研究与应用I 期临床研究II期临床研究III期临床研究不良反应监测药物发现药物开发药物应用图1 新药研究的基本过程Drug Design Process*courtesy Merck-FrosstDrug Design ProcessBIOTECHTRIPOSDiscovery Phase合理药物设计 依据生物化学、酶学、分子生物学、遗传学、信息学以及计算化学等学科的研究成果，针对这些基础中所揭示的包括酶、受体、离子通道以及核酸等潜在的药物设计靶点，并参考其他类

2、源性配体或天然产物底物的化学结构特征设计出合理的药物分子，以发现选择性作用于某种靶点的新药。重大突破：计算机辅助药物设计 计算机辅助药物设计将合理药物设计的思路与方法计算机化，综合和借助多学科的先进技术、方法和成果，为合理药物设计提供强有力的基本工具和手段，离开计算机的辅助，合理药物设计是寸步难行的。第一节 计算机辅助药物设计概述Computer-Aided Drug Design（CADD）CADD是近年来发展起来的研究与开发新药的一种崭新技术，以数学、药物化学、生物化学、分子生物学、分子药理学、结构化学、结构生物学、细胞生物学等学科为基础，以量子化学、分子力学和分子动力学等为理论依据，借助

3、计算机数值计算和逻辑判断、数据库、图形学、人工智能等处理技术，进行合理的药物设计。CADD的产生1964年，Hansch建立定量关系，计算机开始介入药物设计领域计算功能，非真正意义上的辅助20世纪70年代， CADD产生计算机科学的不断进步以及量子化学、分子力学、分子动力学与药学学科的渗透，使计算机科学中的数据库。图形学及人工智能广泛应用于药物分子和生物大分子的三维结构研究，为构象分析、二者作用模式认定、机理推测以及构效关系研究等提供了先进的手段和方法20世纪80年代末特别到了90年代，由于生物大分子结构测定技术和计算机技术的进步，CADD快速发展，日益成熟CADD已经从基础理论的研究开始过渡

4、到实际应用的阶段，各种CADD参与设计的药物已经相继上市或进入临床研究阶段国内中国科学院上海药物研究所和生物物理研究所、中国科学技术大学计算机分子设计实验室、北京大学化学系、北京军科院等CADD的作用大大加速了研制新药的速度，节省了新药开发工作的人力、物力和财力，因为它从理论的角度出发，可避免以前研究中一定程度的盲目性，能进行直观的设计，指导人们有目的地开发新药以美国Structure Bioinformatics Inc.(SBI)提供的数据为例，平均每个新靶点需筛选10万个化合物，传统药物设计命中率在，而以计算机辅助进行药物设计，其命中率可提高到520，可以减少的费用应用CADD成功设计出

5、新型药物的例子很多，eg：治疗青光眼的碳酸酶抑制剂多佐拉米（Dorzolamid）、HIV蛋白酶抑制剂类抗艾滋病药物扎那米韦（Zanamivir）等，而进入临床研究阶段的药物更多第二节 CADD的理论基础药物作用的分子药理学基础（受体学说）受点： 也称结合位点，是配基和受体发生分子间相互作用而结合 的部位，有着十分复杂的作用和空间特征 诱导契合： Koshland认为结晶状态的酶受点形状与底物的形状不一定是互补的，在酶和底物相互作用时，具有柔性或可塑性的酶活性中心受底物的诱导而发生构象的变化，产生互补性的契合，而且这种构象的诱导变化是可逆的。 如蛋白质大分子，为柔性结构，可通过自身的变化，开启

6、或关闭与其他分子结合的部位，从而产生一系列的生物效应。 钥锁模型刚性结构药物和受体相互作用的因素：疏水键、静电引力、氢键和螯合键主要结合力静电斥力和立体位阻使药物和受体相互排斥蛋白质所固有的三维结构，决定这些力的结合方式和结合能力蛋白质分子中氨基酸残基维系着活性部位的特异性排列，尽管只有少数的氨基酸参与特异性结合，但是远离受点的基团在决定空间结构中也起一定的作用药物的化学结构与生物活性的关系（SAR）概念： 构效关系（SAR): 药物的化学结构和生物活性之间的关系药物设计学的基础 药物效应动力学生物活性的变化使生物系统的状态发生改变 药物代谢动力学药物在生物系统内发生的位置上和分子结构上的变化

