3. 리간드 준비 — 분자 하나가 여럿이 되는 이유 · 손박사의 도킹과 분자동역학 첫걸음

데이터베이스에서 받은 분자는 대개 SMILES 문자열 입니다. CC(=O)Oc1ccccc1C(=O)O — 아스피린이에요.

여기에는 3차원 좌표가 없습니다. 수소도 대개 생략돼 있고요. 전하 상태도 안 정해져 있습니다. LigPrep 같은 준비 도구가 이 셋을 채웁니다.

그런데 채우는 방법이 하나가 아닙니다. 그래서 분자 하나가 여러 개가 되어 나옵니다.

곱셈입니다. 그래서 45,000개 리간드가 실제로는 수십만 개의 구조가 될 수 있습니다.

Python 브라우저에서 실행

# 분자 하나가 몇 개로 불어나는지 — 곱셈입니다.
factors = [
    ("이온화 상태", 2, "pH 7 에서 COOH 가 COO- 인가"),
    ("호변이성질체", 2, "케토-엔올 같은 것"),
    ("입체이성질체", 4, "정해지지 않은 키랄 중심 2개 -> 2^2"),
    ("고리 형태",   3, "의자·배 같은 것"),
]
total = 1
print(f"{'요인':14s}{'가짓수':>6s}   설명")
print("-" * 56)
for name, n, desc in factors:
    total *= n
    print(f"{name:14s}{n:>6d}   {desc}")
print("-" * 56)
print(f"{'분자 하나가':14s}{total:>6d}   개의 구조로 불어납니다")
print()
print("여기에 '형태(conformer)' 는 아직 포함하지 않았습니다.")
print("회전 가능한 결합이 5개면 형태만 수백 개예요.")

준비 단계의 선택 하나가 점수 전체보다 큰 항을 만듭니다.

Python 브라우저에서 실행

# 같은 분자를 중성/이온 상태로 도킹하면 점수가 어떻게 달라지는지 (모형 계산).
# 정전기 항 하나만 넣어 봅니다: E = 332 * q1*q2 / (eps * r)
def coulomb(q1, q2, r, eps=4.0):
    return 332.0 * q1 * q2 / (eps * r)

print("주머니 안에 Arg 곁사슬(+1)이 3.0 A 거리에 있다면")
print()
for q, name in [(0.0, "중성 -COOH"), (-1.0, "이온화 -COO-")]:
    e = coulomb(q, +1.0, 3.0)
    print(f"  {name:16s} 전하 {q:>5.1f}   정전기 항 {e:>8.1f} kcal/mol")
print()
print("차이:", round(coulomb(-1, 1, 3.0), 1), "kcal/mol")
print("도킹 점수의 전체 범위가 -5 ~ -12 인 것을 생각하면 엄청난 차이입니다.")

이온화·이성질체 가짓수를 켜고 끄며 구조가 몇 개로 불어나는지 보세요.

불러오는 중…

🤔 확인 문제

LigPrep 같은 준비 도구가 하는 일이 아닌 것은?

해설 주머니 찾기는 단백질 쪽 일입니다(/fold 18강). LigPrep 은 리간드를 도킹 가능한 상태로 만듭니다.

🤔 확인 문제

리간드의 이온화 상태를 잘못 정하면 왜 치명적인가?