GOLD
タンパク質-リガンドドッキングソフト
GOLD は、遺伝的アルゴリズムに基づいた、タンパク質-リガンドドッキングソフトウェアです。CSDから抽出したねじれ角の分布を利用することにより、リガンドに対して多様な立体配座を生成するとともに、タンパク質側鎖の柔軟性も表現することができます。また、IsoStarから得られる相互作用パターンを利用してリガンドの結合位置や向きを探索するとともに、スコアリング関数にもこれらの統計データが組み込まれています。リガンドの結合予測精度が高く、創薬研究者に定評のあるドッキングプログラムです。
CSD-Discovery および CSD-Enterprise に付属しています。
2026年6月からGOLD単体でのご契約も可能になりました。
通常のご契約では 100 node までご利用が可能です。これを上回るnode数やクラウド上での利用をご希望の場合、また、バーチャルスクリーニングのために大規模計算(HPC)が必要な場合は、Ultra Large Dockingオプションを追加でご契約いただく必要がございます。

機能紹介
- 遺伝的アルゴリズムを採用
- 幅広いスコア関数:CHEMPLP, GoldScore, ChemScore, ASP (Astex Statistical Potential), およびユーザが定義したもの
- 水分子のtogglingや回転が可能
- アンサンブルドッキングに対応
- 共有結合ドッキングにおいて、反応性基とアミノ酸残基が自動的に結合を形成
- 多様なConstraint設定:既知の知見を基に、ドッキングスコアにバイアスをかけることが可能
- クラスターマシンにも対応
- ワークフロー対応 (CSD Python API, KNIME Component)
- その他、詳細はこちら。
高い予測精度を誇るドッキングソフトウェア
- Astex Diverse セット (85) を使った検証では、81% が RMSD< 2.0 Å に収まっています。
- 他のドッキングソフトウェアと組み合わせたコンセンサスドッキングにより、更に高い予測精度を実現します。
K. Grillberger et al., Chem. Res. Toxicol. 2026, 39, 1, 79–94
https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.chemrestox.5c00348
GOLDは、どのような場面で用いられますか?
- バーチャルスクリーニングによるヒット化合物の取得
Z. P. Lin, et al., Sci Rep 11, 8042 (2021)
https://www.nature.com/articles/s41598-021-87325-5 - バインディングモードの予測による候補化合物の最適化
T. Zimmermann, et al., J. Med. Chem. 2025, 68, 5, 5400–5425
https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.jmedchem.4c02464 - ドラッグリポジショニング
A. Shitrit, et al., Sci Rep 10, 20808 (2020)
https://www.nature.com/articles/s41598-020-77794-5
紹介動画
