# MOE基于片段的药物设计(一):Scaffold Replacement——如何在保留取代基空间关系的同时替换核心骨架?
在先导化合物优化过程中我们经常会遇到这样一个问题一个分子的两端已经能够与蛋白形成不错的相互作用但中间的核心骨架并不理想。我们希望保留原有的关键取代基同时寻找一个新的核心结构以探索新的化学空间。这就是Scaffold Replacement骨架替换要解决的问题。在 MOE 的 Fragment-Based Drug Design 工作流中Scaffold Replacement 是利用已有蛋白–配体复合物的三维结构寻找能够保持原有取代基空间排布的新骨架。本文以 MOE 教程中的1KV2 蛋白–配体复合物为例介绍 Scaffold Replacement 的基本思路和操作流程。1. Scaffold Replacement 要解决什么问题可以先把一个配体抽象成其中Scaffold分子的核心骨架Fragment从骨架向外延伸的取代基。假设Fragment已经分别占据了两个重要的结合区域并形成了较好的蛋白–配体相互作用。我们现在希望也就是说改变中间核心但尽量不要破坏两边已有的空间排布。这样做可能用于探索不同的分子骨架、改善化合物性质或进一步优化活性。原理补充它与骨架跃迁Scaffold Hopping有什么关系Scaffold Replacement 可以理解为一种典型的Scaffold Hopping骨架跃迁思路。重点是新骨架能否在三维空间中把原来的关键取代基放在相近的位置和方向。因此一个二维结构看起来完全不同的骨架只要能够维持合适的三维几何关系也可能成为有价值的替换方案。2. MOE 是怎么寻找新骨架的Scaffold Replacement 的重要概念是Bond Vector 键矢量删除 scaffold 后保留下来的 R1 和 R2 与原骨架之间会留下两个连接方向。这些连接方向可以粗略理解为MOE 会利用这些bond vectors构建一个三维查询。随后在 fragment/linker database 中寻找有没有fragment其连接点距离、方向和空间排布能够与这些 bond vectors 匹配因此 Scaffold Replacement 的核心是“哪个新骨架能够以合适的三维几何关系重新连接这些保留部分”这也是为什么这种方法必须基于三维结构来理解。3. 为什么开始计算之前要先看原始结合模式骨架替换第一步应该是弄清楚原配体哪些部分值得保留。首先载入$MOE/sample/mol/1kv2.pdb.gz然后依次进行1. QuickPrep2. SiteView3. 查看蛋白–配体相互作用4. 打开 Ligand Interactions5. 查看 Receptor Surface。这些操作的目的是在回答两个问题哪些相互作用已经很好如果某个官能团形成了非常明确的氢键或其他重要相互作用那么后续设计时应该谨慎破坏它。结合口袋还有什么空间Receptor Surface 可以帮助观察配体周围是否存在尚未充分占据的区域以及不同取代基目前处在怎样的空间环境中。在1KV2的例子里可以关注到配体与Glu71和Asp168附近的关键氢键相互作用。这些相互作用后面还会再次出现。4. 第一步准备蛋白–配体复合物打开 1KV2 后使用MOE | RHS | QuickPrep对体系进行准备。QuickPrep 在这里主要服务于后续蛋白–配体结构优化包括结构准备质子化处理部分水分子对不同区域设置 Fixed、Tethered 和 Free atoms为后续 MM minimization 准备体系。对于本文的 Scaffold Replacement 来说不需要逐项修改默认参数按照教程使用默认设置即可。为什么这一步不能省后面的新骨架可能需要在结合口袋中进行结构优化。如果输入结构本身存在不合理的质子化、缺失氢原子或明显几何问题那么后续得到的结果也会受到影响。因此可靠的起始结构是所有 structure-based fragment design 的基础。5. 第二步确认原配体的关键相互作用使用MOE | RHS | Ligand | Ligand Interactions...打开 Ligand Interactions 图。这里区分哪些官能团负责主要相互作用哪部分是准备保留的哪部分属于准备替换的 scaffold。对于 1KV2可以关注到配体与Glu71和Asp168附近的关键氢键相互作用。这一步实际上是在给后面的骨架替换划边界保留部分 —— 准备替换的部分 —— 保留部分6. 第三步打开 Scaffold Replacement进入MOE | Compute | Fragments | Scaffold Replacement...打开Scaffold Replacement面板。这个窗口后面还会反复出现因为 MOE 的多个 Fragment-Based Design 功能都整合在类似的工作框架中。窗口中比较重要的区域包括LigandReceptorOperationLinker DatabaseDescriptor FilterModel FilePharmacophoreOutput DatabaseMinimize generated structuresScoring。本文先使用最基础的 Scaffold Replacement不加入 Pharmacophore Filter。7. 第四步告诉 MOE“我要换哪一部分”打开配体的 2D 显示MOE | Footer | 2D然后用鼠标框选中央 scaffold。选中后如果这个查询定义合理MOE 会用绿色标出待替换 scaffold显示对应的 bond vectors。教程中的查询显示这里最需要理解的是Exit Vectors。Exit Vector 是什么可以把它理解成待删除部分与保留结构之间的“出口方向”。这个例子有两个 Exit Vectors意味着保留结构 A │ ↓ [待替换 Scaffold] ↑ │ 保留结构 B新的 scaffold 必须能够同时连接这两端。因此定义 scaffold 的过程实际上同时定义了MOE 后面搜索新 fragment 时要满足的三维几何条件。