分子对接软件AutoDockVina在太湖之光操作系统上的移植-最新资料
分子对接软件AutoDockVina在太湖之光操作系统上的移植
1 “神威?太湖之光”计算系统
“神威?太湖之光”计算系统是国家“863计划”重大专项研究成果，是我国第一台全部采用国产处理器构建的超级计算机，由国家并行计算机工程技术研究中心研制[1]。
在2016年6月20日世界TOP500超级计算机排名中，“神威?太湖之光”系统峰值运算性能（125.436PFlops）、持续运算性能
（93.015PFlops）、性能功耗比（6.05GFlops/W）三项关键指标均位居世界第一。
“神威?太湖之光”计算系统共包含了40 960个“申威26010”众核处理器。
“申威26010”是由国家“核高基”重大专项支持的我国第一款自主研发的众核处理器，由国家高性能集成电路设计中心研制，性能国际领先，并成功量产，打破了美国对我国的技术封锁。
处理器基于申威（SW-64）指令集，采用片上融合异构众核架构和FCBGA3832封装，单个处理器包含了260个运算核心。
“神威?太湖之光”具有世界领先水平的超大规模系统低功耗控制技术和高密度组装，比目前世界排名第二的系统节能60%以上，单机仓组装密度居世界第一。
同时，基于“神威?太湖之光”系统自主研发软件，建立了基于申威CPU的高性能计算软件生态链。
目前“神威?太湖之
光”计算系统开始应用于四个关键领域：先进制造业应用（CFD、CAE）、地球系统建模和天气预报、生物医药领域的计算、大数据分析。
2 分子对接软件AutoDockVina
AutoDock是一款开源的分子模拟软件，最主要应用于执行配体―蛋白分子对接[2～3]。
它由Scripps研究所的Olson实验室开发与维护，目前最新版本为AutoDock 4.2。
AutoDockVina 也是一款由MGL实验室开发的分子对接软件。
与AutoDock 4.0相比，AutoDockVina提高了结合模式预测的平均准确度，通过使用更简单的打分函数加快了搜索速度，并且在处理约20个可旋转键的体系时仍然能提供重现性较好的对接结果。
3 AutoDockVina在太湖之光上的编译
“神威?太湖之光”计算系统采用基于Linux的神威Raise OS 2.0.5作为操作系统，多核心处理器的基本软件堆栈包括基本的编译器组件，包括C、C++和Fortran编译器。
C语言，支持C99标准。
C++语言，支持C++03标准，并提供支持C++11标准的SWGCC编译环境（从核不支持C++）。
Fortran语言，支持Fortran2003标准中主要的功能，满足实际课题需求。
第一步，下载AutoDockVina源码[4]。
从Scripps研究所的官网下载AutoDockVina源码，最新的版本是1_1_2。
第二步，安装Boost库[5]。
Boost库是一个可移植、提供源代码的C++库，作为标准库的后备，是C++标准化进程的开发
引擎之一。
下载版本1.41.0的Boost，使用“神威?太湖之光”的SWGCC编译[6]，编译完成后运行其中的例子，以确保Boost 库被正确的编译。
通过上述步骤，AutoDockVina被成功移植到了“神威?太湖之光”计算系统。
4 AutoDockVina在太湖之光上的测试
我们通过一个实例来测试编译是否成功。
从PDB[7]网站获取蛋白质结构文件，我们下载了编号为3ik0蛋白结构文件。
使用OpenBabel[8]软件把蛋白质结构文件和小分子结构文件均转化成pdbqt格式，编写好vina运行需要的config.txt文件。
现在可以开始分子对接了，利用“神威?太湖之光”上面的bsub作业提交系统运行vina，经过一段时间后，程序运行结束，输出了计算结果，结果文件中列出了9个结合自由能最低的模式。
我们的测试环境是一个CPU，主频为1.5 GHz。
一个CPU有4个核组。
如果只用其中的一个核，运行vina进行3ik0蛋白分子对接的时间为14 min多一点点。
如果四个核都用上，时间在220 s左右。
由于vina中采用了选择随机种子的方法，与x86机器上的运行结果类似，在“神威?太湖之光”每一次输出的结果也会不一样。
针对3ik0蛋白的分子对接，“神威?太湖之光”上面得到的最佳匹配模式对应的结合自由能变化可以达到-8.5 kal/mol，这个结果与x86机器上的运行结果也非常非常接近。
以上测试进行了很多次，结果稳定。
测试结果表明，vina
在“神威?太湖之光”上的运算速度正常、运算结果正确。
5 结语
该文的工作表明，AutoDockVina的移植工作取得了初步的成功，也说明了“神威?太湖之光”兼容性非常好。
然而我们的工作还没有结束，后面我们还要进行优化工作，包括从核的利用，多CPU的运行等。
Autodock vina 使用方法
Autodock vina 使用方法需要软件为autodocktool、vina、pymol需要文件为蛋白质文件：.pdb 小分子配体文件：.mol21、打开autodocktools软件File > Read Molecule > *.pdbEdit > Charges > Add Kollman Charges > 确定Edit > Hydrogens > Add Hydrogens > Polar Only > OKWithBondOrderYesFloat Dashborad Widget > Atom(pdb name)Grid > Macromolecule > choose > pdb name > Select MoleculeGrid > Grid box > 首先把Spacing (angstrom)设为1然后把number of points in x-dimension值设在一个合理范围number of points in y-dimensionnumber of points in z-dimension使晶格能够囊括所以蛋白质原子最后把x center 值设在一个合理范围y centerz center使晶格中心能够在蛋白质分子中心把所有值记录在*.txt文件中。
