挖呀挖!AutoDock 分子对接极简实践方法

挖呀挖!AutoDock 分子对接极简实践方法👋alt

哈哈哈 开心😆

在小小的花园里面挖呀挖呀挖 🌱

种下一颗小小的种子🫘

开出一朵小小的花🌸

在大大的花园里面挖呀挖呀挖🌱

种下一颗大大的种子🫘

开出一朵大大的花🌸

挖呀挖呀挖🌱!更多的是一颗拥抱童真的心😁,在科研和生活之间找到平衡感,并保留一份属于自己的空间。

分子对接是一种广泛应用于药物发现的基于计算机结构的方法。对接能够识别具有治疗意义的新型化合物,在分子水平上预测配体-靶标相互作用,或描绘结构-活性关系 (SAR),而无需先验地了解其他靶标调节剂的化学结构。

今天大轩来和大家一起来复现一篇发表在International Journal of Molecular Sciences杂志(IF=6.208,JCR1区)一篇SCI论文中的分子对接模式图。alt

Binding efficacy of key genes to small molecule drugsalt

Part1复现思路

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Part2视频教程

《挖呀挖!AutoDock 分子对接极简实践方法👋》视频教程在B站空间“大轩的成长花园”发布哦!alt

  • 你可能很难在一开始就掌握分子对接的全部细节,我也很难通过简单的文字来向你完全讲清楚,所以大轩非常推荐你来看看我发布在B站上面的 视频教程,和我一起实践呦!如果遇到非常棘手的问题,大轩也欢迎你一起加入知识星球 AutoDock分子对接讨论小屋,我们一起来讨论如何解决这个问题!

视频更新动态,请在公众号留言大轩的AutoDock,里面会有一些提示哦!

Part3实践方法

1下载蛋白与化合物结构文件

  • BIRC3作为受体,  Glucocorticoid作为配体。
    1. RCSB PDB数据库(http://www.rcsb.org/)中找到受体蛋白BIRC3的3D结构模式,保存为“PDB”格式文件。 alt

    2. PubChem数据库下载 Glucocorticoid的2D结构。 alt

2受体与配体的结构预处理

  • 我们将使用Chem3DPymolAutoDock Vina软件来对已经下载好的结构文件进行优化和预处理。

    1. 针对Glucocorticoid配体文件,导入Chem 3D软件,进行能量最小化,输出为“MOL2”格式以保存其3D结构,并导入AutoDock Tools 1.5.6软件再输出为“PDBQT”格式文件。 alt

    2. 针对BIRC3受体文件,利用PyMOL 2.4.0软件去除水分子蛋白质受体中的原有配体,另存为pdb格式alt

      Pymol命令行快速操作

      remove solvent
      remove organic
    3. 使用AutoDock Tools 1.5.6软件对受体蛋白加氢处理,并输出为“PDBQT”格式文件。 alt

3寻找活性口袋并设置参数

  1. 使用 POCASA网站来预测蛋白质潜在的活性口袋 alt alt
  2. 使用 AutoDock Tools 1.5.6软件设置对接盒子的参数 alt

4AutoDock分子对接

  • 根据受体与配体的结构大小设定合适的对接盒子及对接参数后,设定对接形式为半柔性对接,即蛋白设置为刚性,配体分子设置为柔性后,通过 AutoDock Tools 1.5.6软件进行分子对接。 alt

5对接结果可视化

  • 将对接结果利用 PyMOLDiscovery Studio进行可视化分析。详情见视频吧!
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Part4知识星球

不出意外的话,看完这篇文章和视频教程以及相关演示文件就可以掌握这项技术了呦。嘻嘻😁当然,如果你需要更多帮助,可以加入分子对接的知识星球哦,大轩可以为你提供一对一的帮助!alt

分子对接一对一帮助包括但不限于:分子对接软件安装、脚本报错处理、可视化上手等等方面答疑。

当然,你也可以在星球寻求更多支持,与一些志同道合的伙伴们一起学习与进步。更多支持包括但不限于 R 、linux、python 书籍资料, 文献管理、文献求助、效率神器、 ChatGPT 以及 NewBing 等。

Part5共勉

下面这句话是大轩在学习分子对接过程中,被软件各种报错折磨时(这也是大轩建立知识星球的原因),在ResearchGate上面一位善良的大佬鼓励大轩的一句话,大轩触动很深,和大家共勉:

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Part6演示文件与安装包

  • 请在公众号留言 大轩的AutoDock,我会把全部演示文件与分子对接软件安装包发给你,帮助你来复现实操以快速掌握分子对接技术。

因水平有限,有错误的地方,欢迎批评指正!


Part7参考资料📚

  1. Molecular Docking: Shifting Paradigms in Drug Discovery(PMID:31487867)
  2. Single-Cell Sequencing-Based Validation of T Cell-Associated Diagnostic Model Genes and Drug Response in Crohn's Disease(PMID:37047025)
  3. Combining machine learning systems and multiple docking simulation packages to improve docking prediction reliability for network pharmacology(PMID: 24391846)
  4. 利用autudock vina将1000个配体与蛋白质进行分子对接
  5. POCASA网站
  6. 如何确定对接口袋?
  7. ResearchGate

Part8往期精彩🎉

  1. 来玩“Publish or Perish 8”!一站式多数据库SCI检索神器!

  2. 来玩!FlowUs AI🤖:生信代码注释神器~

  3. Python+FlowUs:沉浸式的文献阅读体验(上)

  4. FlowUs:基于“卡片-双链-项目”的数字花园

  5. ChatGPT的拓展玩法:侧边栏聊天+记录保存+快速访问


哈喽,欢迎来到大轩的成长花园,这里有大轩的一些学习与科研历程中的点滴记录与复盘。作为一名中医学专业的学生,我深知自己在学习和科研探索的路上还有许多需要提升和改进的地方。因此,我特别希望能够和老师和同学们多多交流,互相学习和探讨,争取获得更大的进步。大轩诚挚邀请你与大轩一同努力,携手并进,共同见证我们彼此的成长之路。欢迎给大轩发邮件:daxuan111000@163.com,让我们分享彼此的知识,交流彼此的心得,共同成长。

  • 嘿嘿~希望今天的分享对你有所帮助!欢迎点赞、收藏、转发喔😁!

晚安哦!!!嘿嘿!!棒棒哒!!脚踏实地便是突破的方法。

大轩邀请你来玩FlowUs

FlowUs作为新一代知识管理与协作平台,以云端笔记为载体,配合在线文档、知识库、文件夹等多形态功能,为个人和团队提供数字信息管理与协同的一站式工作中心。

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  • 大轩的邀请码: JG02WW
  • 大轩的邀请链接: https://flowus.cn/login?code=JG02WW

如果你想了解FlowUs更多实践方法,请在公众号留言,我们一起讨论,一起搭建属于自己的数字花园😊~

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