8. Linker Database新骨架从哪里来教程使用的是 MOE 默认数据库$MOE/opt/linker.mdb其中包含大量 linker 的三维构象。这里非常容易产生一个误解MOE 是不是现场“生成”了一个全新的 scaffold在这个 Scaffold Replacement 示例中更准确的理解是MOE 根据当前 bond vector query在指定的 linker/fragment database 中搜索能够满足几何条件的候选结构。因此搜索结果会受到 fragment database 本身的影响。如果换成公司内部构建的 fragment/linker database搜索到的化学空间也会随之改变。这一点在之后的教程中还会专门介绍。9. Descriptor Filter 为什么突然变红了教程默认的 Descriptor Filter 中包含Weight500 TPSA[40,140] !reactive运行前点击Check FiltersMOE 会检查当前 ligand 与这些过滤条件是否兼容。教程中的 1KV2 ligand 分子量为Weight 528.68已经超过了Weight 500所以这里出现了警告。教程随后将条件修改为Weight600 TPSA[40,140] !reactive再进行搜索。这个细节很重要。Check Filters 是在提醒当前设置的筛选规则可能会把与你起始配体处于相似大小范围的新设计直接过滤掉。如果起始分子本身已经超过 500而你仍强制要求所有新结构 Weight500那么搜索空间可能会被过度限制。因此 Filter 参数不应该机械照抄。应该先问我现在希望通过这个筛选条件解决什么问题10. 开始 Scaffold Replacement 搜索设置完成后点击SearchMOE 会开始遍历 linker database 中的候选结构。运行过程中可以看到已搜索的 linkers 数量已生成的 unique molecules 数量。最终结果写入scaffrepl.mdb并在 MOE Database Viewer 中打开。到这里发生的事情可以概括成原始配体 ↓ 指定待替换 scaffold ↓ 提取 exit / bond vectors ↓ 搜索 3D linker database ↓ 找到几何匹配的新 scaffold ↓ 重新连接保留的 R-groups ↓ 生成新的 analogs11. 怎么看 Scaffold Replacement 的结果在 Database Viewer 中File | Browse...打开 Database Browser。随后逐个浏览生成的结构并与原始 1KV2 ligand 比较。真正应该看的是① 中央 scaffold 是否真的发生改变这是最基本的问题。② 两端原有取代基的空间方向是否基本保留Scaffold Replacement 的价值就在这里。如果新 scaffold 导致两端 R-groups 完全偏离原来的结合区域那么即使二维结构看起来合理也不是我们想要的结果。③ 有没有明显的蛋白–配体冲突几何上能够连接并不意味着整个新分子在口袋中一定合理。④ 原来的关键相互作用还在不在这是本教程第一次 Scaffold Replacement 最重要的结果。12. 第一次计算暴露了一个关键问题基础 Scaffold Replacement 的确生成了一批具有明显化学多样性的 analogs。而且它们能够替换中央核心同时保持 R-groups 大致相同的相对空间方向。但问题也随之出现部分新结构失去了原配体与 Glu71、Asp168 之间的重要氢键。这揭示了 Scaffold Replacement 一个非常重要的边界满足 bond vector 的几何关系并不等于一定能够保留原来的蛋白–配体相互作用。换句话说几何能够接上 ≠ 关键药效特征一定保留 ≠ 实验活性一定提高这也是为什么教程下一步没有继续盲目增加搜索数量而是引入Pharmacophore Filter用药效团约束告诉 MOE新骨架不仅要接得上还要在关键位置保留指定的氢键受体和氢键供体特征。这会是下一篇文章的核心内容。13. Scaffold Replacement 的完整思路最后把这一篇压缩成一张流程14. 这项功能什么时候比较适合用情况一核心骨架希望发生变化例如已有活性分子但希望探索不同的 central core。情况二两端取代基已经有比较明确的结合模式这时我们希望“两边尽量不动中间换一种连接方式。”情况三希望探索新的化学空间Scaffold Replacement 可以产生与原分子二维结构不同但三维取代基排列相近的 analogs。15. 使用时需要注意什么① 起始 binding mode 必须尽可能可靠如果原始 ligand pose 本身就不可靠那么根据它定义的 bond vectors 也没有可靠基础。② Bond vector 只是几何约束它不能自动保证原有氢键一定保留新分子的亲和力一定更高新分子一定能合成ADME 性质一定改善。③ 不要只看生成数量“生成 100 个”不意味着比“生成 10 个”更好。最终仍需要结合protein–ligand interactionspocket fit分子性质后续 minimization / scoringmedicinal chemistry judgment进行判断。④ Score 只能用于辅助排序后续即使加入 GBVI/WSA dG 等评分也不能把评分值直接理解为实验结合自由能或实验活性。计算结果更适合用来帮助缩小候选范围和提出下一轮实验设计假设。小结MOE 的 Scaffold Replacement 可以概括成一句话删除现有配体的一段核心骨架根据保留结构留下的三维 bond vectors在 fragment/linker database 中寻找能够维持原有取代基空间排布的新 scaffold。它解决的是“在尽量保留已有三维结合信息的前提下我还能用什么新的化学骨架连接这些关键结构”基础 Scaffold Replacement 主要解决的是几何匹配问题。但 1KV2 的例子进一步告诉我们几何匹配并不能保证关键氢键等药效特征被保留。因此下一篇将继续介绍Pharmacophore Filter怎样让骨架替换不仅“接得上”还尽量保留原来的关键蛋白–配体相互作用