2、打开Raccoon 软件（此步骤也可以用autodocktools完成）Add ligands > *.mol2 (现在Files of type中改成*.mol2) > open此步骤可把.mol2文件批量转化为.pdbqt文件（而autodocktools软件只能单个转化）。
3、打开终端，进入目的文件夹首先创建一个*.txt文件（利用步骤1中的*.txt文件的数值），比如：receptor = receptor.pdbqtcenter_x = 2center_y = 6center_z = -7size_x = 25size_y = 25size_z = 25num_modes = 9然后把所有小分子配体进行虚拟筛选，利用一下批处理脚本：for f in ligand_*.pdbqt; dob=`basename $f .pdbqt`echo Processing ligand $bmkdir -p $bvina --config conf.txt --ligand $f --out ${b}/out.pdbqt --log ${b}/log.txt done。
autodock分子对接操作步骤（自总结）
autodock分子对接操作步骤（自总结）写在文前：经过几周的努力，我终于安装成功并顺利运行了autodock，感谢网上大神的分享，本人根据自己的经验，写了一篇流程，供大家参考。
第一步、准备小分子和大分子的PDB文件小分子配体的准备：方法有挺多种的，我自己用的方法是先用chemdraw画出小分子结构，然后存为mol格式，然后用chem3D打开这个mol格式的文件，另存为pdb文件就可以了。
大分子受体的准备：一般就是在rcsb这个网站上进行下载，一般蛋白都有不同的来源，比如植物来源或者微生物来源，根据自己的需要进行下载就好，这个有现成的PDB格式，不需要另外的转化。
另外一般从网站上下载的大分子受体中含有溶剂和原配体小分子，需要进行删除，我使用的方法是用pymol打开蛋白受体，执行两个命令remove solvent(去除溶剂)和remove organic（去除小分子）即可。
下述步骤如果没有特别说明，弹出的对话框都是直接点击yes/ok/确定/accept第二步、准备小分子和大分子的PDBQT文件大分子的PDBQT文件准备：需要五个步骤1、打开大分子：file-read molecule，打开准备好的蛋白pdb文件2、加氢：就是给受体蛋白加上氢原子，edit-hydrogens-add3、计算电荷：edit-charges-compute gaseigter，这一步就是把所有电荷都调整为整数4、设定原子类型：edit-atoms-assign AD4 type5、输出pdbqt文件：file-save-write pdbqt，记得命名的时候手动加上pdbqt后缀名，下面的gpf、dpf这些文件也是一样的。
小分子的PDBQT文件准备，需要四步1、打开小分子：ligand-input-open2、调整电荷：edit-charges-check totals on residues，如果弹出了对话框，点击spread charge后再点击dismiss3、判断root，ligand-torsion-choose torsion，然后点击done4、输出pdbqt文件，ligand-output-save as pdbqt第三步、准备glg文件1、打开大分子的pdbqt文件，grid-macromolecule-open2、打开小分子的pdbqt文件，grid-set map types-open ligand3、设置网格范围，grid-grid box，上面的红绿蓝调节xyz三个方向盒子的长度，下面的红绿蓝调节盒子的中心位置，调整好后一定记得点击选项框上的file-close saving current4、输出gpf文件，grid-output-saving gpf5、运行autogrid，run-run autogrid，下载安装autodock一系列文件的时候，会有两个单独程序autogrid和autodock，一定记得下载保存，这一步使用的就是autogrid这个程序。
分子对接结果 vina score
分子对接结果 vina score分子对接是一种常用的计算化学方法，用于预测分子之间的相互作用和结合能力。
在分子对接中，通常会使用一种评分函数来评估不同分子之间的结合能力，其中vina score是一种常用的评分函数之一。
vina score是由AutoDock Vina软件提供的评分函数，用于评估分子对接的结合能力。
它通过计算分子之间的相互作用能量和结合自由能来得到一个分数，分数越低表示结合能力越强。
vina score的计算基于分子的构象和相互作用能，因此可以用于预测药物分子和靶点之间的结合能力。
在分子对接中，vina score的值通常用来筛选具有潜在药物活性的分子。
通过计算不同分子的vina score，可以快速筛选出具有较低结合能力的分子，进一步进行实验验证和优化。
