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Autodock4(A4)和Autodock Vina(AV)区别

看下官方文件
两者都是Molecular Graphics Lab开发的，都可以通过AutoDock Tools（ADT）查看结果。

1 AV比A4预测的精确性更高

2 也可以ADT可视化操作。A4中需要的GPF,DPF，map文件不需要了（用A4必须有这些步骤）。

3 AV比A4操作简单

4 速度更快，时间更短。

5 可变的侧链。

However, the source code, the scoring funcion and the actual algorithms used are brand new, so it’s more correct to think of AutoDock Vina as a new “generation” rather than “version” of AutoDock.

所以，接下来用Autodock Vina开始对接

前面刚写了如何用PyMOL进行可视化
是用pdb中现有的受体配体，那如果是自己的蛋白和小分子配体文件呢（这里假设已经知道自己想做哪个哪个蛋白和分子）？那需要先做对接，得到最佳的匹配结构，然后再在PyMOL中进行可视化。
至于，究竟想做哪个蛋白或小分子？后面再来写，大概就是如何选取关键蛋白。
今天我们用EGFR作为受体，小分子配体是Osimertinib，还有一个未知的文件。
autodock不识别中文路径，所以一定要英文，下面步骤开始之前，先建立一个文件夹假如命为dockd。
并且在软件中设为默认目录

image.png
image.png

要想用Autodock vina做分子对接（本质就是生物化学中的锁匙学说），得现有让这个软件能识别的蛋白和配体文件。

1 受体蛋白和小分子配体的准备（pdb格式）

1.1 PDB格式蛋白文件的获取

还是在PDB下载。
search后出现以下界面

PDB-EFGR
要下载哪一个？一看结构很多相似。图中框起来的都是重要的筛选标签。
image.png
确定后结果如下
image.png
这里的1.07Å，Å是光波长度和分子直径的常用计量单位，值越小，分辨率越高，结构越准确。我们可以从页面里面看见一下基本信息，比如方法，物种以及被解析的时间等。还有配体的详细信息，比如SIMILES
image.png
下载PDB格式文件到dockd文件夹。
导入PyMOL,把其中的水分子，其他配体全部删除。
image.png
然后export为新pdb文件
image.png

还可以结合unipro进行确认。
如果没有结构的蛋白那就要自己预测了。比如SWISS-MODEL

1.2 配体文件的获得

ADT不识别SDF文件，可以读入mol2或pdb格式文件。

A pubmed下载

image.png
PUBMED不提供pdb格式文件下载，有两种办法
第一，下载sdf格式，通过openBabel软件转换。
第二，复制SIMILES,进行在线转换
image.png
提供下配体2的SIMILES
C1CC2=C(N=CN2C1)C@HN4CC5=C(C4=O)C=C(C=C5C(F)(F)F)C#CC6=CC=C(C=C6)CN7CCC(CC7)CO

现在为止，我们得到了蛋白和配体的识别的文件。

2 蛋白受体预处理

通过上面过程，受体和小分子的pdb格式都有了。接下来要进行蛋白受体预处理。比如去水，加氢，导出PDBQT为受体文件。
刚才去水已经用pymol软件处理了，ADT也提供这个功能。

image.png

File-read molecule，选择刚才的py输出的蛋白文件
Delete water,hydrogens-add,ok

image.png
保存为pdb文件
image.png
Grid-macromolecule-choose-select molecule,自动提示保存为pdbqt文件。

处理完了，就delete，方便处理其他小分子

3配体小分子的预处理

3.1 加氢

读入小分子文件
File-read molecule-mol2或pdb文件
在选择一个分子作为配体或受体之前，必须把所有的氢都加到这个分子上。所以这里我们打开小分子文件后，加氢这一步弹出的窗口默认就行
Edit-hydorgens-add

3.2 选为配体

Ligand-input-choose-选择-确定
接下来检测扭转键和中心，输出PDBQT格式的配体文件，
Ligand-torsion tree-detect root done
Ligand-output-save as PDBQT
到现在为止受体和配体的PDBQT文件都得到了。

4 Autodock Vina对接操作与对接结果解读

Grid-macromolecule-open-蛋白的pdbqt文件-打开-yes
导入小分子
Grid-set map types-open ligands-小分子pdbqt

image.png

4.1 设置对接box

Grid-grid box

image.png

通过拖曳，让盒子全部覆盖住受体
然后哪个角度都看不到盒子外的蛋白，就可以了
包裹住后，要把盒子里的小分子拖曳出来，步骤如下

image.png
再重新把刚才的勾回去mouse那个框 image.png

File-close savingcurrent
Docking-output-vinaconfig

image.png

工作目录多了一个文件txt

image.png
打开看

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虚线框内的部分可以忽略，是Autodock4的部分内容。

注意：这里Autodock4有额外操作，便于PyMOL可视化的结果

首先，保证这两个文件在工作目录下

image.png

设置好格子并保存后

输出gpf文件
grid-output-save GPF
然后run-run autogrid,会自动填充gpf文件，launch，会发现文件夹下多了很多文件
我们需要的是glg文件
后面会用
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5运行dockvina

Run—run autodock vina

image.png

Launch后需要等待
出现结果

image.png
结果显示两个分子对接非常好，结合能都小于-5,
现在看个其他的对接结果，就能知道这个结果的好
image.png

出现了以下结果

image.png
可用txt打开
到此对接完成，可以删除所有
Edit-delete-delete all molecules