生物信息學(xué)科學(xué)計(jì)算科研【免費(fèi)下載鏈接】AutoDock-VinaAutoDock Vina項(xiàng)目地址https://gitcode.com/gh_mirrors/au/AutoDock-Vina點(diǎn)擊查看免費(fèi)下載AutoDock Vina 是當(dāng)前開(kāi)源分子對(duì)接領(lǐng)域應(yīng)用最廣泛的引擎之一其核心設(shè)計(jì)理念是開(kāi)箱即用你只需提供分子結(jié)構(gòu)并指定包含結(jié)合位點(diǎn)的搜索空間無(wú)需理解算法細(xì)節(jié)或手動(dòng)計(jì)算網(wǎng)格圖即可完成從單配體對(duì)接、柔性側(cè)鏈對(duì)接、宏環(huán)對(duì)接、水合對(duì)接、鋅金屬蛋白對(duì)接到大規(guī)模虛擬篩選的完整流程。本文基于倉(cāng)庫(kù)內(nèi) docs/source/index.rst 所組織的完整文檔體系系統(tǒng)梳理 AutoDock Vina 的能力邊界、安裝方式、核心工作流與源碼級(jí)實(shí)現(xiàn)依據(jù)幫助你快速上手并建立可復(fù)用的對(duì)接實(shí)驗(yàn)方案。AutoDock Vina 是什么設(shè)計(jì)理念與核心能力AutoDock Vina 是一種交鑰匙turnkey計(jì)算對(duì)接程序基于一個(gè)簡(jiǎn)單的打分函數(shù)與快速的梯度優(yōu)化構(gòu)象搜索實(shí)現(xiàn)。它最初由 Oleg Trott 博士在分子圖形實(shí)驗(yàn)室Molecular Graphics Lab設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)目前由美國(guó) Scripps 研究所的 Forli 實(shí)驗(yàn)室維護(hù)開(kāi)發(fā)源碼以 Apache License 2.0 協(xié)議發(fā)布。作為 AutoDock 家族的一員它與 AutoDock4、AutoDockGPU、AutoDockFR 和 AutoDock-CrankPep 共同構(gòu)成 AutoDock 套件同時(shí)也是其中應(yīng)用最廣泛、最成功的對(duì)接引擎之一——這主要?dú)w功于它的易用性與速度優(yōu)勢(shì)相對(duì) AutoDock4 可達(dá)兩個(gè)數(shù)量級(jí)的加速以及完全開(kāi)源的特質(zhì)詳見(jiàn) docs/source/introduction.rst。其設(shè)計(jì)哲學(xué)非常鮮明不要求用戶(hù)理解實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)、不要求調(diào)整晦澀的搜索參數(shù)、不要求手動(dòng)聚類(lèi)結(jié)果、不要求掌握四元數(shù)等高級(jí)代數(shù)知識(shí)。你唯一需要準(zhǔn)備的是被對(duì)接分子的結(jié)構(gòu)以及包含結(jié)合位點(diǎn)的搜索空間定義。具體表現(xiàn)為使用 Vina 或 Vinardo 力場(chǎng)時(shí)無(wú)需預(yù)計(jì)算網(wǎng)格圖grid maps也無(wú)需為原子分配電荷Vina 會(huì)在內(nèi)部完成網(wǎng)格計(jì)算從源碼結(jié)構(gòu)看這一邏輯由 src/lib/cache.cpp 與 src/lib/non_cache.cpp 中的緩存與網(wǎng)格模塊支撐與 AutoDock 4 類(lèi)似支持將受體部分側(cè)鏈標(biāo)記為柔性參與對(duì)接從而緩解受體剛性假設(shè)帶來(lái)的局限充分利用系統(tǒng)多 CPU/多核并行縮短運(yùn)行時(shí)間這也是其速度顯著優(yōu)于 AutoDock 4 的重要原因相比 AutoDock 4Vina 在結(jié)合模式預(yù)測(cè)的平均精度上也有明顯提升。此外圍繞 Vina 開(kāi)源代碼學(xué)術(shù)界衍生出一批專(zhuān)門(mén)化變體與改進(jìn)例如改進(jìn)搜索算法的 QuickVina2、允許通過(guò)界面修改打分項(xiàng)并更易用的 Smina、針對(duì)碳水化合物打分的 Vina-Carb、針對(duì)鹵鍵的 VinaXB以及改進(jìn)的打分函數(shù) Vinardo。當(dāng)前倉(cāng)庫(kù)所對(duì)應(yīng)的 1.2.x 版本則進(jìn)一步原生支持了宏環(huán)柔性、專(zhuān)用金屬配位模型、顯式水分子水合對(duì)接、多配體同時(shí)對(duì)接等此前僅存在于 AutoDock 4 生態(tài)中的專(zhuān)門(mén)化方法并新增了Python 綁定以便以編程方式訪(fǎng)問(wèn)對(duì)接引擎這些能力均在 docs/source/changes.rst 的版本記錄中有明確對(duì)應(yīng)。