相关新闻

如何提高 MySQL 的并发查询能力?全方位实战优化指南

如何提高 MySQL 的并发查询能力?全方位实战优化指南

前言 不少开发会遇到这样的现象:单独执行一条SQL速度很快,但是压测并发量上来之后,接口响应变慢、数据库CPU持续走高、连接数不断上涨,甚至出现查询超时。 很多人第一反应就是优化SQL,但单纯优化语句只能解决一部分问题…

2026/10/12 16:50:36 阅读更多 →
MySQL 使用 IN 语句会走索引吗?别再凭印象写SQL了

MySQL 使用 IN 语句会走索引吗?别再凭印象写SQL了

前言 很多开发同学存在两种极端认知: 传言:IN 不走索引,一律改成 EXISTS;直觉:IN 和 差不多,肯定能正常命中索引。 实际上两种说法都不准确。MySQL IN 能否走索引,取决于版本、数据量、索引类型…

2026/10/13 0:02:09 阅读更多 →
从零搭建Spark环境到数据分析实战:核心概念、避坑指南与最佳实践

从零搭建Spark环境到数据分析实战:核心概念、避坑指南与最佳实践

如果你是一名大数据工程师,最近在招聘网站上看到“Spark开发”的岗位要求越来越多,薪资也水涨船高,但打开Spark官网,面对其庞大的生态系统和复杂的配置,是不是感觉无从下手?或者,你已经尝试搭建…