7、目的： 获得药物的生物活性与其结构间依赖关系的规律，以便能解析和认识药物的作用机理和作用方式，预测某一化合物的生物活性意义： 可为有效地研究药物作用规律以及合理地设计新药提供理论依据和实际指导，如诺氟沙星1978年日本杏林公司采用定量构效关系设计并上市的新药 药效基团、药动基团和毒性基团 除了研究药效学外，还有药物代谢动力学的构效关系（SKR），药物毒性的构效关系，即结构毒性关系（STR），这样区别出药物分子中决定药效的基团（药效基团）和影响药动学的结构部分（药动基团）以及毒性基团，以便在药物设计的同时，对药物的代谢性质及毒性加以考虑，为设计出高效、低毒、安全的新药物提供依据药效基团亦称药效团

8、，指一系列生物活性分子所共有的、对药物活性起决定作用的结构特征，如氢键供体和接纳体、正负电荷和疏水基团为典型的结构特征，常见的有杂原子、极性官能团、芳香环，如N、O、OH、COOH等磺胺类抗菌药的药效基团为对氨基苯磺酰胺结构，改变此结构，则活性将降低或消失药动基团药物中参与体内药物的吸收、分布、代谢和排泄（ADME）过程的基团，本身不具有显著的生物活性，只决定药物的药动学性质，当它和药效团组合就很可能产生一个疗效优良的药物据统计，在临床上进行试验研究的化合物中，大约有1/3因为药动学性质不适宜而不能发展成为新药，在进入临床研究前作ADME评价，减少药物开发的风险药动基团通常是模拟自然界存在的物

9、质，如氨基酸、磷酸基、糖基等生物代谢基本物质，使药物分子具有类似天然物质被转运的性质，改变药物在体内的转运，增强靶向性如氮芥与氨基酸、糖类、甾体、嘌呤、嘧啶或单克隆抗体等结合，靶向性增强、抗肿瘤活性增强、毒性降低嘧啶氮芥毒性基团药效基团所产生的生物效应为毒性反应，毒性基团往往存在于癌细胞的化疗药物中，其毒性选择性越好，则越安全可能致癌基团：环氧化合物和可以生成正碳的基团，如芳基、烯基、炔基、环丙基及含杂原子的类似物N-氧化剂、N-羟胺、胺类及在体内能转化为胺的物质烷基硫酸酯或磺酸酯-内酯和醌类可生成正碳或自由基的某些卤代烷，含卤芳烃及含卤硝基芳烃有助于我们在设计新分子时避免引入一些可能引起毒性

10、、致癌、致突变的基团药效构象活性构象最低能量构象定量构效关系（QSAR）利用理论计算和统计分析工具来研究系列化合物结构（二维结构、三维结构和电子结构）与其生物效应（如药物的活性、毒性、药效学性质、药物代谢动力学参数和生物利用度等）之间的关系，结构特征以理化参数、分子拓扑参数、量子化学指数或结构碎片指数来表示，用数理统计的方法进行数据回归分析，并以数学模型表达和概括出量变规律 生物效应的大小以产生标准生物效应时药物的摩尔剂量或摩尔浓度的负对数log(1/C)来表示标准生物效应多采用剂量效应曲线的敏感部位，如IC50，LD50，ED50二维定量构效关系（2D-QSAR）1868年Crum-Brow

11、n和Fraser发表了QSAR方面的第一个方程=f（C）随后的几十年，亲脂性和生物效应、毒性、麻醉活性以及其他非特异性生物活性的线性关系被发现20世纪60年代，Hansch-Fujita发现活性与疏水参数、电性参数和立体参数相关，提出Hansch方程: log(1/C) = -k12+k2+k3+k4ES+kS注：C为化合物产生指定生物效应物质量的浓度； 、ES分别表示疏水性参数、电性参数和立体参数； k代表各项因素贡献大小的系数 二氢吡啶类钙通道阻断剂（DHPs）与受体的结合活性如下： 1o,mm1pmO，m取代基的最小宽度参数B1增大可使活性增强，但间位取代基的长度参数L增大则使生物活性减

