outdockvina分子對(duì)接操作手冊(cè)

虛擬篩選實(shí)例分析主要內(nèi)容1、對(duì)接理論局部a/分子對(duì)接介紹。b/靶點(diǎn)的選擇、結(jié)合位點(diǎn)確實(shí)認(rèn)；c/虛擬篩選的一般流程；2、對(duì)接實(shí)戰(zhàn)局部a/小分子數(shù)據(jù)庫的建設(shè)；b/軟件AutoDockVina的介紹；c/實(shí)例演示。獲得受體PDB文件和3D小分子數(shù)據(jù)庫；受體對(duì)接前處理；受體結(jié)合位點(diǎn)確實(shí)定；晶格的生成；對(duì)接操作；結(jié)果查看與軟件分析〔蛋白文件準(zhǔn)備、小分子文件準(zhǔn)備、建盒子、對(duì)接〕3、后續(xù)分析流程常用的后續(xù)小分子分析方法介紹； 2虛擬篩選實(shí)例分析虛擬篩選3虛擬篩選實(shí)例分析是計(jì)算機(jī)輔助藥物設(shè)計(jì)的核心技術(shù)之一。狹義上講，基于分子對(duì)接的數(shù)據(jù)庫搜索方法稱為虛擬篩選。廣義地講，只要是基于某種問題形式的數(shù)據(jù)庫篩選方法都可以稱為虛擬篩選。虛擬篩選的目標(biāo)是從幾十到上百萬個(gè)分子中，發(fā)現(xiàn)具成藥性的先導(dǎo)化合物，降低實(shí)驗(yàn)篩選化合物數(shù)量，縮短研究周期，節(jié)約研究經(jīng)費(fèi)。虛擬篩選根本方法4虛擬篩選實(shí)例分析虛擬篩選基于配體基于受體LBVSSBVSLBVS是根據(jù)藥物活性的一系列化合物的結(jié)構(gòu)、理化性質(zhì)與生物活性的分析，建立適宜的查詢結(jié)構(gòu)，進(jìn)而進(jìn)行小分子庫的搜索，如基于藥效團(tuán)模型的虛擬篩選?；谒幮F(tuán)模型的虛擬篩選是應(yīng)用最多的LBVS方法之一。SBVS主要是指基于分子對(duì)接的虛擬篩選方法。虛擬篩選方法可分為基于配體結(jié)構(gòu)的虛擬篩選(1igand-basedvirtualscreening，LBVS)和基于受體的虛擬篩選(structure-basedvirtualscreening，SBVS)兩種形式。5分子對(duì)接的最初思想起源于FisherE提出的“鎖和鑰匙模型”。即受體與配體的相互識(shí)別首要條件是空間結(jié)構(gòu)的匹配。

配體受體復(fù)合物受體－配體的鎖和鑰匙模型

虛擬篩選實(shí)例分析分子對(duì)接6perfectmatch！虛擬篩選實(shí)例分析這類方法首先要建立大量化合物〔例如幾十至上百萬個(gè)化合物〕的三維結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫，然后將庫中的分子逐一與靶標(biāo)分子進(jìn)行“對(duì)接”〔docking〕，通過不斷優(yōu)化小分子化合物的位置〔取向〕以及分子內(nèi)部柔性鍵的二面角〔構(gòu)象〕，尋找小分子化合物與靶標(biāo)大分子作用的最正確構(gòu)象，計(jì)算其相互作用及結(jié)合能。在庫中所有分子均完成了對(duì)接計(jì)算之后，即可從中找出與靶標(biāo)分子結(jié)合的最正確分子〔前50或前100名〕分子對(duì)接的根本方法（1）剛體對(duì)接：指在對(duì)接過程中，研究體系（受體和配體）的構(gòu)象不發(fā)生變化。適合考察比較大的體系，如蛋白質(zhì)和蛋白質(zhì)間以及蛋白質(zhì)和核酸之間的對(duì)接。（2）半柔性對(duì)接：指在對(duì)接過程中，研究體系尤其是配體的構(gòu)象允許在一定的范圍內(nèi)變化。適合處理大分子和小分子間的對(duì)接，對(duì)接過程中，小分子的構(gòu)象一般是可以變化的，但大分子是剛性的。（3）柔性對(duì)接：指在對(duì)接過程中，研究體系的構(gòu)象基本上可以自由變化的。一般用于精確考慮分子間的識(shí)別情況。由于計(jì)算過程中體系的構(gòu)象可以變化，所以計(jì)算耗費(fèi)最大。7虛擬篩選實(shí)例分析8虛擬篩選流程9虛擬篩選實(shí)例分析(A)準(zhǔn)備工作蛋白靶標(biāo)化合物數(shù)據(jù)庫分子對(duì)接結(jié)果(B)虛擬篩選對(duì)接軟件：Autodockvina、Gold,Dock,Discoverstudio等?；衔飻?shù)據(jù)庫：pdbqt格式

