資料來源

首選看這個，可以跟著手操一波小分子的下載和軟件的使用（主要錄制的比較好）
【虛擬篩選】使用Autodock_vina進行批量分子對接_嗶哩嗶哩_bilibili

但是接著就要看這個（上面那個不是很全）蛛蒙，這個大佬最詳細（蛋白的處理看這個）
小分子虛擬篩選與分子模擬課程——4.批量小分子對接_嗶哩嗶哩_bilibili

基礎知識：比如為何需要pdbqt格式
分子對接基礎知識 - xiaojikuaipao - 博客園 (cnblogs.com)

安裝的指導文件看下面這些

vina的指導文檔，必看（提供了好幾種安裝方式阴挣，一種不行換一種帆谍，其實操作非常詳細了，很多都不一定需要手動調整榕酒，直接Linux里面用就行）
Installation — Autodock Vina 1.2.0 documentation (autodock-vina.readthedocs.io)
vina的指導pdf
https://autodock-vina.readthedocs.io/_/downloads/en/latest/pdf/

Open Babel的安裝
Open Babel的安裝與使用 - 云+社區(qū) - 騰訊云 (tencent.com)

一甲馋，蛋白的下載和處理

1. PDB文件內容

文獻搜索埂奈，或者網(wǎng)站中找，但老實說它的搜索功能有點奇怪定躏，有時候不同關鍵詞（但是應該指向的是一種東西）不同結果
RCSB PDB: Homepage

2.PDB文件的處理

2.1 去除原有小分子ligand+加氫（polar)+導出為pdbqt文件

Discover_studio
【八分熟肉】【分子對接】使用Discovery_studio進行分子對接前蛋白質預處理_嗶哩嗶哩_bilibili

或者pymol 處理

還要安裝windows版本的MGLtools账磺，主要是為了導出pdbqt文件芹敌，操作如下

image.png

3.對接的口袋哪里找

用這個網(wǎng)站預測，然后下載活性區(qū)域
Zentrum für Bioinformatik: Universit?t Hamburg - Proteins Plus Server

4.使用autodocktools進行活性口袋的預測,得到配置文件config.txt

receptor=
ligand=

center_x=100.657
center_y=6.351
center_z=40.898

size_x=46
size_y=34
size_z=28

exhaustiveness=16
num_modes=9
energy_range=4

二垮抗，軟件的安裝

vina 和openbabel的安裝

2.11 vina的conda和pip安裝

這里注意要是python3.7的環(huán)境氏捞，因為最新版本已經(jīng)到10了，所以如果直接安裝python3的話，會裝到python3.10，會有報錯

conda create -n vina2 python=3.7
conda activate vina2
pip install -U numpy vina

但是奇葩的是雖然安裝上箱玷，但是輸入vina是沒有辦法調用的稼稿，不知道什么原因坑律，但是好在官網(wǎng)提供了其他方式，直接下載即可用
Installation — Autodock Vina 1.2.0 documentation (autodock-vina.readthedocs.io)

2.12 vina的直接使用

Releases · ccsb-scripps/AutoDock-Vina (github.com)

注意要給權限

chmod 755 vina_1.2.3_linux_x86_64

調用出結果即可

./vina_1.2.0_linux_x86_64 --help

## 或者使用絕對路徑

2.13 官網(wǎng)下載vina(最佳方式，推薦）

使用了半天才發(fā)現(xiàn)，官網(wǎng)這個下載才是最佳的栋烤，Linux下載解壓之后，里面還有一個叫vina_split的腳本挺狰，這個很重要明郭，因為如果你從zinc上下載的是pdbqt格式的話，下載的pbdqt格式是一個整體丰泊，需要用這個軟件去分割
Download AutoDock4 – AutoDock (scripps.edu)

2.13 openbabel

用來解壓mol文件薯定，因為我們從zinc數(shù)據(jù)庫下載的是一個mol2的壓縮文件，要用這個進行解壓

conda install -y openbabel  ## 用來解壓mol文件

###常用分子格式轉換命令瞳购，和上下文其實關系不大话侄，屬于后來補充的一些操作方法
mol2格式轉pdbqt格式：
obabel -imol2 ligand.mol2 -opdbqt -O ligand.pdbqt

pdb格式轉mol2格式：
obabel -ipdb ligand.pdb -omol2 ligand.mol2

smiles格式轉2D的sdf格式：
obabel ligands.smi -O ligands.sdf –gen2d

smiles格式轉3D的sdf格式：
obabel ligands.smi -O ligands.sdf –gen3d

sdf格式轉smiles格式，刪除氫：
obabel ligands.sdf -osmi -O ligands.smi -d

sdf格式轉smiles格式学赛，添加氫：
obabel ligands.sdf -O ligands.smi -h

2.2 MGLTools的安裝

用來將mol2轉換為pdbqt文件满葛，注意看下面的這個教程的操作

直接下載，然后解壓即可罢屈，需要用到其中的prepare_ligand4.py

Downloads – mgltools (scripps.edu)

Linux上安裝MGLtools - 知乎 (zhihu.com)

bash $MGL_ROOT/install.sh

!后面會出現(xiàn)install.sh后面會出現(xiàn)幾個alias，要將其放入.bashrc篇亭，還要source一下

這個軟件因為是python2寫的缠捌，所以注意需要用到python2的環(huán)境,所以按照上面的教程設置2也行，或者直接創(chuàng)建conda的python2的環(huán)境

 conda create -n vina3 python=2.7

三译蒂， zinc小分子數(shù)據(jù)庫的下載

如何從ZINC數(shù)庫（www.zinc15.docking.org）下載虛擬篩選化合物庫 - 知乎 (zhihu.com)