12、弱P取代基的长度或最小宽度增加均使生物活性减弱m可有吸电子基团，但是m的取代基不宜过大，而对位则不应有取代基 另有研究表明，o取代基疏水性大、p位疏水性小对生物活性有利 故推测钙通道阻断剂与受体结合的模型如下：三维构效关系方法（3D-QSAR） 20世纪80年代中期由Cramer提出，以配体和受体的三维结构为基础，根据分子的内能变化和分子间相互作用能的变化来定量地分析三维结构与生物活性间的关系。分子形状分析法（molecular shape analysis，MSA)距离几何法（Distance geometry，DG）比较分子力场分析法（Comparative of Molecular Fi

13、eld Analysis，CoMFA）MSA：柔性分子可以存在多种构象（形状），而受体所能接受的形状是有限的，分子的活性就与该分子形状对受体活性部位空腔的适应能力有关。分子形状参数，活性构象为参照构象DG：药物-受体相互作用是通过药物的活性基团和受体的结合部位作用实现的；药物的活性强度由结合部位作用点的结合能来衡量，而结合能与活性基团和受体作用位点的类型有关。能量参数 比较分子力场分析法（CoMFA） 药物分子与受体之间的可逆相互作用主要是通过非共价结合，如范德华作用、静电作用、氢键作用和疏水作用等实现的。作用于同一受体的一系列药物分子，它们与受体之间的各种作用力场应该有一定的相似性。这样，在

14、不了解受体三维结构的情况下，研究这些药物分子周围的力场分布，并把它们与药物分子活性定量地联系起来，既可以推测受体的某些性质，又可以依此建立一个定量模型，设计新化合物，并定量地预测化合物的活性。 三维药效基团模型三维结构已知的受体，可以分析受体接合部位的作用方式和空间特征，建立起药物的三维药效基团，并根据结构和空间互补的原则，能推断配体的结构和形状；或根据已知复合物的三维结构直接分析药效基团三维结构未知的受体，可以利用分子模型技术，根据一系列活性分子的结构信息，进行SAR研究，总结出一些对活性至关重要的原子和基团及其空间关系，模建3D药效基团模型 3D药效基团说明了药效基团单元间的空间关系，常以

15、各个点之间的距离、角度或其他几何量度及其范围来表示： 3D药效基团还能模拟与受体结合时的某些特征，比如占有范围表示了3D药效基团中不能被其他基团进入的空间部位计算机软硬件计算机的硬件基础机型：Fuel工作站CPU：R14000A；主频：600MHz；内存：1GB；缓存：4MB；硬盘：36GB；显示器：IRIX 6.5 Advanced Workstation Environment for Workstations, CD-ROM MediaSGI Origin 380064 CPUsVisualizationData ArraySupercomputersWorkstationsVirtua

16、l Screeningfuel计算机的软件基础Tripos（软件基本运行平台，包括分子力学计算、分子构建等基本功能）Dynamics（分子动力学计算工具）QSAR with CoMFA（定量构效关系研究工具）DISCOtech（活性官能团预测，即分析计算一系列化合物可能的药效基团）MOLCAD（分子表面性质显示工具）SYBYLGraphicswindowTextportSoftware IntroductionMOLCAD Genefold （用同源模建结合“riverse folding”及 “threading”方法预测蛋白质结构）Composer（蛋白质同源模建工具）FlexX（具有快速

17、将配体柔性对接到活性位点的功能）Cscore（提供了评价配体受体之间相互作用的多种方法)SiteID（分析和观察生物大分子内部及表面结合位点的工具）ProTable（分析评价蛋白三级结构的工具）LeapFrog（全新药物设计工具）CONCORD（化合物二维结构转化为三维结构的工具)VolSurf（吸收、代谢、分布预测工具）siteIDDihydrofolate Reductase - with MTX ligandGROMACS QM/MD simulation- dodecahedron- 5089 water molecules (SPC)- 6 Na+ ionswith one prot

18、ein molecule药物的化学信息计算机基础三维结构数据库 实验测定数据X射线晶体学和NMR等 理论计算数据分子力学和分子动力学优化，耗时长 软件直接将二维转化为三维结构，如SYBYL开发的 CONCORD三维结构的来源：商业数据库和法人数据库主要的商业数据库提供商：CAS，Daylight，MDLMDL数据库简介生物活性数据库 MDL药物数据报道数据库 （MDDR, MDDR-3D）综合了大约70,000种候选药物的结构、生物活性、专利和版权信息及参考文献 综合医药化学三维结构数据库（CMC-3D）含有6,700多种化合物，包括它们的二维结构、三维模型以及重要的生化特征。所有这些化合物曾

