有關(guān)UCSF DOCK6、AUTODOCK 與AUTODOCK VINA對(duì)接準(zhǔn)確率的探討

以下是我司精選的微信群聊天記錄，想加入微信學(xué)術(shù)交流群的朋友，請(qǐng)?jiān)诠�眾�?hào)“殷賦科技”首頁(yè)輸入“加群”，驗(yàn)證后入群。

 

A:有沒(méi)有關(guān)于主流對(duì)接軟件的橫評(píng)的綜述啊，我看很多CNS級(jí)別的文章也在引用autodock還有vina，對(duì)接的準(zhǔn)確與否一般是怎么定義的呢?

殷賦科技:這樣的文章(文獻(xiàn))有很多，到pubmed搜一下就有了。之前群里有人發(fā)了一篇文章，說(shuō)到vina的準(zhǔn)確率比dock6高。我對(duì)此持懷疑態(tài)度。我只憑經(jīng)驗(yàn)判斷，沒(méi)有重現(xiàn)過(guò)人家的結(jié)果，也沒(méi)有去仔細(xì)研究人家的研究過(guò)程。

有兩個(gè)方面，我認(rèn)為dock6更好：

1、做過(guò)不少體系，dock6的結(jié)果更接近晶體構(gòu)象或者能夠解釋實(shí)驗(yàn)現(xiàn)象，而vina則不太行。比如，我以前在做教程的時(shí)候，同一個(gè)PDB蛋白用dock6只產(chǎn)出少量(經(jīng)常是一兩個(gè))pose結(jié)果，且第一個(gè)(也就是打分最好的)結(jié)果與實(shí)驗(yàn)晶體結(jié)構(gòu)非常一致，而用vina則產(chǎn)生很多結(jié)果，沒(méi)有一個(gè)好的。當(dāng)然，并不是說(shuō)vina對(duì)所有體系都沒(méi)有好結(jié)果，只是我自己做的多了，漸漸發(fā)現(xiàn)dock6明顯更可靠。這個(gè)比那些測(cè)評(píng)更實(shí)際。

2、dock6的打分與實(shí)驗(yàn)活性的相關(guān)性能夠達(dá)到0.9，vina做不到，可能也就0.5。

 

A:0.9?這么高，可以啊，有文章發(fā)表這個(gè)結(jié)果嗎?

殷賦科技:少量化合物可以做到。

 

A:我查的都比較老了，有一篇13年的橫評(píng)，還有一篇比較新的18年JCIM的綜述里我沒(méi)有dock6。文章里gold的結(jié)果是比較好的，我不知道是不是dock6有別的名字。

B:我也用過(guò)autodock，個(gè)人也覺(jué)得精度不太高。。。

殷賦科技:dock6通常寫(xiě)作DOCK6或者UCSF DOCK6，以下只是最近做的結(jié)果。我做的這個(gè)結(jié)果并非一帆風(fēng)順，而是在研究結(jié)合模式和猜測(cè)機(jī)理解釋實(shí)驗(yàn)現(xiàn)象的情況下反復(fù)調(diào)試出來(lái)的。它不光是打分?jǐn)?shù)據(jù)好看，而且能夠完美解釋現(xiàn)象。就差客戶(hù)做實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了。

殷賦科技:你這篇文獻(xiàn)沒(méi)有dock6。另外，這是虛擬篩選，跟結(jié)合模式預(yù)測(cè)有些不同。雖然都是對(duì)接，但是處理方式不同。虛擬篩選是對(duì)大量化合物進(jìn)行對(duì)接，那么，這些化合物能否精細(xì)處理，結(jié)構(gòu)有沒(méi)問(wèn)題，這是個(gè)問(wèn)題。然后，對(duì)接結(jié)果只輸出一個(gè)構(gòu)象(pose)，但我們知道，對(duì)接結(jié)果中第一個(gè)結(jié)果未必就是最好的。

我說(shuō)dock6更準(zhǔn)確，指的是它在預(yù)測(cè)化合物的結(jié)合模式與結(jié)合力上更好。但結(jié)合模式不對(duì)，也能在虛擬篩選上獲得不錯(cuò)的成績(jī)。所以這兩者是有區(qū)別的。

 

C:請(qǐng)問(wèn)下打分和實(shí)驗(yàn)結(jié)果的相關(guān)性是怎么做的呢?

