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使用MolAICal和Autodock Vina两步实现对Mpro蛋白活性口袋的虚拟筛选
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使用MolAICal和Autodock Vina两步实现对Mpro蛋白活性口袋的虚拟筛选 更多教程（含英文教程）请见如下： MolAICal官方主页： https://molaical.github.io MolAICal 文章介绍：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.简介 在本教程中，介绍了使用已知数据库（如ZINC数据库等）对Mpro活性口袋进行快速药物虚拟筛选的方法。本教程学习的前提是你会用Autodock Vina处理蛋白质结构。如果你对蛋白质结构处理不熟悉，可以参考如下网站所提供的教程：https://github.com/MolAICal/documents/tree/master/tutorials/002-AIVS 2.工具 2.1. 所需软件下载地址 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网站下载： https://github.com/MolAICal/tutorials/tree/master/003-VS 2) “ligandSet.mol2”文件包含16个从ZINC数据库中选择的配体作为示例。你也可以选择其它数据库进行练习。 3) 使用PDBQT格式的Mpro蛋白质文件“pro.pdbqt”用来做分子对接。 3.操作流程 转至教程目录： #> cd 003-VS 1. 将配体分子集“ligandSet.mol2”分割成单个分子文件。如果你所选的药物数据库已经被分割成了单个分子文件，这一步可以省略。 2. 运行虚拟筛选命令。 4. 结果 你可使用Open Babel将PDBQT格式转化为PDB格式。然后在UCSF Chimera中打开查看结果。本教程使用Pymol软件展示结果（如图1所示）。筛选配体和输出结果在名为 “splitdir”的目录里。对接的配体名称中含有“_out.pdbqt”字符。图1显示了筛选的分子和Mpro的配体N3在活性口袋的结合情况。  图1. 绿色配体N3是 SARS-CoV-2 Mpro蛋白的抑制剂。黄色配体是由虚拟筛选得到的。 注意: 如果你想安装Pymol，请打开：https://molaical.github.io/tutorial.html，参考教程：“Tutorials of 3D drug design by AI and virtual screening method”。 |
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