计算化学公社

标题: 使用MolAICal进行多肽虚拟筛选教程-同样适用于蛋白质和核酸的虚拟筛选 [打印本页]
作者
Author: MolAICal    时间: yesterday 04:57
标题: 使用MolAICal进行多肽虚拟筛选教程-同样适用于蛋白质和核酸的虚拟筛选
本帖最后由 MolAICal 于 2026-1-24 19:07 编辑

由于发帖字数限制-->本教程省略了部分参数，更详细的教程见：https://molaical.gitlab.io/cntutorial.html  或  https://molaical.github.io/tutorial.html本教程也适用于蛋白-蛋白，蛋白-核酸等虚拟筛选，MolAICal还提供了一种更快速并可以兼容非氨基酸残基类型的多肽筛选方式：
https://molaical.gitlab.io/cntutorial.html  中的:  30. 使用MolAICal在受体口袋中进行多肽虚拟筛选


多肽生成的教程，见 https://molaical.gitlab.io/cntutorial.html  中的: 28. 使用MolAICal生成多肽的教程


1. 引言
MolAICal可以使用开源的 LightDock 软件并通过 MM/GBSA 或 MM/PBSA 方法进一步提升生物大分子对接的准确性。LightDock 是一个开源（GPL-3.0 许可）的对接框架，适用于 蛋白质-蛋白质、蛋白质-肽段、蛋白质-RNA 和 蛋白质-DNA 复合物的对接。它特别擅长处理柔性及具有挑战性的情况（例如瞬时相互作用、低亲和力复合物，或需要主链/侧链灵活性的体系），并且作为一个可扩展平台，支持测试新型打分函数、约束条件或优化策略。
LightDock采用 萤火虫群优化算法（Glowworm Swarm Optimization, GSO）——一种最初为多峰函数优化设计的仿生群体智能方法。
本教程以 胰高血糖素样肽-1 受体（GLP-1R） 与 艾塞那肽-4（exendin-4，首个 FDA 批准的 GLP-1R 激动剂）为例进行演示（PDB ID: 7LLL.pdb）。

注意：本教程仅适用于 Linux 操作系统！

本教程展示了一种通过 MolAICal与 LightDock 平台集成 实现肽段虚拟筛选的计算流程。MolAICal 能够高效生成并预测多种肽段候选结构的 3D 构象，包括线性和环状变体以及不同二级结构；而 LightDock 则采用先进的群体优化算法，实现高精度的蛋白质-肽段对接模拟。该联合方法使研究人员能够对成千上万种肽段变体进行靶向筛选，基于结合能和相互作用模式识别出有潜力的结合体。通过多尺度建模方法和并行计算能力，该流程显著加速了治疗性肽段、蛋白质抑制剂和核酸结合物的发现过程（只需将肽段替换为蛋白质或核酸即可）。
更多细节请参阅 蛋白质-DNA 和 蛋白质-RNA 对接教程，以及 MolAICal 用户手册。



2. 材料2.1 软件要求
1.         MolAICal：https://molaical.github.io
2.         NAMD（CPU 版本）：https://www.ks.uiuc.edu/Research/namd/
注意：本教程可使用 NAMD2.x、3.x 或更高版本。例如，若您使用 NAMD3.x 版本，则将教程中的命令 “namd2”替换为 “namd3”。更高版本的 NAMD 亦可采用类似方式替换。
3.         PyMol：https://github.com/cgohlke/pymol-open-source-wheels, https://github.com/maabuu/pymol-wheels ,https://pypi.org/project/pymol-open-source-whl/ ,https://github.com/cnpem/PyMOL4Win
4.         VMD：https://www.ks.uiuc.edu/Research/vmd

2.2  示例文件
1. 所有必需的教程文件可从以下地址下载：
https://gitee.com/molaical/tutor ... r/028-peptide_vs_lm