19、作为药物试剂进行过人体实验。 NCI-3D 美国国家癌症研究院（NCI）将其测试过的125,000种非专用化合物制成了文本文件。每个化合物都有CAS登录号。 合成方法和转化数据库 化学反应信息库是MDL最早的有机合成反应数据库。经过50多年的发展和积累，它包括的反应已超过800,000个。这些反应代表着最新的或是已改进了的合成方法。 有机合成数据库、综合杂环化学数据库、固相有机反应数据库、代谢数据库、毒性数据库等化学物质源和安全数据库 现有化学品目录数据库（ACD）包含了供应商信息，这些信息涉及240多个厂家商品目录的200,000多种不同商用研究等级和数量的化学品。 第三节 CADD的方法学

20、直接药物设计全新药物设计 模板定位法 原子生长法 分子碎片法 动力学算法基于靶点结构的三维结构搜寻间接药物设计 3D-QSAR 假想受点点阵（HASL) 分子形状分析(MSA） 比较分子场分析法（CoMFA）药效基团模型的建立 活性类似物法（AAA） 药效基团模型法基于药效基团模型的三维结构搜寻 距离几何法（DG）等根据受体受点的形状和性质，利用计算机程序计算和分子图形显示直接设计其结构互补的激动剂或拮抗剂，恰如量体裁衣定做服装依据受体受点，在一个已知的三维数据库中进行搜寻，从而找到与之结构和性质互补的配体分子，犹如在服装店挑选合身的成衣直接药物设计首先从与生物活性有关的靶点入手，阐明靶点的功

21、能、三维结构、内源性配基或天然底物的化学结构特征，以计算机辅助展示这些物质的受点，然后用各种方法得到选择性作用于该部位的配基分子受点的确定受体蛋白与小分子配基的互补结合（空间互补及疏水作用、离子键、氢键、电荷转移等作用）受点未知，可采用简单的分子或碎片作为探针来探测配基分子活性部位可能的结合位置，如GRID三维结构搜寻概念：利用计算机人工智能的模式识别技术，把三维结构数据库中的小分子数据逐一地与搜寻标准（即提问结构）进行匹配计算，寻找复合特定性质和三维结构形状的命中结构，从而发现合适的药物分子基础：对接（Docking） 受体和配体之间通过能量匹配的空间匹配而相互识别形成分子复合物，并预测复合

22、物结构的操作过程对接定义：将小分子配体放置于受体的活性位点处，并寻找其合理的取向和构象，使得配体与受体的形状和相互作用的匹配最佳应用：从小分子数据库中搜寻与受体大分子有较好亲和力的小分子，进行药理测试，从中发现新的先导化合物软件：DOCK，Docking，AutoDock，FlexX，FlexiDock对接的方法手工对接 根据操作者的经验，在计算机上通过显示的图像从不同方向作受体和药物的分子对接，然后经能量优化得到复合物的结构，如InsightII中的Docking模块自动对接 先在受体上找出结合腔，确定其表面，再将配体置于结合腔中，根据受体受点与药物性质和形状的互补性，调整受体受点或药物的构

23、象，计算对接时各个取向的受体药物相互作用能，进行分子动力学模拟，求得复合物的全局最优结合构象，即得到最佳的对接三维结构搜寻的基本要素三维结构数据库（MDDR-3D, NCI、ACD-3D）合理的搜寻标准 受体结构已知，直接根据受体受点的性质和形状反推出互补性配基的特征结构和空间关系，以此定义提问结构； 受体结构未知，可根据一组活性配基的药效基团模式图或3D-QSAR分析来定义询问条件（间接药物设计）搜寻方法该询问条件从29个ACE抑制活性类似物中得到，集中了这些化合物共同的理化性质和空间特征，以此搜寻万化合物的数据库，发现96个命中结构，药理试验证明这些化合物具有良好的ACE抑制活性，说明图6

24、-4的搜寻标准是合理的搜寻方法三维几何搜寻对符合三维几何限制条件的化合物进行打分，如DOCK，FlexX三维相似性搜寻分子不需要与受体受点相匹配，只要相似即可，相似性指数（较新）柔性构象搜寻诱导契合，低能构象，初筛、精筛，如AutoDOCK大分子三维结构搜寻主要是蛋白质，处于起步阶段。根据蛋白质的C原子和二级结构因素如-螺旋、-折叠及其之间的距离和角度三维结构搜寻的特点 三维结构搜寻方法可以在实验药理筛选之前为数据库中的分子作生物活性的可能性预测，其实这在进行计算机辅助药物筛选，又称虚拟筛选，它以酶、受体等生物大分子三维图像代替生物样品，以数据库化合物结构代替化合物样品，以对接代替药理体外筛选