2D->3D

軟件openbabel蛋白靶標(biāo)：來源PDB數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)分析軟件MGLTOOLS化合物數(shù)據(jù)庫10虛擬篩選實(shí)例分析PubChem()是由美國國家衛(wèi)生研究所〔NIH〕建立的關(guān)于小分子生物活性的公共數(shù)據(jù)庫.11PubChemPcsubstancecontainsabout120millionrecords.Pccompoundcontainsnearly48millionuniquestructures.PCBioAssaycontainsmorethan717,000BioAssays.支持文本檢索和結(jié)構(gòu)檢索

虛擬篩選實(shí)例分析PubChem檢索可得到的結(jié)果包含了分子式、SMILES、2D和3D結(jié)構(gòu)、InChI和InChIKey、相對(duì)分子質(zhì)量、脂水分配系數(shù)、氫鍵受體和供體數(shù)目、可旋轉(zhuǎn)鍵數(shù)目、互變異構(gòu)體數(shù)目等根本的結(jié)構(gòu)信息和物化性質(zhì)，除此以外，還有該化合物作為藥物的劑型和商品信息、藥理性質(zhì)、毒性、生物活性檢測(cè)等信息，并通過文獻(xiàn)分類副標(biāo)題可以查看相關(guān)文獻(xiàn)。12虛擬篩選實(shí)例分析DrugBankDrugBank〔〕是1個(gè)包含藥物的結(jié)構(gòu)、藥效、作用靶標(biāo)等信息的綜合數(shù)據(jù)庫，是由Alberta大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)和生物學(xué)系的DavidWishart博士最初建立的。13主要應(yīng)用于計(jì)算機(jī)輔助的藥物靶標(biāo)的發(fā)現(xiàn)、藥物設(shè)計(jì)、藥物分子對(duì)接或篩選、藥物活性和作用預(yù)測(cè)等方面。迄今，drugbank包含了6811種藥物，1528種FDA批準(zhǔn)的小分子藥物，150種FDA批準(zhǔn)的生物技術(shù)藥，87種營養(yǎng)藥和5080種實(shí)驗(yàn)藥。每一種藥物都有一個(gè)drugcard,每個(gè)drugcard包含150種數(shù)據(jù)字段，其中一半描述了藥物信息，另外一半描述了藥物靶標(biāo)信息。虛擬篩選實(shí)例分析藥物信息包括了該藥物的CAS號(hào)、商品名、分子式、分子量、SMILES、2D和3D結(jié)構(gòu)、logP、logS、pKa、熔點(diǎn)、吸收性、Caco-2細(xì)胞穿透性、藥物類別和臨床使用、性質(zhì)描述、劑型與給藥途徑、半衰期、體內(nèi)的生物轉(zhuǎn)化、毒性、作用于哪些生物體、食物對(duì)服用的影響、與其它藥物的相互作用、作用機(jī)理、代謝途徑、藥理學(xué)特征、與蛋白質(zhì)的結(jié)合情況、溶解度、物質(zhì)形態(tài)、同義詞、關(guān)于合成的相關(guān)文獻(xiàn)等，還與ChEBI、GenBank、PubChem等外部數(shù)據(jù)庫有鏈接。14虛擬篩選實(shí)例分析ZINC包含2000多萬個(gè)化合物分子，適用于虛擬篩選。通過ZINCid、SMILES格式等進(jìn)行檢索，檢索結(jié)果中給出了化合物的結(jié)構(gòu)，一些化合物的重要性質(zhì)，包括xlogP，溶解度，氫鍵給體和受體數(shù)目等，以及二維和三維結(jié)構(gòu)，供給商信息。用戶可以自行繪制或輸入分子的SMILES字符串來上傳待檢索的分子，同時(shí)，還可以限定凈電荷量、xLogP、可旋轉(zhuǎn)鍵數(shù)、氫鍵供體和受體數(shù)等參數(shù)范圍。庫中的分子結(jié)構(gòu)均可被免費(fèi)下載，支持SMILES、mol2、3DSDF和DOCKflexibase格式，并且，化合物的相關(guān)信息可以以表格形式下載，便于用戶使用。15ZINC()ZINC數(shù)據(jù)庫(://)是免費(fèi)的用于虛擬篩選的化合物數(shù)據(jù)庫，由美國加州大學(xué)藥物化學(xué)系的Shoichet教授實(shí)驗(yàn)室建立并維護(hù)。其口號(hào)就是“ZINCisnotcommercial”。為了方便虛擬篩選和分子對(duì)接的研究者而設(shè)計(jì)的小分子數(shù)據(jù)庫。