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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 主要基于幾何和拓撲原理（具體為沃羅諾伊鑲嵌法），而 P2Rank 則以機器學(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 進入 “019-detect_pocket” 文件夾，運行以下命令： 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 進入 “019-detect_pocket” 文件夾。 目前，fpocket 僅支持在 Linux 系統(tǒng)中運行，運行以下命令： 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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