25、，这样筛选出有效的化合物，可直接购得进入生物测试阶段，不必在实验室合成，大大缩短了药物开发的时间，提高了效率。这是一种很实用的药物设计方法，已有很多成功的例子 但由于受体的结构十分复杂，用搜寻方法找到配基中药效基团与受体受点在电性和空间上完全吻合的概率非常小；此外该法受到现有数据库的限制，只能从现有的分子中寻找，无法创造新分子。 DatabaseScreen with DOCKVirtual ScreeningVirtual screeningFlexXCScoreCombiFlexXFlexSTop100CrystalVirtual Screening全新药物设计De novo drug d

26、esign 从头设计根据受体受点与配基之间的互补性，在受体的受点配上基本构建块，然后通过数据库的搜寻和计算，在构建块上安置合适的原子或原子团，得到与受体形状和性质互补的配体三维结构，该法考虑了受体和配体之间相互作用的优势和稳定性，要比数据库中搜寻的结构要好，而且得到的先导化合物可能是全新的，不被任何人的偏见所干扰全新药物设计的方法模板定位法在受点用模板构建出一个形状互补的三维分子骨架，再根据受体的性质把分子骨架转化为具体的分子结构原子生长法根据靶点的性质，如静电、氢键和疏水性等，逐个地增加原子，配上与受点形状和性质互补的分子，基本构建块为原子分子碎片法碎片连接法碎片库+连接子库，如CAVEAT

27、碎片生长法类似于原子生长法基本构建块为合理的碎片，得到的新分子在结构上比较容易接受，所以这一方法成为当前全新药物设计的主流。全新药物设计的特点与不足全新药物设计的思想和方法是在最近十几年才出现的，但是发展非常迅速，显示出极大的优越性，并开发了不少相应的软件工具但是该法设计出的分子有时会是一些“超级分子”，虽然能和靶点很好的结合，但由于含有太多的原子种类或过多的化学键类型，缺乏合理性和实用性。类药性：一般分子量大于500，logP大于5，分子结构中可提供多于5个的氢键供体，分子中N和O的总数（氢键接纳体数目）多于10个，则该化合物成为药物的可能性就很小（由C. A. Lipinski总结出药物的

28、5倍律）由于全新药物设计出现的时间不长，仍不完善，有待进一步开发蛋白质结构的预测同源蛋白是由二个或二个以上由同一祖先蛋白质趋异进化而产生的蛋白质，它们有着相类似的空间折叠方式和相似的生物功能由于蛋白质在进化中空间结构的保守性比序列的保守性更强，因此有时空间结构相似尽管序列有一定差异的两种蛋白仍属同源同源模建的方法序列相似性大于30同源模建法序列相似性小于30Threading Threading也称折叠类型识别方法或者穿线法。它的基本思想是假定被预测蛋白质的折叠类型与某已知结构的蛋白质的折叠类型相同，这样蛋白质结构预测的问题就转变为在已知空间结构的蛋白质数据库中，确定一种被预测序列最可能采取的

29、折叠类型。目前这类方法已经成功地预测了一些蛋白质的空间结构。 同源模建的基本操作通过数据库搜索找出目标序列的同源蛋白确定参考蛋白的结构保守区通过序列比对确定参考蛋白和目标序列之间的序列保守区域把序列保守区中参考蛋白的坐标复制给目标序列确定目标序列中其他区域的结构，包括C端和N端的结构以及Loop区的结构优化目标蛋白残基的侧链分子力学和分子动力学对搭建的模型进行修正评估模建的蛋白在结构上和折叠模式上是否合理同源模建的软件MSI公司的HomologyBiosym公司的ConsensusTripos公司的Composer，Genefold，Fuegue网上免费提供的模建工具如SWISS-MODEL,