3. 操作流程
3.1 分子准备
为了解决Linux中的库依赖问题，Linux版本的MolAICal (Windows 版本的MolAICal没有采用容器)采用了基于容器的方法。如果需要调用外部程序，建议在MolAICal容器内安装这些程序。如果不需要外部程序，可以忽略此步骤。本教程需要外部程序NAMD和VMD，具体步骤如下：
1. 首先，将文件复制到 MolAICal 容器中
  1. # 进入容器文件系统（将进入 "/root" 目录）
  2. #> molaical.exe -eset shell in

  4. # 将 VMD 和 NAMD 安装包从本地机器复制到容器中，'cp' 命令的第一部分（源路径）位于本地主机，第二部分（目标路径）在容器内；VMD 和 NAMD 软件包可通过以下命令移入容器。
  5. #> cp /home/user/<本地文件> /root/soft

  7. # 退出容器文件系统
  8. #> exit
复制代码

2.      其次，进入MolAICal 容器的虚拟环境
  1. #> molaical.exe -eset sys run molaical
复制代码
注：molaical 是容器名称。

3. 在 MolAICal 容器虚拟环境中安装软件的方式与在本地主机上安装相同。以下以安装VMD 和NAMD 为例：
1) 安装 NAMD：
解压NAMD 文件（假设解压后的文件夹名为 namdcpu），然后使用以下命令将其路径告知 MolAICal：
  1. #> molaical.exe -call set -n NAMD -p "/root/soft/namdcpu/namd3"
复制代码
注：请将上述 VMD 和 NAMD 的路径替换为您系统中的实际路径。-n 后面的 "VMD" 和 "NAMD"（大小写不敏感）是固定的标识符。为确保 MM/GBSA 结果的可重复性，建议使用 NAMD 的 CPU 版本，因为 CUDA 版本中的 seed 参数似乎对结果可重复性无效。

2) 安装 VMD：
按以下步骤操作：
  1. #> tar -xzvf vmd-xxx.tar.gz
复制代码
注：请将上述路径替换为您系统中的实际路径。

  1. # 默认值：
  2. $install_bin_dir="/usr/local/bin";
  3. $install_library_dir="/usr/local/lib/$install_name";

  5. # 修改为：
  6. $install_bin_dir="/root/soft/vmd193/bin";
  7. $install_library_dir="/root/soft/vmd193/lib/$install_name";
复制代码

  1. #> cd vmd-xxx
  2. #> ./configure LINUXAMD64
  3. #> cd src
  4. #> make install
复制代码
注：请运行 ./configure 并根据所用计算机选择正确的类型，此处为 "LINUXAMD64"。
  1. #> molaical.exe -call set -n VMD -p "/root/soft/vmd193/bin/vmd"
复制代码
至此，NAMD和VMD 在 MolAICal 容器内的安装与配置已完成。为防止MolAICal出现问题时丢失已安装的程序（例如VMD和NAMD），请参阅附录2中的第3步。


4. 记得使用exit命令退出MolAICal虚拟环境，返回本地计算机进行计算（主要是为了省去拷贝文件的步骤，在容器内运行也行，但需要从本地计算机向MolAICal容器中拷贝数据。）
  1. #> exit
复制代码


进入教程材料文件夹 “028-peptide_vs_lm”：
  1. #> cd 028-peptide_vs_lm
复制代码
将看到以下文件列表：

选项：LightDock中的DFIRE评分函数需要标准氨基酸残基及其原子名称，因此在使用DFIRE评分函数进行对接前，必须检查并修复受体或配体。修复命令如下：

  1. #> molaical.exe -call run -c sfile -i lmfix_rec.py -i protein.pdb -o protein_fixed.pdb
复制代码

此处该PDB文件正常，无需通过上述选项处理。

3.2 肽段生成
LightDock的功能实现依赖于打分函数所支持的氨基酸类型。例如：DFIRE仅支持标准氨基酸及残基名称为"MMB"的氨基酸；此时必须使用"-nc"参数以避免在生成肽段的N端和C端添加封端基团，因为DFIRE无法识别这些修饰结构。
1) 使用 MolAICal 生成线性肽段
  1. #> molaical.exe -call run -c pepgen -i -l 8 -n 2 -3d -nc -o linear_seq.txt -dir linear
复制代码
参数说明：

