Autodock vina批量分子对接(虚拟筛选)
我是一块砖,哪里需要那里搬。。一两年前做过一次分子对接,没想到又被叫去做(不过需求完全不同,这次要批量,而且是小分子,服务器也换了,一切都需要找资料完全重启,不过现在资料比以前多很多了,感谢各位大佬),简单记录一下
资料来源
首选看这个,可以跟着手操一波小分子的下载和软件的使用(主要录制的比较好)
【虚拟筛选】使用Autodock_vina进行批量分子对接_哔哩哔哩_bilibili
但是接着就要看这个(上面那个不是很全),这个大佬最详细(蛋白的处理看这个)
小分子虚拟筛选与分子模拟课程——4.批量小分子对接_哔哩哔哩_bilibili
基础知识:比如为何需要pdbqt格式
分子对接基础知识 - xiaojikuaipao - 博客园 (cnblogs.com)
安装的指导文件看下面这些
vina的指导文档,必看(提供了好几种安装方式,一种不行换一种,其实操作非常详细了,很多都不一定需要手动调整,直接Linux里面用就行)
Installation — Autodock Vina 1.2.0 documentation (autodock-vina.readthedocs.io)
vina的指导pdf
https://autodock-vina.readthedocs.io/_/downloads/en/latest/pdf/
Open Babel的安装
Open Babel的安装与使用 - 云+社区 - 腾讯云 (tencent.com)
一,蛋白的下载和处理
1. PDB文件内容
文献搜索,或者网站中找,但老实说它的搜索功能有点奇怪,有时候不同关键词(但是应该指向的是一种东西)不同结果
RCSB PDB: Homepage
2.PDB文件的处理
2.1 去除原有小分子ligand+加氢(polar)+导出为pdbqt文件
Discover_studio
【八分熟肉】【分子对接】使用Discovery_studio进行分子对接前蛋白质预处理_哔哩哔哩_bilibili
或者pymol 处理
还要安装windows版本的MGBtools,主要是为了导出pdbqt文件,操作如下
![](https://img.haomeiwen.com/i23627621/1ce021b13605e571.png)
3.对接的口袋哪里找
用这个网站预测,然后下载活性区域
Zentrum für Bioinformatik: Universität Hamburg - Proteins Plus Server
4.使用autodocktools进行活性口袋的预测,得到配置文件config.txt
receptor=
ligand=
center_x=100.657
center_y=6.351
center_y=40.898
size_x=46
size_y=34
size_z=28
exhaustiveness=16
num_modes=9
energy_range=4
二,软件的安装
vina 和openbabel的安装
2.11 vina的conda和pip安装
这里注意要是python3.7的环境,因为最新版本已经到10了,所以如果直接安装python3的话,会装到python3.10,会有报错
conda create -n vina2 python=3.7
conda activate vina2
pip install -U numpy vina
但是奇葩的是虽然安装上,但是输入vina是没有办法调用的,不知道什么原因,但是好在官网提供了其他方式,直接下载即可用
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)
注意要给权限
chmod 755 vina_1.2.3_linux_x86_64
调用出结果即可
./vina_1.2.0_linux_x86_64 --help
## 或者使用绝对路径
2.13 官网下载vina(最佳方式,推荐)
使用了半天才发现,官网这个下载才是最佳的,Linux下载解压之后,里面还有一个叫vina_split的脚本,这个很重要,因为如果你从zinc上下载的是pdbqt格式的话,下载的pbdqt格式是一个整体,需要用这个软件去分割
Download AutoDock4 – AutoDock (scripps.edu)
2.13 openbabel
用来解压mol文件,因为我们从zinc数据库下载的是一个mol2的压缩文件,要用这个进行解压
conda install -y openbabel ## 用来解压mol文件
常用分子格式转换命令
mol2格式转pdbqt格式:
obabel -imol2 ligand.mol2 -opdbqt -O ligand.pdbqt
pdb格式转mol2格式:
obabel -ipdb ligand.pdb -omol2 ligand.mol2
smiles格式转2D的sdf格式:
obabel ligands.smi -O ligands.sdf –gen2d
smiles格式转3D的sdf格式:
obabel ligands.smi -O ligands.sdf –gen3d
sdf格式转smiles格式,删除氢:
obabel ligands.sdf -osmi -O ligands.smi -d
sdf格式转smiles格式,添加氢:
obabel ligands.sdf -O ligands.smi -h
2.2 MGLTools的安装
用来将mol2转换为pdbqt文件,注意看下面的这个教程的操作
直接下载,然后解压即可,需要用到其中的prepare_ligand4.py
Downloads – mgltools (scripps.edu)
Linux上安装MGLtools - 知乎 (zhihu.com)
bash $MGL_ROOT/install.sh
!后面会出现install.sh后面会出现几个alias,要将其放入.bashrc,还要source一下
这个软件因为是python2写的,所以注意需要用到python2的环境,所以按照上面的教程设置2也行,或者直接创建conda的python2的环境
conda create -n vina3 python=2.7
三, zinc小分子数据库的下载
如何从ZINC数库(www.zinc15.docking.org)下载虚拟筛选化合物库 - 知乎 (zhihu.com)
按照第一个视频上面的操作就好,我们下载的是mol2格式,通过fda认证的小分子药物
ZINC (docking.org)
四.基础操作
4.1 obabel解压缩
首先我们下载的是一个fda.mol2文件,这是个大的压缩文件,要使用obabel 进行解压缩成若干个小的mol2文件
obabel -i mol2 fda.mol2 -o mol2 -O fda.mol2 -m
4.2 使用MGLTools中的小工具循环将mol2文件转换为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 进行分子对接
因为我使用的是不需要安装的vina,也就是GitHub下载的版本,这个版本又和视频之中的不一样,会少了一个log选项,所以你如果是按照视频之中的安装,那么分子对接的命令和我是不一致的,help一下命令,看看参数
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
先简单测试一波一个分子能不能操作
./vina_1.2.3_linux_x86_64 --config config.txt --ligand fda666.pdbqt --out test/666.pdbqt
可以,那么循环操作就可以了
for i in *pdbqt;do ./vina_1.2.3_linux_x86_64 --config config.txt --ligand $i --out test/$i.log ;done
不过很明显从参数来看vina 1.2版本以上是内置了使用cpu并行运算的,一次搞n个分子,但是不是很明白怎么操作,有知道的大佬可以在评论区说一下
但是我还是懂的其他Linux和python的并行操作的,起码有三种方式可以搞,但是在这里就不展开了(哈,会不会有人想打我)
补充:vina可以在python中使用的脚本
看到这个我也就明白为何pip安装的Linux调用不了,因为这个是直接在python调用包才行(自己有点愚蠢了)
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)
之后还有分子动力学模拟,之前看过一篇文献叫Beware of docking!
,大概意思就是docking只能提供一个切面,分子动力学模拟比较可靠一点。所以如果想要深入的话,可以以分子对接作为筛选,筛选前面几个分子然后去做分子动力学模拟。