獲取與安裝三種途徑任選AutoDock Vina 的官方文檔docs/source/installation.rst明確強(qiáng)調(diào)Python 綁定與二進(jìn)制可執(zhí)行文件的安裝是兩套相互獨(dú)立的流程——安裝 Python 綁定不會(huì)附帶 Vina 可執(zhí)行文件反之亦然。請(qǐng)根據(jù)你的使用方式選擇對(duì)應(yīng)的安裝途徑。預(yù)編譯可執(zhí)行文件vina 與 vina_split最新發(fā)布版的預(yù)編譯可執(zhí)行文件通過(guò)項(xiàng)目 Releases 提供運(yùn)行時(shí)的一般形式為./vina_版本號(hào)_操作系統(tǒng)_架構(gòu) --help其中隨發(fā)行包提供的vina_split工具用于將多模型的 PDBQT 輸出拆分為單個(gè)模型文件自 1.0 版本起--out參數(shù)始終啟用并輸出多模型文件拆分需借助vina_split參見(jiàn) docs/source/changes.rst。Python 綁定僅 Linux 與 Mac通過(guò) pip 安裝官方建議在虛擬環(huán)境中進(jìn)行以便同時(shí)安裝meeko等輔助工具$ pip install -U numpy vina通過(guò) Conda 創(chuàng)建專(zhuān)用環(huán)境安裝$ conda create -n vina python3 $ conda activate vina $ conda config --env --add channels conda-forge $ conda install -c conda-forge numpy swig boost-cpp libboost sphinx sphinx_rtd_theme $ pip install vina從源碼構(gòu)建面向開(kāi)發(fā)者非普通用戶(hù)文檔明確警告從源碼構(gòu)建不面向普通用戶(hù)。開(kāi)發(fā)者可按以下步驟進(jìn)行安裝 C 編譯工具鏈Ubuntu/Debiansudo apt-get install build-essentialmacOS安裝 Xcode 與 Command Line Tools安裝 Boost 與 SWIGUbuntu/Debiansudo apt-get install libboost-all-dev swigmacOS with Homebrewbrew install boost swig克隆源碼后在build/linux/release目錄執(zhí)行make編譯二進(jìn)制可能需要按環(huán)境定制 Makefile 中的 Boost 路徑編譯 Python 綁定則進(jìn)入build/python目錄先conda install -c conda-forge numpy boost-cpp swig再執(zhí)行python setup.py build install。輸入準(zhǔn)備生態(tài)Meeko、AutoGrid4 與 ADFR 套件AutoDock Vina 的輸入準(zhǔn)備依賴(lài)一套配套工具文檔以專(zhuān)門(mén)章節(jié) docs/source/docking_requirements.rst 進(jìn)行了說(shuō)明。Meeko配體與受體準(zhǔn)備的標(biāo)準(zhǔn)工具鏈Meeko 是 Forli 實(shí)驗(yàn)室開(kāi)發(fā)、用于對(duì)接輸入準(zhǔn)備的 Python 包提供mk_prepare_ligand.py、mk_prepare_receptor.py、mk_export.py等命令行腳本支撐以下對(duì)接協(xié)議的輸入準(zhǔn)備柔性宏環(huán)對(duì)接、柔性對(duì)接、共價(jià)對(duì)接、反應(yīng)性對(duì)接、水合對(duì)接。pip 安裝方式為$ pip install -U numpy scipy rdkit vina meeko gemmi prodyConda 方式為建議 Python 3.10 以便 ProDy 互操作$ conda activate vina $ conda install python3.10 $ conda install -c conda-forge numpy scipy rdkit vina meeko gemmi autogrid $ pip install prodyAutoGrid4 與 ADFR 套件當(dāng)需要以 AutoDock4 力場(chǎng)進(jìn)行對(duì)接時(shí)必須使用 AutoGrid4 預(yù)計(jì)算各類(lèi)原子類(lèi)型的親和力圖。AutoGrid 可通過(guò)conda install -c conda-forge autogrid安裝。ADFR 軟件套件由 CCSB 的 Sanner 實(shí)驗(yàn)室開(kāi)發(fā)則提供 ADFR、AGFR、AutoSite、AutoGrid4.2、prepare_ligand、prepare_receptor等一系列對(duì)接與周邊工具并自帶隔離的 Python 解釋器以避免包沖突。注意文檔特別提示 macOS Catalina10.15用戶(hù)無(wú)法使用 ADFR 套件建議在虛擬機(jī)中運(yùn)行。