殷賦科技:將對(duì)接打分(比如Grid Score)和實(shí)驗(yàn)活性(比如，pIC50)做直線(xiàn)回歸。

 

A:結(jié)合模式大部分不都是通過(guò)人為去判定的嗎？一般輸出多個(gè)pose，根據(jù)聚類(lèi)和預(yù)測(cè)的機(jī)理去選擇合適的構(gòu)象。

對(duì)接本身大部分用的是晶體結(jié)構(gòu)，也不考慮溶劑化效應(yīng)，本身粗糙的模型做精細(xì)化的考慮是不是效果也有限啊。

 

殷賦科技:對(duì)啊，這就有意思了。

1、因?yàn)樯婕暗饺说呐袛�，需要參考更多信�?最好是實(shí)驗(yàn)方面的)，所以，不能完全相信文獻(xiàn)的測(cè)評(píng)結(jié)果;

2、效果肯定是不能非常精確，但定性判斷結(jié)合模式就足夠了，而定量方面，也不要要求太高，通過(guò)回歸分析，就能避免系統(tǒng)性錯(cuò)誤，其他的錯(cuò)誤也只好承認(rèn)無(wú)能為力。

 

沒(méi)有考慮溶劑化效應(yīng)所帶來(lái)的不準(zhǔn)確，是可以通過(guò)回歸擬合來(lái)消除一部分的。

對(duì)于結(jié)合模式預(yù)測(cè)來(lái)說(shuō)，正確或接近正確的結(jié)合模式是第一位，其次是結(jié)合力，如果想要更準(zhǔn)確的結(jié)合力，用分子動(dòng)力學(xué)+MM/PBSA，或者FEP、QM/MM。

 

A:請(qǐng)問(wèn)小分子化合物的氮原子的質(zhì)子化狀態(tài)跟哪個(gè)參數(shù)有關(guān)系呀？

B:pKa，這個(gè)東西不需要預(yù)測(cè)，只需要去查與你化合物片段最接近化合物的實(shí)驗(yàn)pKa就可以。有很多預(yù)測(cè)軟件，商業(yè)化學(xué)信息學(xué)軟件：ChemAxon，ACDLABS/pKa, OpenEye/pKa prospector，還有Moldiscovery的pKa預(yù)測(cè)。自己愿意折騰，用QM方法計(jì)算也可以。

 

A:sybyl里配體準(zhǔn)備和優(yōu)化那塊有相關(guān)的嗎，我是做配體準(zhǔn)備和優(yōu)化然后疊合做3DQSAR，需要考慮質(zhì)子化狀態(tài)嗎？

B:可能不會(huì)影響模型的統(tǒng)計(jì)學(xué)指標(biāo)(Q^2/R^2), 但是會(huì)影響對(duì)QSAR的解讀。

 

A:請(qǐng)問(wèn)QSAR的話(huà)sybyl里沒(méi)有跟質(zhì)子化狀態(tài)相關(guān)的參數(shù)是嗎?只能用預(yù)測(cè)軟件是嗎?

B:ZINC可以根據(jù)靶標(biāo)的特點(diǎn)，下載不同pH范圍進(jìn)行離子化狀態(tài)預(yù)處理好的3D結(jié)構(gòu)。如果虛擬篩選。不想自己處理，直接在ZINC上下載就好了。ZINC可以根據(jù)你需要的化學(xué)空間位置來(lái)下載。

 

A:恩恩，做構(gòu)效關(guān)系用的是特定的一系列化合物還能這么做了嗎？

B:QSAR，如果是一類(lèi)化合物，知道一個(gè)就知道全部。免費(fèi)的pKa查詢(xún)：http://chemlab.sioc.ac.cn/pKapred/index.php。

pKa的文獻(xiàn)非常多，找一個(gè)結(jié)構(gòu)跟你需要的知道那個(gè)差不多的化合物，看看實(shí)驗(yàn)值是多少，直接套用這個(gè)就可以。

 

A:請(qǐng)問(wèn)利用Gromacs來(lái)跑分子動(dòng)力學(xué)，除了用CGenFF 來(lái)生成小分子的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，還有什么在線(xiàn)網(wǎng)站可以生成小分子的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)文件?

B:http://chemlove.gitlab.io/creat-topol-file-in-gmx/。

C:請(qǐng)教各位一個(gè)問(wèn)題，你們知道有什么預(yù)測(cè)藥物在體內(nèi)的代謝產(chǎn)物的預(yù)測(cè)軟件或者webserves嗎?

D:admet predictor。

E:請(qǐng)問(wèn)做小分子ADMET預(yù)測(cè)，用什么軟件比較好?有沒(méi)有免費(fèi)的，或者便宜一點(diǎn)的?

F:DS可以做ADMET預(yù)測(cè)啊。

G:怎么用gaussian怎么算自由能，熵變，焓變?

H:簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)就是ZPE+△G (H)+£e，熱力學(xué)校正+單點(diǎn)能就是G(T)，可以在低級(jí)別下計(jì)算校正量，在高精度下算電子能，最有性?xún)r(jià)比的方法。

I:怎么可以實(shí)現(xiàn)批量講sdf文件轉(zhuǎn)化成mol2文件。

J: Python split。

K:格式轉(zhuǎn)化，試試openbabel。

 

我司推出殷賦云平臺(tái)-分子對(duì)接方案，智能化預(yù)測(cè)蛋白與小分子結(jié)合位點(diǎn)，詳情：http://www.yinfotek.com/platform。