生成的 3D 肽段位于 “linear” 文件夹中，可用于后续虚拟筛选。


2) 使用 MolAICal 生成带有固定残基的线性肽段（用于肽段修饰）
  1. #> molaical.exe -call run -c pepgen -i -l 8 -n 3 -rc 3 -nc -3d -dir mpep -s EEYVPIST -d none -fix 1 7
复制代码
新增参数说明：


3) 使用 MolAICal 生成环状肽段
MolAICal 还支持生成含二硫键等修饰的肽段（详见 MolAICal 手册）。

  1. #> molaical.exe -call run -c pepgen -i -l 8 -n 3 -rc 3 -cc -3d -c 4 -dir cyclic
复制代码
新增参数说明：


在 “linear”、“mpep”和 “cyclic” 目录中分别包含了三类肽段，适用于不同目的。由于肽段虚拟筛选计算耗时，本教程仅提取少量肽段用于演示。用户可根据自身计算资源生成足量肽段用于研究。

3.3 肽段虚拟筛选
MolAICal 的虚拟筛选方法包括：创建一个 对接单元（Docking Unit）脚本文件，其中包含多个任务；每个单元对接一个分子（见图 1）。在此基础上，通过 多核并行处理 可同时筛选多个分子，实现虚拟筛选。
(, 下载次数 Times of downloads: 0)

图 1：对接单元示意图


“linear” 和 “mpep” 文件夹中的肽段可使用相同流程筛选。对于 “cyclic” 文件夹中的环状肽段，需进行小幅修改：在 MM/GB/PB/SA 步骤中，末端残基必须使用 ‘LINK’ 进行打补丁。该方法也适用于肽段中二硫键等残基修饰。

1) 对 “linear” 和 “mpep” 文件夹中的线性肽段进行筛选：
  1. #> molaical.exe -call run -c sfile -i vs_ml.sh 1::=linear 2::=mempro.pdb 3::=R 4::=Z 5::=8 6::=1 9::=dock_u.sh
复制代码
参数说明：


更多细节请参阅 MolAICal 手册。

2) 对“cyclic” 文件夹中的环状肽段进行筛选：
  1. #> molaical.exe -call run -c sfile -i vs_ml.sh 1::=cyclic 2::=mempro.pdb 3::=R 4::=Z 5::=8 6::=1 8::=0 9::=dock_u_cyc.sh 11::=cyc_result
复制代码


3.4 结果排序
此处以 “cyc_result” 文件夹中的结果为例进行说明，用户可参考此案例用于自身研究。
1) 仅处理自定义百分比（此处为20%）的筛选候选分子：
  1. #> molaical.exe -call run -c sfile -i rank_ppn.py cyc_result -m filtered -p 20 -fo filtered_results
复制代码
或

2) 仅处理 MMGBPBSA，并自定义结果输出目录：
  1. #> molaical.exe -call run -c sfile -i rank_ppn.py cyc_result -m mmgbpbsa -mo mmgbpbsa_results -p 20
复制代码
或
3) 同时处理筛选与 MMGBPBSA，使用默认设置并获取前 20% 的结果：
  1. #> molaical.exe -call run -c sfile -i rank_ppn.py cyc_result -p 20 -fo filtered_results -mo mmgbpbsa_results
复制代码

参数说明：

任务续跑：如果任务被中断，请运行以下命令进行恢复：
  1. #> molaical.exe -call run -c sfile -i vs_ml.sh 1::=linear 5::=8 7::=1 12::=continuevs
复制代码


在指定文件夹${work_dir}（例如 "linear" 文件夹）中完成虚拟筛选的 PDB 文件，将被移动到目录${work_dir}_complete_folder 中。然后，直接运行之前的虚拟筛选程序将从 ${work_dir} 文件夹恢复任务，从而有效实现任务续跑。








欢迎光临 计算化学公社 (http://bbs.keinsci.com/) Powered by Discuz! X3.3