虛擬篩選實(shí)例分析eMolecules該數(shù)據(jù)庫可以通過結(jié)構(gòu)搜索和文本檢索獲得結(jié)果，前者包括子結(jié)構(gòu)檢索和精確檢索，后者包括化合物名稱、CAS號(hào)和SMILES，支持SDF文件上傳，以及多個(gè)化合物批量查找。結(jié)果信息中包括化合物的分子式、CAS號(hào)、分子量、logP值、SMILES等，并列出了供給商的鏈接，建立起買賣之間的橋梁，方便購置。16eMolecules〔〕eMolecules是eMolecules.Inc于2005年創(chuàng)立的關(guān)于商購化合物的數(shù)據(jù)庫。其提出的口號(hào)是“使購置化合物像買書一樣簡(jiǎn)單”。虛擬篩選實(shí)例分析17DatabaseDescriptionPubChemPubChemisadatabaseofchemicalmoleculeswhichmaintainsthreetypesofinformationnamely,substance,compoundandBioAssays.ZINCZINCdatabasecontains21millioncompoundsavailableforvirtualscreening.Inthisdatabasevariousmoleculefeatureslikemolecularweight,logPetcareincluded.ChEMBLThisdatabaseprovidescomprehensiveinformationabout1millionbioactive(smalldrug-likemolecules)compoundswith8200drugtargets.NCINCIdatabasehadmorethan275,000smallmoleculesstructures,averyusefulresourceforresearchersworkinginthefilledofcancer/AIDS.ChemDBItisadatabseoffivemillionchemicalswhichcontainsinformationofchemicalsthatincludespredictedorexperimentallydeterminedphysicochemicalproperties,suchas3Dstructure,meltingtemperatureandsolubility.ChemSpiderChemSpidercontainsmorethan28millionuniquechemicalentitiesaggregatedfrommorethan400diversedatasources.BindingDBItisabindingaffinitydatabaseofsmallmoleculeswhichcontains910,836bindingdata,for6,263proteintargetsand378,980smallmolecules.PDB-BindItisacollectionofbindingaffinitiesforprotein-ligandcomplexeswithknownthree-dimensionalstructures.Itcontains5671protein-ligandcomplexes.PDBeChemItprovidescomprehensiveinformationofligands,smallmoleculesandmonomers.Presentlyitconsists15502ligands.KEGGItisadatabaseresourcethatintegratesgenomic,chemicalandsystemicfunctionalinformation.HMDBAdatabasecontainingdetailedinformationaboutsmallmoleculemetabolitesfoundinthehumanbody.SMPDBItisSmallmoleculePathwaydatabasethatcontainingmorethan350small-moleculepathwaysfoundinhumans.BIAdbItisacomprehensivedatabaseofbenzylisoquinolinealkaloidswhichcontainsinformationabout846uniquebenzylisoquinolinealkaloids.DrugBankThedatabasethatcombinesdetaileddrug(i.e.chemical,pharmacologicalandpharmaceutical)datawithcomprehensivedrugtarget(i.e.sequence,structure,andpathway)information.Thedatabasecontains6712drugentriesincluding1448FDA-approvedsmallmoleculedrugs,131FDA-approvedbiotech(protein/peptide)drugs,85nutraceuticalsand5080experimentaldrugs.HITHITisacomprehensivedatabaseforproteintargetsforFDA-approveddrugsaswellasthepromisingprecursors.Itcurrentlycontainsabout1,301knownproteintargets(221proteinsaredescribedasdirecttargets).SuperNaturalAfreelyavailabledatabaseofapproximately50,000naturalcompounds.NPACTItcontainsexperimentallyvalidatedplant-derivednaturalcompoundsexhibitinganti-cancerousactivity.Currentlyitcontains1574compoundentries.TTDThisdatabaseprovideinformationabouttheknownandexploredtherapeuticproteinandnucleicacidtargets,thetargeteddisease,pathwayinformationandthecorrespondingdrugsdirectedateachofthesetargets.PharmaGKBItisapharmacogenomicsknowledgeresourcethatencompassesclinicalinformationofdrugmolecules.SuperDrugThisdatabasecontainsapproximately25003D-structuresofactiveingredientsofessentialmarketeddrugs.化合物類藥性相關(guān)參數(shù)范圍參數(shù)最小值最大值LOGP -25分子量 200500氫鍵給體05氫鍵受體010摩爾折射率40130旋轉(zhuǎn)鍵數(shù)目010重原子數(shù)目2070極性表面積0120電荷-2218虛擬篩選實(shí)例分析構(gòu)建個(gè)性化的化合物數(shù)據(jù)庫小分子結(jié)構(gòu)信息化學(xué)分子結(jié)構(gòu)的層次1D：CH3CHO2D：3D:19虛擬篩選實(shí)例分析一維形式SMILES格式簡(jiǎn)化分子線性輸入標(biāo)準(zhǔn)〔英文：Simplifiedmolecularinputlineentryspecification，簡(jiǎn)稱SMILES〕，是一種用ASCII字符串明確描述分子結(jié)構(gòu)的標(biāo)準(zhǔn)。SMILES用一串字符來描述一個(gè)三維化學(xué)結(jié)構(gòu)，將化學(xué)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)化成一個(gè)生成樹，采用縱向優(yōu)先遍歷樹算法。轉(zhuǎn)化時(shí)，先要去掉氫，還要把環(huán)翻開。表示時(shí)，被拆掉的鍵端的原子要用數(shù)字標(biāo)記，支鏈寫在小括號(hào)里。SMILES字符串可以被大多數(shù)分子編輯軟件導(dǎo)入并轉(zhuǎn)換成二維圖形或分子的三維模型。20虛擬篩選實(shí)例分析原子：方括號(hào)內(nèi)的化學(xué)元素符號(hào)表示。例如[Au]表示“金”。有機(jī)物中的C、N、O、P、S、Br、Cl、I等原子可以省略方括號(hào)，其他元素必須包括在方括號(hào)之內(nèi)。氫原子常被省略。對(duì)于省略了方括號(hào)的原子，用氫原子補(bǔ)足價(jià)數(shù)。例如，水的SMILES就是O，乙醇是CCO。離子用方括號(hào)括起，用元素符號(hào)和電荷表示，"+"表示正電荷、"-"表示負(fù)電荷，電荷數(shù)跟在正負(fù)號(hào)之后。如果該原子與氫原子相連，氫原子寫在元素符號(hào)后面。例如，四價(jià)鈦離子(Ti4+)寫作