30、 MODELLER, 3DJIAM等Protable间接药物设计3D-QSAR方法药效基团模型方法 对一系列活性化合物作3D-QSAR分析，对构象分析总结出一些对活性至关重要的原子和基团及其空间关系，反推出与之结合的受体的立体形状、结构和性质，推测得到靶物质信息，即虚拟受体模型，以此来设计新的配体基于药效基团模型的三维结构搜寻方法 以药效基团模型为提问结构来搜寻小分子三维结构数据库从而得到新的配体，该法建立在3D-QSAR和药效基团模型方法的基础上比较分子场分析法（CoMFA）确定研究体系各化合物的药效构象，根据合理的重叠规则，把它们重叠在一个包含全部化合物分子的空间网格上药效基团的确定计算化

31、合物周围各种力场的空间分布，将其连同各化合物的生物活性值构成QSAR表使用最小偏二乘法（PLS）确定QSAR关系式作CoMFA系数图，从系数图上了解力场分布强弱对生物活性的影响，根据这个结果设计活性更好的新化合物或将CoMFA力场的分布作为假想受体模型，进行新化合物的设计或先导化合物的结构改造红色和蓝色区域表示电性因素对活性的影响，在红色区域增加吸电基，活性增强，蓝色区域相反；绿色和黄色区域表示立体因素对活性的影响，在绿色区域增大取代基体积，活性增加，黄色区域相反数据库、文献、合成小分子的三维结构数据库、同源模建大分子的三维结构QM、MM、MD以及QM/MM计算机辅助药物设计构效关系方法药效团

32、模型方法分子对接方法从头设计方法数据库搜索方法虚拟组合化学方法ADME/TOX预测组合合成及高通量筛选可能的先导化合物合成及活性测定先导化合物的优化候选化合物图 计算机辅助药物设计的常用方法小结Amino Acid sequence化合物实体确定蛋白质三维结构和活性位点虚拟筛选QSAR预测&药效基团分析ADME预测数据库管理&组合化学&高通量筛选 UNITY CombiLibMaker LegionVolSurfLeadQuestLead candidatesBiopolymer Composer MOLCAD SiteIDFrom Sequence To Lead CompoundsFlex

33、X Cscore QSAR with CoMFA Advanced Computation DISCOtech 第四节 CADD应用实例第一个SBDD方法设计的新药碳酸酐酶抑制剂Dorzolamide (治疗青光眼疾病)于1994年上市Wellcome公司用CADD方法设计的5HT1D受体激动剂 311C90 (治疗偏头痛) ，进入三期临床研究美国Eli Lilly公司开发的第一个高效、高选择性人体非胰腺分泌型磷脂酶抑制剂LY311727,进入临床研究4个已上市的HIV-1蛋白酶抑制剂类药物的研制过程中，计算机辅助药物设计起了重要作用2个凝血酶抑制剂已进入临床研究Glaxo开发的唾液酸酶抑制剂

34、4-胍基Nen5Ac2en (抗感冒药物)进入临床研究嘌呤核苷磷酸化酶抑制剂B3X-34-治疗牛皮癣，进入临床三期治疗糖尿病药物(醛糖还原酶抑制剂)上市靶标NS3-NS4AEGFRNS3-NS4A钾离子通道钾离子通道乙酰胆碱酯酶分泌酶MMPFKBP12BCL-2磷脂酶A2国内药物设计部分成功的例子疾病丙型肝炎肿瘤丙型肝炎心率失常心率失常老年性痴呆老年性痴呆肿瘤神经系统肿瘤关节炎完成单位北京大学北京大学北京大学上海药物所上海药物所上海药物所上海药物所上海药物所军科院药物所军科院药物所北京大学研究方法虚拟筛选虚拟筛选药效团模型3D-QSAR虚拟筛选从头设计虚拟筛选虚拟筛选虚拟筛选ZBG设计从头设计

35、虚拟筛选3D-QSARA 3D model of SARS_CoV 3CL proteinaseand its inhibitors design by virtual screeningsevere acute respiratory syndrome(SARS) Genomic sequencing and bioinformatics analyses have addressed the important proteins that may be associated with the SARS coronaviruse (SARS_CoV) infection, including

36、 the polymerase, the spike (S) glycoprotein, the envelope (E) Protein, the membrane (M) protein, the nucleocapsid (N) protein, and the 3C-like (3CL) proteinaseTarget-SARS_CoV 3CL proteinaseModel the SARS_CoV 3CL proteinase Get the sequence: GenBank protein ID P_828863 ( :/ / )Search the homologous protein: the template- the main proteinase (Mpro) of transmissible gastroenteritis virus (TGEV) the sequence identity is 43 %, positive 60 %, and gap 1 %. Homology modelling