autodock虚拟筛选的简单脚本（二）

John_Looking

对于Autodock进行虚拟筛选，根据我个人的理解。就是Autodock进行流程式的运行。Autodock对接主要包括几个步骤：
（一） 进行受体准备。主要市蛋白质受体的加极性氢，电荷，保存为pdbqt。对于虚拟筛选，其受体的文件都是一样的，所以就不用在脚本里面加准备受体这一步了。
（二） 进行配体准备。主要是进行支持格式的小分子文件的准备，包括mol2、pdb等，如果没有的话，可以用babel进行转换或者sybyl，当然，不能是分子库，必须市一个一个的小分子文件。完成的话，主要调用的是prepare_ligand4.py这个ADT的脚本，1.5.6的什么样子，我不太清楚了，我这个是1.5.4的，但是 都是一样的。
（三） 进行格子文件的准备，就是各种map文件的生成，ADT提供的py脚本，没有输入中心位置和大小的项目，所以要用到模板gpf文件，就是按照单个分子的AD对接生成的gpf就行了（我的那个市1.gpf）。
（四） autogrid4的运行，这个就不用说了，很正常的指令输入。
（五） dpf文件的准备，一样的，按照脚本的输入指令就行了，需要什么，就添加什么。
（六） autodock的运行，也是很正常的指令。不说啦，不明白的，运行一下autodock4就知道了
（七） 因为上面的文件会生成很多map文件，所以剩下的指令就是删除哪些文件就可以了。

对于结果分析啊，我现在手上也没有脚本，但是我只到vina有个py脚本是ranking的，所以，我有空了，再看看，给大家写出来啊。

这个就是一个简单的sh脚本，他的工作流程就是A to B to C to D to E ... ...等等，一个结束了，才进行下一相。因为vina有个qsub的脚本，其基本原理就是，按照对接的流程，先生成相应的单个脚本，把一个个脚本都提交到集群。但是，集群运行是有个数限制的，所以，也不是太好。不知道有没有大牛，重新写一个mpi的脚本，去计算啊！先写到这儿吧，望大家指正。

eming

(1). 受体和配体的准备确实最好使用$ADT_SCRIPTS/prepare_receptor4.py / $ADT_SCRIPTS/prepare_ligand4.py。 当然，babel也是可以处理的，例如，处理受体
babel -i<format> input.<format> -opdbqt out.<format> -xr
处理配体
babel -i<format>  input.<format> -opdbqt out.<format>
(2). 同上
(3). 严格来说，最好是判断当前ligand的原子类型，来保留应该有的map，生成新的原子类型的map，以节约因计算map而消耗的那点时间。或者是，一次生成所有原子类型的map。
    $ADT_SCRIPTS的脚本是提供中心及大小的选项的：
$ADT_SCRIPTS/prepare_gpf4.py -l ${ligand}.pdbqt -r receptor.pdbqt  -p gridcenter="0,0,0" -p npts="60,60,60" -p ligand_types="${ligand_atom_type}" -o ${ligand}.gpf
其中${ligand_atom_type}可以很简单定义：
grep "^ATOM" avpi.pdbqt | cut -c78-79 | sort | uniq
(4). 已经补充过了，最好这时候也节省计算资源，不必计算的原子类型，就不要重复计算了
(5). 同样dpf的配置，一样不需要模版，可以一点点输入参数定义得到。就算是模版，建议用cat/EOF 等写进bash脚本里，便于循环，便于写进如同${ligand}一样的变量。我这里还是推荐使用粒子群算法（PSO）来加速收敛。这个在autodock4里是移植了的。
(6). 这个确实没有啥好说的
(7). map 还是尽量重复使用啊

结果分析就看怎么分析了，因为$ADT_SCRIPTS/提供了很多，rank啊，cluster啊，处理后直接extract你要的信息即可。
对于vina的使用，我建议使用加强版的，smina
同时我个人认为大家可以尝试一下那个新的对接软件rDock。
对于并行版本的autodock4，楼主应该尝试一下。我自己没有测试过速度。
http://www.jcheminf.com/content/3/1/12
http://scripts.iucr.org/cgi-bin/paper?S0021889807011053