vina score的准确性和可靠性已经在多个研究中得到验证，因此被广泛应用于药物研发和化学生物学研究领域。
除了vina score，还有其他一些常用的评分函数用于分子对接，如Glide score和Gold score等。
这些评分函数在计算原理和结果解释上可能有所不同，但其核心目标都是评估分子之间的结合能力。
研究人员根据具体的研究需求和分子特性选择适合的评分函数进行分子对接研究。
值得注意的是，vina score只是分子对接结果的一种评价指标，不能单独用来判断分子的活性或优劣。
在药物研发中，研究人员通常会综合考虑多个因素，如分子的物理化学性质、生物活性和毒性等，来评估分子的潜在药物活性和可行性。
分子对接是一项复杂的计算任务，需要结合分子力学、量子化学和生物信息学等多个学科的知识和技术。
随着计算机技术的不断发展和进步，分子对接方法在药物研发和化学生物学研究中发挥着越来越重要的作用。
通过分子对接，研究人员可以快速筛选出具有潜在药物活性的分子，并为新药的开发提供重要的理论指导。
vina score是一种常用的分子对接评分函数，用于评估分子之间的结合能力。
autodock命令行的用法 -回复
autodock命令行的用法-回复Autodock是一种用于模拟蛋白质与小分子之间相互作用的计算机软件，它在药物发现和分子对接方面具有广泛的应用。
本文将详细介绍Autodock命令行的用法，并分为以下几个部分进行说明：安装Autodock、准备输入文件、运行Autodock、分析输出结果。
一、安装Autodock在使用Autodock之前，我们首先需要安装它。
Autodock是一个开源软件，可以从其官方网站（二、准备输入文件Autodock需要三类输入文件来运行：受体文件（protein.pdb）、配体文件（ligand.pdb）和参数文件（autodock_parameters.gpf和autodock_parameters.dpf）。
通常情况下，受体文件是一个PDB格式的蛋白质结构文件，而配体文件是我们想要对接到受体上的小分子结构文件。
1. 受体文件（protein.pdb）准备在准备受体文件时，我们需要使用合适的分子建模软件（如AutoDock Tools）对受体进行处理，保证其结构正确且符合Autodock的要求。
这包括修复任何可能的结构错误、添加氢原子、移除非结构性水分子等。
确保保存的文件是一个原子和氢以及其他必要信息的完整蛋白质结构文件。
2. 配体文件（ligand.pdb）准备准备配体文件时，我们需要保证其结构正确且符合Autodock的要求。
在准备过程中，我们可以使用分子建模软件进行配体的优化和修复。
确保保存的文件只包含配体分子的原子和氢元素。
3. 参数文件（autodock_parameters.gpf和autodock_parameters.dpf）准备参数文件告诉Autodock运行时使用的具体参数和设置。
其中，autodock_parameters.gpf包含了网格参数，如网格大小和分辨率，而autodock_parameters.dpf包含了对接参数，如搜索空间的定义和控制搜索过程中使用的算法和策略。
autodock-vina对接原理
autodock-vina对接原理英文版The Principles of Autodock-VINA DockingIn the field of bioinformatics and computational biology, docking is a crucial technique that simulates the interaction between two or more molecules, such as proteins and ligands. Among various docking software available, Autodock-VINA stands out as a popular choice due to its accuracy, speed, and ease of use. Understanding the principles behind Autodock-VINA docking is essential for researchers working in this area.1. Overview of Autodock-VINAAutodock-VINA (VINAstands for Very Fast Simulated Annealing) is a docking software that predicts the preferred binding mode of a ligand within a protein binding site. It uses a scoring function based on the interactions between atoms of the ligand and the protein to evaluate different conformationsof the ligand. VINA is known for its speed and accuracy, making it a popular choice for docking studies.2. Principles of Docking with Autodock-VINAa. Force Field and Scoring