對(duì)接協(xié)議實(shí)操六類(lèi)典型場(chǎng)景的完整命令倉(cāng)庫(kù)文檔以Tutorials板塊系統(tǒng)組織了五類(lèi)可落地的對(duì)接協(xié)議docs/source/index.rst全部以命令行方式講解可在 macOS、Linux 與 WSL 上執(zhí)行。所有教程的輸入與預(yù)期輸出文件均存放于倉(cāng)庫(kù)example/目錄下。1. 基礎(chǔ)對(duì)接單配體對(duì)剛性受體以抗癌藥物伊馬替尼imatinibPDB 1iep對(duì)接 c-Abl 激酶域?yàn)槔暾坛桃?jiàn) docs/source/docking_basic.rst示例文件見(jiàn) example/basic_docking。準(zhǔn)備受體生成 PDBQT 文件與對(duì)接盒子文件$ mk_prepare_receptor.py -i 1iep_receptorH.pdb -o 1iep_receptor -p -v \ --box_size 20 20 20 --box_center 15.190 53.903 16.917-p生成受體 PDBQT-v連同--box_size、--box_center生成包含盒子尺寸的 TXT 配置文件與可導(dǎo)入 PyMOL 可視化的盒子 PDB 文件。若使用實(shí)驗(yàn)結(jié)構(gòu)可用--delete_residues忽略水、配體、輔因子、離子等不需要的組分。備選方案是 ADFR 套件的prepare_receptor要求輸入結(jié)構(gòu)已含全部氫原子可用 REDUCE 工具加氫。準(zhǔn)備配體強(qiáng)烈建議使用 SDF 而非 PDB 格式因?yàn)?PDB 不含鍵連接信息同時(shí)務(wù)必檢查分子的質(zhì)子化狀態(tài)$ mk_prepare_ligand.py -i 1iep_ligand.sdf -o 1iep_ligand.pdbqt可選為 AutoDock 力場(chǎng)生成親和力圖。重跑mk_prepare_receptor.py并加-g生成 GPF 文件再運(yùn)行 AutoGrid4$ mk_prepare_receptor.py -i 1iep_receptorH.pdb -o 1iep_receptor -p -v -g \ --box_size 20 20 20 --box_center 15.190 53.903 16.917 $ autogrid4 -p 1iep_receptor.gpf -l 1iep_receptor.glg產(chǎn)出1iep_receptor.maps.fld網(wǎng)格數(shù)據(jù)文件、各原子類(lèi)型的親和力圖.map、去溶劑化圖d.map與靜電圖e.map。運(yùn)行對(duì)接。伊馬替尼屬于較有挑戰(zhàn)性的配體默認(rèn)exhaustiveness8偶爾找不到正確構(gòu)象教程建議提升至 32。使用 AutoDock4 力場(chǎng)$ vina --ligand 1iep_ligand.pdbqt --maps 1iep_receptor --scoring ad4 \ --exhaustiveness 32 --out 1iep_ligand_ad4_out.pdbqt使用 Vina 力場(chǎng)無(wú)需預(yù)計(jì)算網(wǎng)格圖Vina 內(nèi)部完成盒子參數(shù)寫(xiě)入 TXT 配置文件$ vina --receptor 1iep_receptor.pdbqt --ligand 1iep_ligand.pdbqt \ --config 1iep_receptor.box.txt \ --exhaustiveness32 --out 1iep_ligand_vina_out.pdbqt配置文件內(nèi)容示例center_x/center_y/center_z為盒子中心size_x/size_y/size_z為各維度邊長(zhǎng)單位為 ?center_x 15.190 center_y 53.903 center_z 16.917 size_x 20.0 size_y 20.0 size_z 20.0也可通過(guò)--scoring vinardo切換至 Vinardo 力場(chǎng)。注意AutoDock 與 Vina 力場(chǎng)的能量分?jǐn)?shù)彼此不可比。參考輸出中AutoDock 力場(chǎng)最優(yōu)分?jǐn)?shù)約-14 kcal/mol-14.72Vina 力場(chǎng)最優(yōu)約-13 kcal/mol-13.23。導(dǎo)出 SDF 結(jié)果。為保證正確的鍵序與形式電荷建議用 Meeko 的mk_export.py將 PDBQT 結(jié)果轉(zhuǎn)回 SDFMeeko 將 SMILES 寫(xiě)入 PDBQT 文件頭并用它實(shí)例化具有原始鍵序的 RDKit 分子$ mk_export.py 1iep_ligand_vina_out.pdbqt -s 1iep_ligand_vina_out.sdf $ mk_export.py 1iep_ligand_ad4_out.pdbqt -s 1iep_ligand_ad4_out.sdf2. 