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使用MolAICal發(fā)現(xiàn)蛋白受體潛在的活性口袋及位點
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1. 引言 為了后續(xù)AIDD的智能化,MolAICal集成了P2Rank和 fpocket兩個模塊用于發(fā)現(xiàn)蛋白的活性位點。當(dāng)?shù)鞍踪|(zhì)受體未結(jié)合配體,或其活性口袋尚無相關(guān)報道時,就需要對其活性位點進(jìn)行預(yù)測。 P2Rank 和 fpocket是兩款常用的開源工具,均可用于識別受體中的潛在活性口袋。其中,fpocket 主要基于幾何和拓?fù)湓恚ň唧w為沃羅諾伊鑲嵌法),而 P2Rank 則以機(jī)器學(xué)習(xí)為核心,整合了局部表面特征與聚類技術(shù)。在應(yīng)用場景上,fpocket 適用于蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫的快速大規(guī)模篩選;相比之下,當(dāng)需要更高的預(yù)測精度、基于機(jī)器學(xué)習(xí)的結(jié)果優(yōu)化,以及對頂級候選結(jié)合位點進(jìn)行優(yōu)先級排序時,P2Rank 更為合適。 2. 材料 2.1 軟件要求 1)MolAICal:https://molaical.github.io 2)PyMOL:https://github.com/cgohlke/pymol-open-source-wheels 安裝 PyMOL 需依賴 “pip” 工具。用戶可先安裝 Miniconda(下載地址:https://www.anaconda.com/docs/getting-started/miniconda/install),再運(yùn)行以下命令: 最后,搜索關(guān)鍵詞 “pymol.exe”,找到該文件后創(chuàng)建桌面快捷方式。雙擊桌面快捷方式,即可啟動 PyMOL。 2.2 示例文件 1)本教程所需的全部示例文件可從以下鏈接下載: https://gitee.com/molaical/tutorials/tree/master/019-detect_pocket 3. 操作步驟 3.1 利用 p2rank 和 MolAICal 檢測活性口袋 進(jìn)入 “019-detect_pocket” 文件夾,運(yùn)行以下命令: 結(jié)果將保存在 “results” 文件夾中。在 PyMOL 中輸入命令 “cd 019-detect_pocket\results\visualizations”,進(jìn)入目標(biāo)文件夾;隨后在 PyMOL 中打開 “results\visualizations” 目錄下的 “1UYD.pdb.pml” 文件,即可顯示潛在活性口袋(見圖 1)。顯然,排名第一的活性口袋即為配體結(jié)合區(qū)域。 圖1 3.2 利用 fpocket 和 MolAICal 檢測活性口袋 進(jìn)入 “019-detect_pocket” 文件夾。 目前,fpocket 僅支持在 Linux 系統(tǒng)中運(yùn)行,運(yùn)行以下命令: 結(jié)果將保存在 “1UYD_out” 文件夾中。按與上述類似的操作:在 PyMOL 中輸入命令 “cd 019-detect_pocket\1UYD_out” 進(jìn)入目標(biāo)文件夾,然后在 PyMOL 中打開 “019-detect_pocket\1UYD_out” 目錄下的 “1UYD.pml” 文件,即可顯示潛在活性口袋(見圖 2)。同時加載 “1UYD.pdb” 文件中的配體,可觀察到排名第一的口袋同樣包含配體結(jié)合位點,這表明 fpocket 也能準(zhǔn)確識別蛋白質(zhì)受體的活性口袋。 圖2 |
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