FunctionAutodock-VINA employs a force field and a scoring function to evaluate the energetics of ligand-protein interactions. The force field calculates the interaction energy between atoms, considering factors like bond lengths, bond angles, and torsion angles. The scoring function, on the other hand, assigns a numerical value to each conformation based on its stability and fit within the binding site.b. Simulated AnnealingSimulated annealing is a stochastic search algorithm that mimics the physical process of annealing in metallurgy. In the context of docking, simulated annealing helps Autodock-VINA explore a wide range of conformations by gradually reducing the temperature parameter. This process allows the software toescape local minima and find the global minimum energy conformation.c. Iterative Local SearchAutodock-VINA uses an iterative local search algorithm to refine the conformations obtained from simulated annealing. This algorithm starts with an initial conformation and iteratively explores the local neighborhood, searching for conformations with lower energy. This process continues until convergence is achieved or a maximum number of iterations is reached.d. Evaluation of ConformationsOnce the docking process is complete, Autodock-VINA evaluates the conformations based on their energy scores. The conformations with lower energy scores are considered more stable and likely to represent the true binding mode of the ligand within the protein binding site.3. ConclusionAutodock-VINA is a powerful docking software that employs principles such as force field calculations, scoring functions,simulated annealing, and iterative local search to predict the preferred binding mode of ligands within protein binding sites. Understanding these principles is crucial for researchers working in the field of bioinformatics and computational biology.中文版Autodock-VINA对接原理在生物信息学和计算生物学领域，对接是一种模拟两个或多个分子（如蛋白质和配体）之间相互作用的关键技术。
AutoDockADT教程AutoDockTools分子对接中文16页word
分子对接——使用AutoDock和AutoDock Tools一、分子对接简介及软件介绍二、对接准备及对接操作三、结果分析一、分子对接简介及软件介绍1．分子对接理论基础所谓分子对接就是两个或多个分子之间通过几何匹配和能量匹配而相互识别的过程。
分子对接在酶学研究以及药物设计中具有十分重要的意义。
在酶激活剂、酶抑制剂与酶相互作用以及药物分子产生药理反应的过程中，小分子（通常意义上的Ligand）与靶酶（通常意义上的Receptor）相互互结合，首先就需要两个分子充分接近，采取合适的取向，使两者在必要的部位相互契合，发生相互作用，继而通过适当的构象调整，得到一个稳定的复合物构象。
通过分子对接确定复合物中两个分子正确的相对位置和取向，研究两个分子的构象，特别是底物构象在形成复合物过程中的变化，是确定酶激活剂、抑制剂作用机制以及药物作用机制，设计新药的基础。