柔性對(duì)接受體側(cè)鏈參與構(gòu)象變化受體缺乏柔性是這類(lèi)對(duì)接方法公認(rèn)的最大局限而 Vina 允許對(duì)選定側(cè)鏈賦予有限柔性。教程docs/source/docking_flexible.rst示例見(jiàn) example/flexible_docking以 c-AblPDB 1fpu的 Thr315 為柔性殘基進(jìn)行交叉對(duì)接。準(zhǔn)備受體時(shí)用-f A:315指定柔性殘基-a忽略?xún)H部分解析及與模板不匹配的殘基$ mk_prepare_receptor.py -i 1fpu_receptorH.pdb -o 1fpu_receptor -p -v \ --box_size 20 20 20 --box_center 15.190 53.903 16.917 \ -f A:315 -a產(chǎn)出兩個(gè)文件1fpu_receptor_rigid.pdbqt剛性部分與1fpu_receptor_flex.pdbqtThr315 柔性側(cè)鏈。AutoDock4 力場(chǎng)下親和力圖只對(duì)剛性部分計(jì)算1fpu_receptor_rigid.gpf對(duì)接命令為$ vina --flex 1fpu_receptor_flex.pdbqt --ligand 1iep_ligand.pdbqt \ --maps 1fpu_receptor_rigid --scoring ad4 \ --exhaustiveness 32 --out 1fpu_ligand_flex_ad4_out.pdbqtVina 力場(chǎng)下則同時(shí)指定剛性與柔性受體$ vina --receptor 1fpu_receptor_rigid.pdbqt --flex 1fpu_receptor_flex.pdbqt \ --ligand 1iep_ligand.pdbqt --config 1fpu_receptor.box.txt \ --exhaustiveness 32 --out 1fpu_ligand_flex_vina_out.pdbqt輸出 PDBQT 中除配體姿態(tài)外還包含 Thr315 側(cè)鏈構(gòu)象。參考最優(yōu)分?jǐn)?shù)AutoDock 力場(chǎng)約-14 kcal/mol-14.2Vina 力場(chǎng)約-12 kcal/mol-11.63。3. 多配體同時(shí)對(duì)接與批處理虛擬篩選Vina 1.2.x 支持同時(shí)對(duì)接多個(gè)配體docs/source/docking_multiple_ligands.rst示例見(jiàn) example/mulitple_ligands_docking該方法可服務(wù)于片段藥物設(shè)計(jì)——將結(jié)合同一靶點(diǎn)的片段生長(zhǎng)或組合為更大化合物。示例體系為 PDE 與其兩個(gè)抑制劑立體異構(gòu)體PDB 5x72。批處理對(duì)接batch mode則與多配體同時(shí)對(duì)接不同是逐一順序?qū)佣鄠€(gè)配體用于虛擬篩選docs/source/docking_in_batch.rst。其用法與單配體一致區(qū)別在于用--batch一次或多次列出所有配體并用--dir指定輸出目錄$ vina --receptor 1iep_receptor.pdbqt --batch ligands/1iep_ligand_1.pdbqt --batch ligands/1iep_ligand_2.pdbqt --batch ligands/1iep_ligand_3.pdbqt --config config.txt --dir poses $ vina --receptor 1iep_receptor.pdbqt --batch ligands/1iep_ligand_*.pdbqt --config config.txt --dir poses輸出文件命名為配體名_out.pdbqt重名時(shí)自動(dòng)添加索引避免沖突。Windows 下通配符展開(kāi)需更謹(jǐn)慎例如使用 PowerShell 語(yǔ)法vina --receptor 1iep_receptor.pdbqt --batch $(ls .\ligands\*.pdbqt | % {$_.FullName}) --config config.txt --dir poses。對(duì)于多個(gè)受體的遍歷Vina 目前沒(méi)有內(nèi)置迭代選項(xiàng)但可通過(guò) shell 腳本實(shí)現(xiàn)#!