[Ti+4]

或

[Ti++++]

。三價(jià)鈷離子(Co3+)寫作

[Co+3]

或

[Co+++]

。氫氧根

(OH-)表示為

[OH-]

，水合氫離子

(H3O+)表示為

[OH3+]

。21虛擬篩選實(shí)例分析化學(xué)鍵：雙鍵用“=”表示；三鍵用“#”表示。例如，含有雙鍵的二氧化碳那么表示為O=C=O，含有三鍵的氰化氫表示為C#N。環(huán)：如果結(jié)構(gòu)中有環(huán)，那么要翻開。斷開處的兩個(gè)原子用同一個(gè)數(shù)字標(biāo)記，表示原子間有鍵相連。例如，環(huán)己烷〔C6H12〕表示為C1CCCCC1。芳環(huán)中的C、O、S、N原子分別用用小寫字母c,o,s,n表示。如苯表示為

c1ccccc1。支鏈：碳鏈上的分支用圓括號(hào)表示。例如丙酸表示為CCC(=O)O，F(xiàn)C(F)F或者C(F)(F)F表示三氟甲烷。22虛擬篩選實(shí)例分析立體化學(xué)：用/和\表示雙鍵順反異構(gòu)；對(duì)映異構(gòu)：手性原子用[]表示，@表示反時(shí)針，@@表示順時(shí)針:化合物SMILES反式二溴甲烷Br/C=C/Br或Br\C=C\Br順式二溴甲烷Br\C=C/Br或Br/C=C\BrL-丙氨酸N[C@@H](C)C(=O)OD-丙氨酸N[C@H](C)C(=O)O23虛擬篩選實(shí)例分析二維形式用圖表示24用矩陣表示虛擬篩選實(shí)例分析三維形式坐標(biāo)法用坐標(biāo)直接存儲(chǔ)每個(gè)原子的三維坐標(biāo)〔x,y,z〕25虛擬篩選實(shí)例分析分子存儲(chǔ)格式及其相互轉(zhuǎn)換存儲(chǔ)格式：Mol2、pdb、pdbqt、sdf、smiles、mdl等根本存儲(chǔ)：分子的元素組成、原子坐標(biāo)、原子連接關(guān)系還能存儲(chǔ)：分子子結(jié)構(gòu)信息，能適用于生物大分子原子電荷信息，調(diào)用時(shí)不必再計(jì)算確定特定原子化學(xué)環(huán)境的原子類型信息26虛擬篩選實(shí)例分析不同的化學(xué)文件格式用來表示不同的化合物結(jié)構(gòu)信息，不同的應(yīng)用軟件需要不同格式的化學(xué)格式，因此需要對(duì)化合物格式進(jìn)行進(jìn)一步轉(zhuǎn)換才能進(jìn)行后續(xù)的工作。27虛擬篩選實(shí)例分析化合物格式轉(zhuǎn)換軟件：OpenBabel下載：:///wiki/Main_Page運(yùn)行環(huán)境：Windows,LinuxandMacintoshOpenbabel是一個(gè)免費(fèi)開源的軟件，用于轉(zhuǎn)換不同的分子文件格式，能夠識(shí)別100多種分子文件格式。28虛擬篩選實(shí)例分析2930虛擬篩選實(shí)例分析Mol2格式openbabelpdbqt格式obabel-imol2./zinc_20031600.mol2-opdbqt-O./zinc_20031600.pdbqt31zinc_20031600.mol2zinc_20031600.pdbqt虛擬篩選實(shí)例分析藥物作用靶標(biāo)確定基于靶標(biāo)三維結(jié)構(gòu)的分子對(duì)接方法搜尋小分子數(shù)據(jù)庫，依據(jù)靶標(biāo)結(jié)構(gòu)，在的三維數(shù)據(jù)庫中進(jìn)行搜尋，從而找到與之結(jié)構(gòu)和性質(zhì)互補(bǔ)的配體。從與生物活性有關(guān)的靶點(diǎn)入手，說明靶點(diǎn)的功能、三維結(jié)構(gòu)、內(nèi)源性配體或天然產(chǎn)物的化學(xué)結(jié)構(gòu)特征，以計(jì)算機(jī)輔助展示這些物質(zhì)的結(jié)合位點(diǎn)，然后用各種方法得到選擇性作于該部位的配體分子。結(jié)合位點(diǎn)確實(shí)定是基于受體蛋白與小分子配體的互補(bǔ)結(jié)合，包括空間互補(bǔ)及疏水作用、離子鍵、氫鍵、電荷轉(zhuǎn)移等作用。32虛擬篩選實(shí)例分析蛋白質(zhì)靶標(biāo)靶標(biāo)選擇：://MGLTOOLS分析：33虛擬篩選實(shí)例分析pdbqt格式的protein文件準(zhǔn)備：File->readmoleculeEdit->Hydrogensàadd:polaronlyok1．AddHydrogen:Edit->Hydrogens->Add:non-proteinneedadd“allhydrogens”.Proteinneedadd“Polaronly”.2．Deleteatomsormolecule:Select->SelectFromString:

