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[分子对接] 使用MolAICal和OnionNet模型进行药物亲和力的预测

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发表于 Post on 2021-10-19 19:48:05 | 显示全部楼层 Show all |阅读模式 Reading model
本帖最后由 MolAICal 于 2021-10-19 21:05 编辑


作者:MolAICal update 2021-10-16
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 https://doi.org/10.1093/bib/bbaa161
MolAICal中文博客:https://molaical.github.io/cntutorial.html
MolAICal Twitterhttps://twitter.com/MolAICal
MolAICal QQ学术讨论群: 1151656349


1. 简介
深度学习模型可以用来计算配体和受体之间的亲和力,将深度学习模型OnionNet嵌入到MolAICal用以计算配体的亲和力。这个案例可以帮助使用者快速了解深度学习是如何计算配体和蛋白的亲和力,简单了解深度学习模型也可以像程序那样被使用,读者也可以训练自己的模型实现自己的研究目的。有关MolAICal的更多详细信息,请参考文章(https://doi.org/10.1093/bib/bbaa161)

2. 软件和所需数据
2.1软件需求
国内镜像MolAICal: https://molaical.gitee.io

2.2案例文件
2)所有在教程中的重要文件可以从该网址下载:

3. 步骤
3.1安装OnionNet模型
现阶段只支持linux系统

1) 点击并打开网页:DownloadModel
在已打开的网页中根据路径science/AImodels/BindingAffinity/onionnet/linux,下载文件名是“onionnet.tar.gz”

2) onionnet.tar.gz移动到MolAICal-xxx/mtools目录下,“MolAICal-xxx”是你解压并安装MolAICal的目录,“mtools ”是指定目录。

3) 解压目录
  1. #> tar -xzvf onionnet.tar.gz
复制代码

进入到onionnet目录下
  1. #> cd onionnet
复制代码

4) 安装OnionNet模型
  1. #> chmod +x install.sh
  2. #> ./install.sh
复制代码
现在已成功安装OnionNet模型

3.2计算单个复合物的亲和力
3.2.1 将一个蛋白和配体拼接在一起

打开014-bindingaffinityOnionNet文件夹,使用以下命令准备复合物
  1. #> molaical.exe -model mergeon -r 1a30_protein.pdb -l 1a30_ligand.mol2.pdb -c 1a30_complex.pdb
复制代码

注意:如果使用者没有pdb格式的文件,可以使用MolAICal转换分子格式。例如,如果用户使用的是mol2格式的文件,可以使用下面的命令来进行格式转换(注释:分子应该由正确的分子后缀,如.mol2, pdb等,否则无法被MolAICal自动识别)。
  1. #> molaical.exe -tool format -i ligand.mol2 -o ligand.pdb
复制代码

3.2.2 计算pKxpKa or pKi)用于亲和力预测
把合并好的复合物文件放到一个文件夹中,在这个教程中,将包含复合物文件名的文件命名为“inputlist.dat”,使用下列命令对pKx进行计算:
  1. #> molaical.exe -model onionnet -i inputlist.dat -o results.csv
复制代码

运行结束后,会生成一个包含pKx值的results.csv的文件,如果研究人员想要将pKx值转化为结合自由能,可以参照该网页(https://molaical.github.io/tutorial.html), MolAICal提供自由能转化模块。

3.3计算多个复合物的亲和力

3.3.1 将多个配体与一个蛋白分别拼接,形成复合物
有些情况下,研究人员需要计算很多配体的亲和力,基于这种需求,这需要将很多配体与蛋白结合,形成很多复合物。

打开014-bindingaffinityOnionnet/list 文件夹

将所有配体的名字写入到“list.txt”文件中,在这部分中,蛋白的pdb文件是GCGRNoLigand.pdb。然后使用下列的命令进行蛋白和配体的合并。
  1. #> molaical.exe -model mergeon -r GCGRNoLigand.pdb -f list.txt
复制代码

运行完毕后将会生成一个“complex_<yourligand name>.pdb”文件。

3.3.2 计算pKxpKa or pKi)用于亲和力预测
使用如下命令将所有合并的复合物文件名称写到“complexList.txt”
  1. #> ls -A complex_*.pdb > complexList.txt
复制代码
然后使用下列命令进行亲和力计算。
  1. #> molaical.exe -model onionnet -i complexList.txt -o results.csv
复制代码

这将生成一个包含所有pKx值的csv文件(results.csv),如果研究人员想要将pKx值转化为结合自由能,可以参照该网页(https://molaical.github.io/tutorial.html), MolAICal提供自由能转化模块。


参考文献:
1.      Zheng L, Fan J, Mu Y. OnionNet: a Multiple-LayerIntermolecular-Contact-Based Convolutional Neural Network for Protein-LigandBinding Affinity Prediction. ACS Omega. 2019;4(14):15956-65. Epub 2019/10/09.doi: 10.1021/acsomega.9b01997. PubMed PMID: 31592466; PubMed Central PMCID:PMCPMC6776976.



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