/bin/bash for receptor in receptors/*.pdbqt; do receptor_name$(basename $receptor .pdbqt) vina --receptor $receptor --batch ligands/1iep_ligand_*.pdbqt --config config.txt --dir poses/$receptor_name done多配體同時(shí)對(duì)接的命令示例兩個(gè)配體并列傳給--ligand$ vina --receptor 5x72_receptor.pdbqt --ligand 5x72_ligand_p59.pdbqt 5x72_ligand_p69.pdbqt \ --config 5x72_receptor.box.txt \ --exhaustiveness32 --out 5x72_ligand_vina_out.pdbqt參考最優(yōu)分?jǐn)?shù)AutoDock 力場(chǎng)約-18 kcal/mol-17.67需綜合前兩組姿態(tài)才與晶體姿態(tài)良好重合Vina 力場(chǎng)約-19 kcal/mol-19.04最優(yōu)組與其中一個(gè)異構(gòu)體的晶體坐標(biāo)高度重合。4. 鋅金屬蛋白對(duì)接AutoDock4Zn 專(zhuān)用力場(chǎng)鋅金屬酶是癌癥、心臟病、細(xì)菌感染與阿爾茨海默病等疾病的重要治療靶點(diǎn)藥物分子通常通過(guò)與鋅離子的配位作用結(jié)合。為此開(kāi)發(fā)的 AutoDock4Zn 力場(chǎng)在 AutoDock4 力場(chǎng)基礎(chǔ)上擴(kuò)展了描述鋅配位配體相互作用的專(zhuān)用勢(shì)函數(shù)同時(shí)在能量與幾何兩個(gè)層面建模并基于 292 個(gè)含鋅晶體復(fù)合物校準(zhǔn)回歸對(duì)接實(shí)驗(yàn)顯示其在結(jié)合自由能估計(jì)與 RMSD 兩方面均有顯著提升教程見(jiàn) docs/source/docking_zinc.rst示例見(jiàn) example/docking_with_zinc_metalloproteins。該協(xié)議需要兩個(gè)專(zhuān)用腳本zinc_pseudo.py與prepare_gpf4zn.py存放于 example/autodock_scripts以及特殊參數(shù)文件AD4Zn.dat倉(cāng)庫(kù)中位于 data/AD4Zn.dat。核心流程$ mk_prepare_receptor.py -i proteinH.pdb -o protein -p $ pythonsh script_directory/zinc_pseudo.py -r protein.pdbqt -o protein_tz.pdbqtzinc_pseudo.py在鋅離子周?chē)砑铀拿骟w鋅偽原子TZ代表配體四配位配位的最優(yōu)位置。隨后用prepare_gpf4zn.py生成含非鍵成對(duì)勢(shì)nbp_r_eps關(guān)鍵字的專(zhuān)用 GPF$ pythonsh script_directory/prepare_gpf4zn.py -l 1s63_ligand.pdbqt -r protein_tz.pdbqt \ -o protein_tz.gpf -p npts40,30,50 -p gridcenter18,134,-1 \ –p parameter_fileAD4Zn.dat生成的 GPF 中通過(guò)parameter_file AD4Zn.dat指定力場(chǎng)AutoGrid4 需在工作目錄中有該文件的本地副本或用完整/相對(duì)路徑指向。文檔特別警告nbp_r_eps關(guān)鍵字的行為在 autogrid 4.2.6 與 4.2.7 之間存在變化務(wù)必使用 ADFR 套件隨附的最新版 AutoGrid44.2.7.x.2019-07-11。隨后執(zhí)行autogrid4 -p protein_tz.gpf -l protein_tz.glg并以--scoring ad4 --maps protein_tz完成對(duì)接。參考最優(yōu)分?jǐn)?shù)約-13 kcal/mol-13.5且對(duì)應(yīng)晶體姿態(tài)。5. 水合對(duì)接顯式橋接水分子的建模生理環(huán)境中配體結(jié)合需要排開(kāi)結(jié)合腔內(nèi)的大部分水但少數(shù)強(qiáng)結(jié)合且保守的水分子應(yīng)被視為靶點(diǎn)結(jié)構(gòu)的一部分教程見(jiàn) docs/source/docking_hydrated.rst示例見(jiàn) example/hydrated_docking。該方法在測(cè)試中對(duì)片段類(lèi)小分子如片段藥物發(fā)現(xiàn)所用分子的結(jié)合構(gòu)象預(yù)測(cè)有明顯改善協(xié)議三步為① 用 dummy 原子給配體裝飾一組水分子② 用修改過(guò)的 AutoGrid 圖使水分子放置恰當(dāng)時(shí)獲得有利分?jǐn)?shù)、與受體重疊時(shí)被剔除③ 對(duì)對(duì)接結(jié)果僅用保留的水分子重新打分。該協(xié)議需要用mapwater.py與dry.py兩個(gè)專(zhuān)用腳本example/autodock_scripts。