基本情報

公式サイト

https://www.mypresto5.jp/

ライセンス

無償:アカデミック利用・商用利用可能、書き換え利用可能だが、再配布を禁じる

利用環境

Unix/Linux上で要コンパイル

各種Linux (RedHat, CentOS)、Windows7/8/8.1/10

開発者

中村春木(大阪大学蛋白質研究所)、福西快文(産業技術総合研究所)、笠原浩太(立命館大学生命科学部)、金森英司(日立ソリューションズ)、神谷成敏(兵庫県立大学シミュレーション学研究科)、木寺昭詔(横浜市立大学生命医科学研究科)、金成吉(バイオ産業情報化コンソーシアム)、窪田聡(日立ソリューションズ東日本)、Bhaskar Dasgupta(バイオ産業情報化コンソーシアム)、寺田透(東京大学大学院農学研究科)、橋祐一(日立ソリューションズ東日本)、肥後順一(大阪大学蛋白質研究所)、福田育夫(大阪大学蛋白質研究所)、真下忠彰(情報数理バイオ)、三上義明(日立ソリューションズ東日本)、和田光人(富士通)

対象となる物質・モデル

生体分子、蛋白質、ペプチド、核酸、糖類、有機低分子、溶液

求められる物理量

自由エネルギー、蛋白質―低分子結合エネルギー、溶解度

手法

分子動力学法、薬物ドッキング・スクリーニング、分子類似性比較、回帰分析、主成分分析

並列化対応

MDシミュレーション(cosgene/psygeneモジュール)に関しては、MPI並列に対応。
MDシミュレーション(psygene-G/omegageneモジュール)に関しては、CUDA並列(GPU)に対応。

文献

Cosgene MD simulation:
Y. Fukunishi, Y. Mikami, H. Nakamura. J. Phys. Chem. B. 107, 13201-13210 (2003).

Psygene-G MD simulation on GPU:
T. Mashimo, Y. Fukunishi, N. Kamiya, Y. Takano, I. Fukuda, H. Nakamura. J. Chem. Theory Comput.9, 5599-5609 (2013).
J. Higo, B. Dasgupta, T. Mashimo, K. Kasahara,Y. Fukunishi, H. Nakamura J. Comput. Chem. 36, 1489-1501 (2015).
N. Kamiya, T. Mashimo, Y. Takano, T. Kon, G. Kurisu, H. Nakamura, Protein Engineering, Design and Selection, 29, 317-326 (2016).

Omegagene MD simulation on GPU:
K. Kasahara, B. Ma, K. Goto, B. Dasgupta, J. Higo, I. Fukuda, T. Mashimo, Y. Akiyama, H. Nakamura, Biophysics and Physicobiology, in press.

Sivgene protein-ligand docking:
Y. Fukunishi, Y. Mikami, H. Nakamura. J. Mol. Graph. Model. 24, 34-45 (2005).

Sievgene NMR protein-ligand docking by NMR experimental data:
Y. Fukunishi, Y. Mizukoshi, K. Takeuchi, I. Shimada, H. Takahashi, H. Nakamura. J. Mol. Graph. Model. 31, 20-27 (2012).

Structure-based drug screening:
Y. Fukunishi, Y. Mikami, S. Kubota, H. Nakamura. J. Mol. Graph. Model. 25, 61-70 (2005).
Y. Fukunishi, S. Kubota, H. Nakamura. J. Chem. Inf. Model. 46, 2071-2084 (2006).

Ligand-based drug screening:
Y. Fukunishi, Y. Mikami, K. Takedomi, M. Yamanouchi, H. Shima, H. Nakamura. J. Med. Chem. 49, 523-533 (2006).
Y. Fukunishi, S. Hojo, H. Nakamura. J. Chem. Inf. Model. 46, 2610-2622 (2006).

Solubility prediction:
T. Mashimo, Y. Fukunishi, M. Orita, N. Katayama, S. Fujita, H. Nakamura. International Journal of High Throughput Screening, 2010:1, 99-107 (2010).

Synthetic accessibility prediction:
Y. Fukunishi, T. Kurosawa, Y. Mikami, H. Nakamura. J. Chem. Inf. Model. 54, 3259-3267 (2014).

その他

myPrestoは、蛋白質構造ないし既存薬物構造から出発して、ヒット化合物の探索から、リード化合物の設計・評価までを一貫して行う環境を無償で提供している。化合物データベースから、分子シミュレーションでの評価まで、薬物分子の分子・原子レベルでの探索・設計で必要とされる情報は必要最低限カバーされている。myPrestoは、2000年以来、開発が継続しており、将来に渡って使用し続けられるように、継続性にも注意が払われている。

MD計算での並列実行版(cosgene-MPI, psygene)のみ、MPI/MPICHが必要。GPU上でのMD計算(psygene-G/omegagene)では、CUDAが必要。

グラフィック環境での利用(Linux, Windows, Mac)では、市販ソフトウェアに組み込まれたものが利用できる。

MolDesk(株式会社 情報数理バイオ)
http://www.moldesk.com/
MF myPresto(株式会社 フィアラックス)
http://www.fiatlux.co.jp/product/lifescience/MFMYPRESTO/MFmyPresto-index.html

以下の化合物データベースからは、myPrestoによって生成された化合物DBが入手でき、そのままmyPrestoで利用できる。

LigandBox: 化合物データベース
http://ligandbox.protein.osaka-u.ac.jp/ligandbox/cgi-bin/index.cgi?LANG=ja