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MolAICal

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[交流] 使用MolAICal和Autodock Vina兩步實現對Mpro蛋白活性口袋的虛擬篩選

使用MolAICal和Autodock Vina兩步實現對Mpro蛋白活性口袋的虛擬篩選

更多教程（含英文教程）請見如下：
MolAICal官方主頁： https://molaical.github.io
MolAICal 文章介紹：https://doi.org/10.1093/bib/bbaa161
MolAICal中文博客：https://molaical.github.io/cntutorial.html
MolAICal blogspot：https://qblab.blogspot.com

1.簡介
在本教程中，介紹了使用已知數據庫（如ZINC數據庫等）對Mpro活性口袋進行快速藥物虛擬篩選的方法。本教程學習的前提是你會用Autodock Vina處理蛋白質結構。如果你對蛋白質結構處理不熟悉，可以參考如下網站所提供的教程：https://github.com/MolAICal/documents/tree/master/tutorials/002-AIVS

2.工具
2.1. 所需軟件下載地址
1) MolAICal: https://molaical.github.io

2.2. 操作示例文件
1) 所有用到的操作教程文件均可在下面的網站下載：
https://github.com/MolAICal/tutorials/tree/master/003-VS
2) “l(fā)igandSet.mol2”文件包含16個從ZINC數據庫中選擇的配體作為示例。你也可以選擇其它數據庫進行練習。
3) 使用PDBQT格式的Mpro蛋白質文件“pro.pdbqt”用來做分子對接。

3.操作流程
轉至教程目錄：
#> cd 003-VS

1. 將配體分子集“l(fā)igandSet.mol2”分割成單個分子文件。如果你所選的藥物數據庫已經被分割成了單個分子文件，這一步可以省略。

CODE:

#> molaical.exe -tool split -w split -n 1 -v true -i ligandSet.mol2 -o splitdir  

2. 運行虛擬篩選命令。

CODE:

#> molaical.exe -dock vs -i splitdir -nc 3 

-nc: 代表CPU核心數。

4. 結果
你可使用Open Babel將PDBQT格式轉化為PDB格式。然后在UCSF Chimera中打開查看結果。本教程使用Pymol軟件展示結果（如圖1所示）。篩選配體和輸出結果在名為 “splitdir”的目錄里。對接的配體名稱中含有“_out.pdbqt”字符。圖1顯示了篩選的分子和Mpro的配體N3在活性口袋的結合情況。

使用MolAICal和Autodock Vina兩步實現對Mpro蛋白活性口袋的虛擬篩選

圖1. 綠色配體N3是 SARS-CoV-2 Mpro蛋白的抑制劑。黃色配體是由虛擬篩選得到的。

注意: 如果你想安裝Pymol，請打開：https://molaical.github.io/tutorial.html，參考教程：“Tutorials of 3D drug design by AI and virtual screening method”。

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1樓 2020-08-18 18:30:10

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