配體準(zhǔn)備時(shí)以-w選項(xiàng)為片段添加顯式水分子示例中為煙堿添加了 2 個(gè)水$ scrub.py 1uw6_ligand.sdf -o 1uw6_ligandH.sdf $ mk_prepare_ligand.py -i 1uw6_ligandH.sdf -o 1uw6_ligand.pdbqt -w在 AutoGrid4 計(jì)算常規(guī)親和力圖后用mapwater.py將 OA 與 HD 親和力圖組合生成額外的水圖W$ autogrid4 -p 1uw6_receptor.gpf -l 1uw6_receptor.glg $ python script_directory/mapwater.py -r 1uw6_receptor.pdbqt -s 1uw6_receptor.W.map隨后用--maps 1uw6_receptor --scoring ad4對(duì)接參考最優(yōu)分?jǐn)?shù)約-8 kcal/mol為-8.261。注意兩點(diǎn)一是該方法用 AutoDock4 力場(chǎng)校準(zhǔn)驗(yàn)證官方強(qiáng)烈不建議用水合協(xié)議配合 Vina/Vinardo 力場(chǎng)二是由于能量估計(jì)需要?dú)w一化該方法目前不適合虛擬篩選但不影響結(jié)構(gòu)精度姿勢(shì)間比較沒(méi)有問(wèn)題。對(duì)接結(jié)果用dry.py處理以受體剔除被排開(kāi)的水分子并以 W 圖將保守水排序?yàn)?STRONG/WEAK結(jié)果寫(xiě)入1uw6_ligand_ad4_out_DRY_SCORED.pdbqt$ python script_directory/dry.py -r 1uw6_receptor.pdbqt -m 1uw6_receptor.W.map -i 1uw6_ligand_ad4_out.pdbqt6. 宏環(huán)對(duì)接開(kāi)環(huán)-假原子-閉環(huán)的柔性建模宏環(huán)分子是藥物化學(xué)中的重要骨架。自 Meeko v0.3.0 起宏環(huán)默認(rèn)即可柔性處理因此基礎(chǔ)對(duì)接教程已足夠用于柔性宏環(huán)對(duì)接Vina 的專(zhuān)用宏環(huán)協(xié)議docs/source/docking_macrocycle.rst示例見(jiàn) example/docking_with_macrocycles則實(shí)現(xiàn)邊對(duì)接邊建模柔性斷開(kāi)環(huán)結(jié)構(gòu)中的一個(gè)鍵得到宏環(huán)的開(kāi)環(huán)形式從而解除相關(guān)扭轉(zhuǎn)的耦合讓扭轉(zhuǎn)自由度可獨(dú)立探索在斷鍵兩端各添加一個(gè) dummy 原子其與父原子的距離等于斷鍵鍵長(zhǎng)、1-3 角也與原始幾何一致對(duì)接過(guò)程中對(duì)每個(gè) dummy 原子施加線(xiàn)性吸引勢(shì)以恢復(fù)成鍵、閉合環(huán)從而在適應(yīng)口袋的同時(shí)采樣宏環(huán)構(gòu)象代價(jià)是額外可旋轉(zhuǎn)鍵帶來(lái)的搜索復(fù)雜度上升。注意盡管 PDBQT 表示中宏環(huán)被斷鍵并加入 dummy 原子使用 Meeko 的mk_export.py或 Python 的 RDKitMolCreate 類(lèi)將對(duì)接輸出轉(zhuǎn)為 MOL/SDF 時(shí)會(huì)恢復(fù)正確連接性且不含 dummy 原子。Python 腳本化以編程方式驅(qū)動(dòng)對(duì)接引擎Vina 1.2.x 的 Python 綁定讓對(duì)接流程可以完全腳本化倉(cāng)庫(kù)在 docs/source/docking_python.rst 提供完整教程示例腳本為 example/python_scripting/first_example.py。完整 API 文檔見(jiàn) docs/source/vina.rst通過(guò)vina.vina與vina.utils模塊自動(dòng)生成。核心腳本流程如下from vina import Vina v Vina(sf_namevina) # 指定力場(chǎng)vina / ad4 / vinardo v.set_receptor(1iep_receptor.pdbqt) v.set_ligand_from_file(1iep_ligand.pdbqt) v.compute_vina_maps(center[15.190, 53.903, 16.917], box_size[20, 20, 20]) energy v.score() # 計(jì)算當(dāng)前姿態(tài)能量 print(Score before minimization: %.3f (kcal/mol) % energy[0]) energy_minimized v.optimize() # 局部能量最小化 print(Score after minimization : %.3f (kcal/mol) % energy_minimized[0]) v.write_pose(1iep_ligand_minimized.pdbqt, overwriteTrue) v.dock(exhaustiveness32, n_poses20) # 執(zhí)行對(duì)接 v.write_poses(1iep_ligand_vina_out.pdbqt, n_poses5, overwriteTrue)逐行要點(diǎn)Vina(sf_name...)