分子对接计算是把配体分子放在受体活性位点的位置，然后按照几何互补、能量互补化学环境互补的原则来实时评价配体与受体相互作用的好坏，并找到两个分子之间最佳的结合模式。
分子对接最初思想起源于Fisher E.的“锁和钥匙模型”（图），认为“锁”和“钥匙”的相识别的首要条件是他们在空间形状上要互相匹配。
然而，配体和受体分子之间的识别要比“锁和钥匙”模型复杂的多。
首先，配体和受体分子的构象是变化的，而不是刚性的，配体和受体在对接过程中互相适应对方，从而达到更完美的匹配。
其次，分子对接不但要满足空间形状的匹配，还要满足能量的匹配。
配体和受体之间的通过底物分子与靶酶分子能否结合以及结合的强度最终是由形成此复合物过程的结合自由能变化ΔG bind所决定的。
互补性（complementarity）和预组坦织（pre-organization）是决定分子对接过程的两个重要原则，前者决定识别过程的选择性，而后者决定识别过理的结合能力。
互补性包括空间结构的互补性和电学性质的互补性。
分子对接方法aotudock
分子对接方法aotudock英文回答：AutoDock is a widely used molecular docking tool that employs a Lamarckian genetic algorithm to search for the optimal binding pose of a ligand to a protein target. It is a versatile tool that can be used to study a wide range of molecular interactions, including protein-ligand binding, protein-protein interactions, and nucleic acid-protein interactions.One of the key features of AutoDock is its ability to handle flexible ligands. This is important because many ligands undergo conformational changes upon binding totheir protein targets. AutoDock uses a torsional molecular dynamics algorithm to allow the ligand to adopt different conformations during the docking process.AutoDock also incorporates a number of scoring functions that can be used to evaluate the binding affinityof different poses. These scoring functions include a Lennard-Jones potential, a hydrogen bonding potential, and an electrostatic potential. The user can choose which scoring function to use based on the specific system being studied.AutoDock is a powerful and versatile tool that can be used to study a wide range of molecular interactions. It is relatively easy to use and can be run on a variety of computer platforms.中文回答：AutoDock是一个广泛使用的分子对接工具，它采用拉马克遗传算法来搜索配体与蛋白质靶标的最优结合构象。
autodock结果分子名称-概述说明以及解释
autodock结果分子名称-概述说明以及解释1.引言1.1 概述引言部分首先介绍了本文关于autodock结果分子名称的研究内容和目的。
本文基于autodock软件，在分子的药物设计和筛选领域起着重要的作用。
autodock作为一种基于分子对接的计算工具，能够帮助我们预测分子间的相互作用和结合能力。
自从autodock软件发布以来，已经在药物研发过程中取得了巨大的成功。
通过模拟分子间的相互作用，autodock可以对大量的分子进行筛选和评估，从而加速药物发现的过程。
在药物设计中，研究人员可以根据分子的结构和性质，通过autodock对分子进行灵活的库筛选，以找到最具活性和选择性的化合物。
本文主要关注的是autodock结果中分子名称的分析和解释。
分子名称是对分子进行识别和命名的重要标识，能够帮助我们在实验和研究中准确地确认和追踪分子的性质和活性。
在本文中，我们将探讨autodock结果中分子名称的构成、命名规则以及分子名称对于药物设计和研究的重要性。
通过对autodock结果分子名称的深入研究，我们可以更好地了解分子的结构和性质，从而为药物发现和设计提供更准确的信息。
同时，我们也可以探索不同的分子命名规则，以帮助研究人员更方便地识别和命名新的分子化合物。
本文将在接下来的章节中详细介绍autodock结果中分子名称的相关内容，并对其在药物研究中的应用和意义进行讨论。