2026/10/12 8:43:02 阅读更多 →

最新新闻

Logstash离线插件安装实战:依赖解析、打包与验证全流程

Logstash离线插件安装实战:依赖解析、打包与验证全流程

1. 为什么Logstash插件必须离线安装——一个被低估的生产环境现实Logstash作为ELK栈中承上启下的数据管道核心,其价值从来不在“能跑起来”,而在于“能在哪跑、怎么稳跑、出问题时能否快速恢复”。我见过太多团队在测试环境用bin/logstash-plugin instal…

2026/10/13 14:01:51 阅读更多 →
百度人工智能试题备考:从机器学习基础到工程化落地

百度人工智能试题备考:从机器学习基础到工程化落地

简介:面向百度人工智能岗位的经典考试试题合集,覆盖语义网络、推理、知识表示、机器学习与自然语言处理等核心模块,适合正在准备人工智能面试或系统复习基础知识的学习者。资源包仅含1个doc文档,压缩包大小279KB,文件虽…

2026/10/13 14:01:51 阅读更多 →
知识工作者的插件矩阵:从信息摄入到检索复用的搭建实录

知识工作者的插件矩阵:从信息摄入到检索复用的搭建实录

从"装插件"到"搭系统":知识工作者的插件矩阵搭建实录最近常常被问到一个很朴素的问题:那些每天都在产出内容、处理信息的知识工作者,桌面上的浏览器和编辑器到底装着哪些插件?说句实话,两年前我自…

2026/10/13 14:01:51 阅读更多 →
软件交付移交清单:27项可验证条目与自动化校验实践

软件交付移交清单:27项可验证条目与自动化校验实践

简介:本资源是一份开箱即用的软件交付系统移交清单标准化模板,面向项目经理、实施工程师及IT交付团队,解决项目收尾阶段交付物遗漏、文档不全、软硬件与培训材料脱节等常见痛点。模板覆盖项目基本信息、软件/硬件/文档/其他四类交付清单&…

2026/10/13 14:01:51 阅读更多 →
Delphi 集成 Chromium:CEF4Delphi 控件从入门到请求拦截实战

Delphi 集成 Chromium:CEF4Delphi 控件从入门到请求拦截实战

简介:CEF4Delphi控件是一套面向Delphi开发者的Chromium谷歌内核浏览器集成方案,适合需要在桌面应用中嵌入现代网页渲染能力的开发者,覆盖从Delphi 7到Delphi 10.2的多个版本,作者已亲自测试调试安装正常。资源包共462个文件&#…

2026/10/13 14:01:51 阅读更多 →
Python字典的__missing__魔术方法:缺失键的优雅处理机制

Python字典的__missing__魔术方法:缺失键的优雅处理机制

就像所有键都找不到时会手足无措的字典一样,Python里的dict其实留了一扇专门处理这种情况的门,这门就是魔术方法__missing__。它是字典变体类的核心钩子:当d[key]访问的键不在字典里时,解释器不会直接抛KeyError,而是先…

2026/10/13 14:00:49 阅读更多 →

日新闻

物联网系统集成避坑指南:从选型到验收的关键要点

物联网系统集成避坑指南:从选型到验收的关键要点

做了这么多年物联网系统集成的项目,我最大的感受是,大部分坑不是出在技术前沿,而是出在一些看起来很平常的地方。设备选了便宜的、协议没问清楚、现场没摸透、验收标准写得含糊——这些细枝末节,最后都会变成延期、超支和扯皮的大…

2026/10/13 0:00:57 阅读更多 →
ESP32舵机控制全攻略:从PWM原理到高级玩法与常见故障排查

ESP32舵机控制全攻略:从PWM原理到高级玩法与常见故障排查

如果你玩ESP32有一阵子了,很难不碰到舵机控制这道坎。做智能小车要转方向,做机械臂要抬关节,做云台要偏航俯仰,背后都是同一个东西在干活:舵机。而我见过太多人卡在“代码能编译、舵机就是不听话”这个阶段&#xff0c…