按照第一個視頻上面的操作就好曼月，我們下載的是mol2格式，通過fda認證的小分子藥物
ZINC (docking.org)

四.基礎操作

4.1 obabel解壓縮

首先我們下載的是一個fda.mol2文件柔昼，這是個大的壓縮文件,要使用obabel 進行解壓縮成若干個小的mol2文件

obabel -i mol2 fda.mol2 -o mol2 -O fda.mol2 -m

注：其實看上面就知道其實不需要prepare這個obabel 也可以將mol2轉換為pdbqt

4.2 使用MGLTools中的小工具循環(huán)將mol2文件轉換為pdbqt文件

 for i in *mol2;do echo $i; pythonsh ~/Biosfot/mgltools_x86_64Linux2_1.5.6/MGLToolsPckgs/AutoDockTools/Utilities24/prepare_ligand4.py  -l $i $i.pdbqt ;done

4.3 進行分子對接

因為我使用的是不需要安裝的vina哑芹，也就是GitHub下載的版本，這個版本又和視頻之中的不一樣捕透，會少了一個log選項聪姿，所以你如果是按照視頻之中的安裝碴萧，那么分子對接的命令和我是不一致的,help一下命令，看看參數(shù)

AutoDock Vina v1.2.3

Input:
  --receptor arg             rigid part of the receptor (PDBQT)
  --flex arg                 flexible side chains, if any (PDBQT)
  --ligand arg               ligand (PDBQT)
  --batch arg                batch ligand (PDBQT)
  --scoring arg (=vina)      scoring function (ad4, vina or vinardo)

Search space (required):
  --maps arg                 affinity maps for the autodock4.2 (ad4) or vina
                             scoring function
  --center_x arg             X coordinate of the center (Angstrom)
  --center_y arg             Y coordinate of the center (Angstrom)
  --center_z arg             Z coordinate of the center (Angstrom)
  --size_x arg               size in the X dimension (Angstrom)
  --size_y arg               size in the Y dimension (Angstrom)
  --size_z arg               size in the Z dimension (Angstrom)
  --autobox                  set maps dimensions based on input ligand(s) (for
                             --score_only and --local_only)

Output (optional):
  --out arg                  output models (PDBQT), the default is chosen based
                             on the ligand file name
  --dir arg                  output directory for batch mode
  --write_maps arg           output filename (directory + prefix name) for
                             maps. Option --force_even_voxels may be needed to
                             comply with .map format

Misc (optional):
  --cpu arg (=0)             the number of CPUs to use (the default is to try
                             to detect the number of CPUs or, failing that, use
                             1)
  --seed arg (=0)            explicit random seed
  --exhaustiveness arg (=8)  exhaustiveness of the global search (roughly
                             proportional to time): 1+
  --max_evals arg (=0)       number of evaluations in each MC run (if zero,
                             which is the default, the number of MC steps is
                             based on heuristics)
  --num_modes arg (=9)       maximum number of binding modes to generate
  --min_rmsd arg (=1)        minimum RMSD between output poses
  --energy_range arg (=3)    maximum energy difference between the best binding
                             mode and the worst one displayed (kcal/mol)
  --spacing arg (=0.375)     grid spacing (Angstrom)
  --verbosity arg (=1)       verbosity (0=no output, 1=normal, 2=verbose)

Configuration file (optional):
  --config arg               the above options can be put here

Information (optional):
  --help                     display usage summary
  --help_advanced            display usage summary with advanced options
  --version                  display program version

先簡單測試一波一個分子能不能操作

./vina_1.2.3_linux_x86_64 --config config.txt --ligand fda666.pdbqt --out test/666.pdbqt

可以末购，那么循環(huán)操作就可以了

for i in *pdbqt;do ./vina_1.2.3_linux_x86_64 --config config.txt --ligand $i --out test/$i.log ;done

不過很明顯從參數(shù)來看vina 1.2版本以上是內置了使用cpu并行運算的破喻，一次搞n個分子

但直接使用Linux和python的并行操作也可以

補充：vina可以在python中使用的腳本

Python scripting — Autodock Vina 1.2.0 documentation (autodock-vina.readthedocs.io)

#! /usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
#
# My first example with AutoDock Vina in python
#

from vina import Vina


v = Vina(sf_name='vina')

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])

# Score the current pose
energy = v.score()
print('Score before minimization: %.3f (kcal/mol)' % energy[0])

# Minimized locally the current pose
energy_minimized = v.optimize()
print('Score after minimization : %.3f (kcal/mol)' % energy_minimized[0])
v.write_pose('1iep_ligand_minimized.pdbqt', overwrite=True)

# Dock the ligand
v.dock(exhaustiveness=32, n_poses=20)
v.write_poses('1iep_ligand_vina_out.pdbqt', n_poses=5, overwrite=True)

之后還有分子動力學模擬，之前看過一篇文獻叫Beware of docking!
盟榴，大概意思就是docking只能提供一個切面曹质，分子動力學模擬比較可靠一點。所以如果想要深入的話擎场，可以以分子對接作為篩選羽德，篩選前面幾個分子然后去做分子動力學模擬。