同时，我们还将对autodock结果中分子名称的一些常见问题和挑战进行分析和解决。
通过这些研究，我们可以进一步提高autodock软件在药物研发领域的应用效果。
在接下来的章节中，我们将首先介绍autodock结果中分子名称的构成和命名规则，然后讨论分子名称对于药物设计和研究的重要性。
最后，我们将总结本文的主要观点，并展望未来研究的方向和潜力。
通过本文的研究和探讨，我们希望可以为autodock软件在药物研发中的应用和发展提供一些有益的参考和建议。
autodock分子对接操作步骤(自总结)
写在文前：经过几周的努力，我终于安装成功并顺利运行了autodock，感谢网上大神的分享，本人根据自己的经验，写了一篇流程，供大家参考。
第一步、准备小分子和大分子的PDB文件小分子配体的准备：方法有挺多种的，我自己用的方法是先用chemdraw画出小分子结构，然后存为mol格式，然后用chem3D打开这个mol格式的文件，另存为pdb文件就可以了。
大分子受体的准备：一般就是在rcsb这个网站上进行下载，一般蛋白都有不同的来源，比如植物来源或者微生物来源，根据自己的需要进行下载就好，这个有现成的PDB格式，不需要另外的转化。
另外一般从网站上下载的大分子受体中含有溶剂和原配体小分子，需要进行删除，我使用的方法是用pymol打开蛋白受体，执行两个命令remove solvent(去除溶剂)和remove organic（去除小分子）即可。
下述步骤如果没有特别说明，弹出的对话框都是直接点击yes/ok/确定/accept第二步、准备小分子和大分子的PDBQT文件大分子的PDBQT文件准备：需要五个步骤1、打开大分子：file-read molecule，打开准备好的蛋白pdb文件2、加氢：就是给受体蛋白加上氢原子，edit-hydrogens-add3、计算电荷：edit-charges-compute gaseigter，这一步就是把所有电荷都调整为整数4、设定原子类型：edit-atoms-assign AD4 type5、输出pdbqt文件：file-save-write pdbqt，记得命名的时候手动加上pdbqt后缀名，下面的gpf、dpf这些文件也是一样的。
小分子的PDBQT文件准备，需要四步1、打开小分子：ligand-input-open2、调整电荷：edit-charges-check totals on residues，如果弹出了对话框，点击spread charge后再点击dismiss3、判断root，ligand-torsion-choose torsion，然后点击done4、输出pdbqt文件，ligand-output-save as pdbqt第三步、准备glg文件1、打开大分子的pdbqt文件，grid-macromolecule-open2、打开小分子的pdbqt文件，grid-set map types-open ligand3、设置网格范围，grid-grid box，上面的红绿蓝调节xyz三个方向盒子的长度，下面的红绿蓝调节盒子的中心位置，调整好后一定记得点击选项框上的file-close saving current4、输出gpf文件，grid-output-saving gpf5、运行autogrid，run-run autogrid，下载安装autodock一系列文件的时候，会有两个单独程序autogrid和autodock，一定记得下载保存，这一步使用的就是autogrid这个程序。
应用autodock的对接原理
应用autodock的对接原理1. 概述Autodock是一种广泛应用于分子对接领域的软件，它可以有效地模拟小分子与受体之间的相互作用。
本文将介绍Autodock的对接原理，并详细解释其在分子对接研究中的应用。
2. Autodock的对接原理Autodock的对接原理基于分子对接的经典能量评分方法，旨在预测小分子与大分子（通常是蛋白质受体）之间的结合能力。
对接过程主要包括以下几个步骤：2.1 受体和配体准备在对接之前，首先需要准备受体和配体的结构。
受体通常是一个蛋白质的三维结构，可以从PDB数据库中获取。
配体是我们希望对接到受体上的小分子，其结构可以由化学软件生成或从数据库中获取。
2.2 栅格和搜索空间的生成为了评估配体与受体之间的相互作用，Autodock需要对受体和配体进行栅格计算。
通过在受体的活性位点周围生成栅格，Autodock可以将活性位点的特征编码为不同的能量位。
2.3 对接的搜索过程对接的搜索过程是一个寻找最佳配位的优化问题。
Autodock使用了遗传算法和蒙特卡洛方法来搜索配体的合适位置和构象。
在搜索过程中，Autodock会根据能量评分函数对每个配位进行评估，并根据一定的筛选条件决定是否接受该配位。
2.4 能量评分与对接结果分析在搜索结束后，Autodock会根据能量评分函数对生成的配位进行排序，并返回能量最低的配位作为最终的对接结果。
这个能量值可以作为评估配位质量的指标，较低的能量值通常表示较好的结合能力。
3. Autodock在分子对接研究中的应用Autodock在药物设计和分子对接研究中被广泛应用。
以下几个应用领域是Autodock的主要应用之一：3.1 药物发现与设计Autodock可以用于预测小分子与靶蛋白之间的相互作用，并根据对接结果进行药物发现与设计。
研究人员可以通过对多种候选配体进行对接和评分，筛选出具有潜在治疗价值的化合物，从而加速新药的研发过程。
3.2 酶底物对接分子对接技术可以用于研究酶底物的结合模式和催化机制。