2026/10/13 0:00:57 阅读更多 →
CAN总线原理与STM32实战:抗干扰、仲裁、错误处理全解析

CAN总线原理与STM32实战:抗干扰、仲裁、错误处理全解析

1. 为什么CAN总线至今仍是工业现场的“硬通货”?——从汽车底盘到智能温室的真实需求你有没有拆过一辆老款燃油车的中控台?或者调试过某高校实验室里那台跑着Modbus协议却频频丢帧的PLC控制柜?又或者,在某个农业物联网项目里&…

2026/10/13 0:00:57 阅读更多 →

周新闻

流感时间序列预测实战:ARIMA/LSTM全流程拆解与避坑指南

流感时间序列预测实战:ARIMA/LSTM全流程拆解与避坑指南

简介:基于 ARIMA、LSTM、Transformer 等模型的流感时间序列预测 Python 源码,面向计算机相关专业课程设计与期末大作业学生,以及项目实战学习者。内容覆盖预处理、平稳性检验、定阶、残差分析、多模型对比预测的完整时序建模流程,…

2026/10/13 2:54:56 阅读更多 →
影刀RPA新手教程:键盘模拟输入实战——输入文本与模拟按键的区别

影刀RPA新手教程:键盘模拟输入实战——输入文本与模拟按键的区别

影刀RPA新手教程:键盘模拟输入实战——输入文本与模拟按键的区别 做影刀RPA自动化,十个新手有八个栽在"往输入框里填东西"这件事上:要么填不进去,要么填了一半,要么直接把原来内容追加在后面。这背后的根因&…

2026/10/12 0:16:38 阅读更多 →
影刀RPA新手教程:阅文起点小说数据采集实战——书籍信息与章节内容

影刀RPA新手教程:阅文起点小说数据采集实战——书籍信息与章节内容

影刀RPA新手教程:阅文起点小说数据采集实战——书籍信息与章节内容 1. 认识影刀:什么场景该用RPA采小说数据 起点中文网的页面结构相对稳定——分类榜单、书籍详情、章节内容三块独立页面,跳转链路清晰。这种场景非常适合影刀自动化&#x…

2026/10/13 1:58:08 阅读更多 →

月新闻

我发现了一个新思路:用 Remotion + Claude Code 像写代码一样自动化生成短视频

我发现了一个新思路:用 Remotion + Claude Code 像写代码一样自动化生成短视频

/* MD / 富文本中的 .toc(含博客园搬家等嵌套结构);.toc-box 在侧栏,不受影响 */#content_views .toc,/* 编辑器常在目录前后插入空 p(:empty 仍占 20px),一并去掉避免顶空隙 */#content_views.markdown_views > p:empty:has(+ .toc),#content_views.markdown_views …

2026/10/12 21:05:09 阅读更多 →
Windows下 Codex 中 Chrome 和 Computer Use 插件不可用问题排查及解决参考方式:TaoToken 统一 Key 配置与验证

Windows下 Codex 中 Chrome 和 Computer Use 插件不可用问题排查及解决参考方式:TaoToken 统一 Key 配置与验证

/* MD / 富文本中的 .toc(含博客园搬家等嵌套结构);.toc-box 在侧栏,不受影响 */#content_views .toc,/* 编辑器常在目录前后插入空 p(:empty 仍占 20px),一并去掉避免顶空隙 */#content_views.markdown_views > p:empty:has(+ .toc),#content_views.markdown_views …

2026/10/12 14:48:49 阅读更多 →
黑夜航拍船只数据集训练YOLOV5模型全流程解析

黑夜航拍船只数据集训练YOLOV5模型全流程解析

/* MD / 富文本中的 .toc(含博客园搬家等嵌套结构);.toc-box 在侧栏,不受影响 */#content_views .toc,/* 编辑器常在目录前后插入空 p(:empty 仍占 20px),一并去掉避免顶空隙 */#content_views.markdown_views > p:empty:has(+ .toc),#content_views.markdown_views …

2026/10/12 18:11:17 阅读更多 →