同時(shí)指定力場(chǎng)還可設(shè)置cpu參數(shù)默認(rèn)cpu0使用本機(jī)全部可用 CPUcpu1僅用單核set_receptor()可同時(shí)傳入剛性受體與柔性側(cè)鏈文件如v.set_receptor(1iep_rigid.pdbqt, 1iep_flex.pdbqt)compute_vina_maps()有個(gè)實(shí)用特性——若在加載配體之前調(diào)用會(huì)為 Vina 力場(chǎng)定義的全部 22 種原子類(lèi)型計(jì)算親和力圖這對(duì)不知道配體原子類(lèi)型、需要批量虛擬篩選的場(chǎng)景非常有用也可用set_ligand_from_string()直接以 PDBQT 字符串加載分子dock(exhaustiveness32, n_poses20)執(zhí)行 32 次連續(xù)的蒙特卡洛采樣并保存 20 個(gè)姿態(tài)write_poses(..., n_poses5)只寫(xiě)出按分?jǐn)?shù)排序的前 5 個(gè)寫(xiě)入姿態(tài)數(shù)量還受energy_range約束——默認(rèn)最多寫(xiě)出與最優(yōu)姿態(tài)能量差小于 3 kcal/mol 的姿態(tài)該值可通過(guò)energy_range參數(shù)調(diào)大。optimize()對(duì)當(dāng)前姿態(tài)做局部能量最小化常用于將配體手動(dòng)放入口袋后快速消除與受體及自身的空間沖突。常用參數(shù)與常見(jiàn)問(wèn)題速查exhaustiveness 究竟控制什么FAQdocs/source/faq.rst給出了明確的底層解釋一次對(duì)接由若干從隨機(jī)構(gòu)象出發(fā)的獨(dú)立運(yùn)行組成每次運(yùn)行包含一系列順序步驟每步是隨機(jī)擾動(dòng) 局部?jī)?yōu)化BFGS 算法 接受/拒絕選擇局部?jī)?yōu)化中的打分函數(shù)及其在位置-取向-扭轉(zhuǎn)坐標(biāo)下的導(dǎo)數(shù)求值次數(shù)由收斂等準(zhǔn)則引導(dǎo)單次運(yùn)行的步驟數(shù)按配體與柔性側(cè)鏈的尺寸和柔性啟發(fā)式確定運(yùn)行次數(shù)則由exhaustiveness決定因此在并行環(huán)境中它也限制了并行度。與 AutoDock 4 不同Vina 的單次運(yùn)行可產(chǎn)出多個(gè)結(jié)果——有希望的中間結(jié)果會(huì)被記住并自動(dòng)完成合并、精煉、聚類(lèi)與排序以形成最終輸出。在 src/main/main.cpp 中可以看到該參數(shù)的默認(rèn)值定義與解析邏輯int exhaustiveness 8;命令行--exhaustiveness的默認(rèn)值為 8合法范圍 1其注釋明確roughly proportional to time。搜索空間尺寸的常見(jiàn)誤區(qū)搜索空間應(yīng)盡可能小但足夠大越小越容易被算法充分探索但配體與柔性側(cè)鏈原子不會(huì)在搜索空間外被探索一般避免超過(guò)30 × 30 × 30 ?否則應(yīng)同步提高--exhaustiveness。當(dāng)出現(xiàn)搜索空間體積超過(guò) 27000 ?3的警告時(shí)多半是把 AutoDock 4 習(xí)慣的格點(diǎn)0.375 ?當(dāng)成了埃Vina 的搜索空間尺寸單位是埃。若確實(shí)需要超大搜索空間可忽略該警告但搜索難度與耗時(shí)都會(huì)上升。姿態(tài)不正確時(shí)的排查清單包括用格點(diǎn)而非埃指定了盒子、配體/受體質(zhì)子化不正確、單純運(yùn)氣不好可換隨機(jī)種子重試、打分函數(shù)最小值本身不在正確構(gòu)象處、受體結(jié)構(gòu)質(zhì)量、誘導(dǎo)契合效應(yīng)、環(huán)構(gòu)象錯(cuò)誤、使用了 2D 平面配體輸入等。由于搜索算法具有非確定性即使輸入完全相同多次運(yùn)行結(jié)果也可能不同需要精確復(fù)現(xiàn)時(shí)應(yīng)提供相同隨機(jī)種子且保持其他輸入與參數(shù)完全一致。打分函數(shù)與輸出姿態(tài)的細(xì)節(jié)Vina忽略用戶(hù)提供的部分電荷其靜電相互作用通過(guò)疏水項(xiàng)與氫鍵項(xiàng)自行處理。Vina 是聯(lián)合原子united-atom打分函數(shù)只涉及重原子因此輸出中氫原子的位置是任意的但輸入文件中的氫用于判定氫鍵供體/受體正確的質(zhì)子化依然至關(guān)重要。--num_modes指定輸出的最大結(jié)合模式數(shù)實(shí)際輸出還受energy_range限制需要更多模式時(shí)可提高該值?？赏ㄟ^(guò)配置或命令行直接調(diào)整打分權(quán)重例如vina --weight_hydrogen -1.2 ...