Thenclick“Add”,thenclick“Dismiss”.Then:Edit->Delete->DeleteAtomSet->…->Continue

Todisplaythemoleculesurfacewithselection

Grid->macromolecule->chose->SelectMolecule->…->save*.pdbqtfile

34虛擬篩選實(shí)例分析Wehavetochoosethepartfordocking!1.

SettheCenterGridBox.(Thevaluesneedtoberemembered).2.

SettheSpacing(angstrom)as1.000.3.

Setupthenumberofpointsinx,y,z-dimension.(Thevaluesneedtoberememberedfordockingprocess).

35虛擬篩選實(shí)例分析vina篩選中的配置文件：建立一個(gè)文本文件，把設(shè)置的值記錄下來分子對(duì)接軟件36虛擬篩選實(shí)例分析Autodock軟件介紹AutoDockAutoDock是分子對(duì)接的工具。當(dāng)前的版本包括AutoDock4和AutoDockVina。AutoDock4主要包括2個(gè)主程序：autodock和autogrid。其中AutoGrid主要負(fù)責(zé)格點(diǎn)中相關(guān)能量的計(jì)算，而AutoDock那么負(fù)責(zé)構(gòu)象搜索及評(píng)價(jià)。AutoDockvina用于分子對(duì)接、虛擬篩選，多核運(yùn)行，性能高，準(zhǔn)確率高，易應(yīng)用。37虛擬篩選實(shí)例分析vina--receptor*.pdbqt--ligand*.pdbqt--out*.pdbqt--log*.log--configconf38虛擬篩選實(shí)例分析2002年11月中國廣東省發(fā)現(xiàn)第一例非典型性肺炎病例，世界衛(wèi)生組織將其命名為嚴(yán)重急性呼吸道綜合征〔SARS〕，SARS的病原體為一種新的冠狀病毒-SARS-Cov。SARS-Cov感染宿主細(xì)胞起重要作用的結(jié)構(gòu)蛋白：?E蛋白〔smallenvelopeprotein，小信封蛋白〕?S蛋白〔spikeglycoprotein，刺突糖蛋白〕?M蛋白〔membraneprotein，膜蛋