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使用MolAICal进行药物ADMET的预测和分子属性的计算
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使用MolAICal进行药物ADMET的预测和分子属性的计算 作者：Qifeng Bai（update 2022-5-11） 更多教程（含英文教程）请见如下： MolAICal官方主页：https://molaical.github.io MolAICal官方主页中国镜像：https://molaical.gitee.io MolAICal 文章介绍：https://arxiv.org/abs/2006.09747 和 https://doi.org/10.1093/bib/bbaa161 MolAICal中文博客：https://molaical.github.io/cntutorial.html MolAICal Twitter：https://twitter.com/MolAICal MolAICal QQ学术讨论群： 1151656349 1. 简介 由于毒性和不可接受的疗效，导致大约有40%的候选药物研发失败。在这种情况下，药物ADMET（吸收，分布，代谢，排泄和毒性）的预测在候选药物研发中起到重要作用。在本教程中，介绍了使用MolAICal和FP-ADMET [1] 进行药物ADMET和分子属性的预测。有关更详细的MolAICal介绍，请阅读本文(https://doi.org/10.1093/bib/bbaa161)。 2. 方法和材料 2.1. 软件要求 1) MolAICal: https://molaical.github.io 或 https://molaical.gitee.io 注意: 请确保MolAICal安装正确! 本教程需要使用目前开发版本的MolAICal（Development version），本功能会添加在MolAICal v2.x（含版本2.0）。 2.2. 本教程所需文件 1) 所有在教程中的重要文件可以从该网址下载： https://gitee.com/molaical/tutorials/tree/master/018-admet Part I. 药物的ADMET计算 1. 安装FP-ADMET 目前只支持Linux版本的MolAICal实现Part I的教程。 1) 点击并打开FP-ADMET的下载网址: DownloadModel 然后在打开的网址上依次打开 “AImodels-->ADMET-->FPADMET-->linux64”，并下载文件“fpadmet.tar.gz” 2) 将“fpadmet.tar.gz”移到文件夹“MolAICal-xxx/mtools”中。其中“MolAICal-xxx”是MolAICal的解压安装目录。而“mtools”是“fpadmet.tar.gz”要移入的目录。 3) 解压文件 切换到目录fpadmet: 4) 安装fpadmet 现在已成功安装fpadmet。 2. 计算药物的ADMET步骤 2.1. ADMET计算所需文件的格式 用户需要输入正确的文件格式，如图1所示：每一行包含一个分子的SMILES序列和分子名称，其中第一列是分子的SMILES序列，第二列是分子名称；且第一列与第二列之间至少含有1个空格。  图1. 输入文件的格式 2.2. 计算所有SMILES格式分子的ADMET条目 切换到目录018-admet, 并运行如下命令: 结果的解释：命令运行完毕后将输出一个结果文件“results.dat”。打开文件“results.dat”, 可以发现里面包含了所有分子的所有ADMET条目的计算结果。例如，预测Blood–brain-barrier penetration (条目2) 和pKa dissociation constant (条目50) 的结果如下: “lig1”是药物或配体的名称。化合物“lig1”的标签“Yes”表明该化合物预测适用于血脑屏障穿透。置信值为0.93表示分类器非常确定，并且预测可能是单个标签。可信度相对较低的值（0.32）表明：像“lig1”这样的化合物在训练集中没有足够的代表性，用户应谨慎处理预测。对于第50项的回归示例，计算了95%的预测区间（pKa在0.025和97.5%的预测），并给出了单个观察的预测范围。正如FP-ADMET的原始论文所说：狭窄的预测区间表明与预测相关的不确定性较低[1]。有关预测结果的更详细解释，请查看与本教程文档放一起的文件夹“doc”中名为“ADMETModels doc.pdf”、“FP-ADMET.pdf”和“FP-ADMET-SI.pdf”的文件。 2.3. 计算所有SMILES格式分子的单个ADMET条目 切换到018-admet，并使用如下命令: 结果的解释: 由于选择了任务项1，它将生成一个名为“1.dat”的文件。如果选择任务项2，它将生成一个名为“2.dat”的文件。如果选择任务项3，它将生成一个名为“3.dat”的文件……因此生成的结果文件的前缀名称与所选任务项相同。打开文件“1.dat”，“1.dat”的内容如下： 它仅显示了ADMET中所有分子的“1: Anticommensal Effect on Human Gut Microbiota”项的计算结果。要了解ADMET的所有项目，请查看MolAICal手册，或与本教程文件放在一起的文件夹“doc”中名为“ADMETModels doc.pdf”、“FP-ADMET.pdf”和“FP-ADMET-SI.pdf”的文件。 Part II. 使用MolAICal计算ADME和分子属性 本部分教程适用Linux或Windows版的MolAICal。 在Part II教程中，将展示MolAICal计算分子ADME和分子属性的步骤，具体如下： 1) 如果“-s”是0, 将会输出药物分子的所有属性信息 2) 如果“-s”是1, 将会输出一个药物分子简短的ADME信息 例如，输出结果如下： 3) 如果“-s”是2, 将会输出分子的一些基础信息，如分子量、氢键供体数等。 更多属性预测的条目信息，请参考MolAICal手册。 Reference 1. Venkatraman V. FP-ADMET: a compendium of fingerprint-based ADMET prediction models. J Cheminform. 2021;13(1):75. |
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