可將所有氫鍵強(qiáng)度加倍。參與社區(qū)與引用規(guī)范項(xiàng)目歡迎社區(qū)參與bug 或功能增強(qiáng)請(qǐng)求可通過(guò) Issue Tracker 提交貢獻(xiàn)者可以 Fork 倉(cāng)庫(kù)后提交 Pull Requestdocs/source/index.rst 的 Participating 章節(jié)。此外倉(cāng)庫(kù)同時(shí)提供了無(wú)需本地安裝、基于 Google Colab 的免安裝示例筆記本docs/source/colab_examples.rst覆蓋基礎(chǔ)對(duì)接、柔性對(duì)接與 AutoDock4 打分函數(shù)使用三種場(chǎng)景其中使用 RDKit、Molscrub、Meeko、ProDy、reduce2 與 py3Dmol 完成構(gòu)象生成、蛋白結(jié)構(gòu)預(yù)處理與可視化。AutoDock Vina 是學(xué)術(shù)軟件若在你的研究中使用了它官方docs/source/citations.rst要求引用以下核心論文Eberhardt, J., Santos-Martins, D., Tillack, A.F., Forli, S. (2021). AutoDock Vina 1.2.0: New Docking Methods, Expanded Force Field, and Python Bindings. Journal of Chemical Information and Modeling.Trott, O., Olson, A. J. (2010). AutoDock Vina: improving the speed and accuracy of docking with a new scoring function, efficient optimization, and multithreading. Journal of Computational Chemistry, 31(2), 455-461.小結(jié)從入門(mén)到生產(chǎn)級(jí)對(duì)接實(shí)驗(yàn)的路線(xiàn)圖圍繞 docs/source/index.rst 所組織的手冊(cè)與教程體系A(chǔ)utoDock Vina 的使用路徑非常清晰先通過(guò) pip/conda 安裝 vina 與 meeko 等輸入準(zhǔn)備工具再按基礎(chǔ)對(duì)接教程完成受體準(zhǔn)備 → 配體準(zhǔn)備 → 可選AutoGrid 親和力圖 → Vina/AD4 力場(chǎng)對(duì)接 → SDF 導(dǎo)出的完整閉環(huán)隨后根據(jù)靶點(diǎn)特點(diǎn)選擇柔性對(duì)接、多配體對(duì)接、鋅金屬蛋白對(duì)接、水合對(duì)接或宏環(huán)對(duì)接等專(zhuān)門(mén)化協(xié)議需要大規(guī)模篩選時(shí)使用--batch批處理模式需要定制化流程時(shí)切換到 Python 綁定。整個(gè)過(guò)程中src/main/main.cpp 等源碼文件為命令行參數(shù)的行為提供了第一手的實(shí)現(xiàn)依據(jù)而example/目錄下各協(xié)議對(duì)應(yīng)的輸入輸出文件則是驗(yàn)證你本地實(shí)驗(yàn)是否成功的最佳對(duì)照基準(zhǔn)。贊分享生物信息學(xué)科學(xué)計(jì)算科研【免費(fèi)下載鏈接】AutoDock-VinaAutoDock Vina項(xiàng)目地址https://gitcode.com/gh_mirrors/au/AutoDock-Vina點(diǎn)擊查看免費(fèi)下載相關(guān)推薦AutoDock Vina批量分子對(duì)接完全指南從零基礎(chǔ)到高效藥物虛擬篩選AutoDock Vina批量分子對(duì)接完全指南從零基礎(chǔ)到高效藥物虛擬篩選 AutoDock Vina作為分子對(duì)接領(lǐng)域的重要工具其批量處理功能能夠顯著提升藥物生物信息學(xué)科學(xué)計(jì)算科研AutoDock Vina批量分子對(duì)接實(shí)戰(zhàn)指南從入門(mén)到高效藥物篩選AutoDock Vina批量分子對(duì)接實(shí)戰(zhàn)指南從入門(mén)到高效藥物篩選 AutoDock Vina作為藥物篩選和分子互作研究的重要工具其批量分子對(duì)接功能能夠顯著生物信息學(xué)科學(xué)計(jì)算科研AutoDock-Vina虛擬篩選Python API使用指南AutoDock Vina虛擬篩選Python API使用指南 AutoDock Vina是一款廣泛使用的分子對(duì)接軟件其Python綁定接口為自動(dòng)化虛擬篩選提生物信息學(xué)科學(xué)計(jì)算科研上一篇ComfyUI ReActor換臉插件3分鐘快速上手打造專(zhuān)業(yè)級(jí)AI面部替換工作流下一篇Pixelle-Video輸入一個(gè)主題3 分鐘出片 AI 短視頻創(chuàng)作聲明：本文部分內(nèi)容由AI輔助生成（AIGC），僅供參考