Python包，用于生成和对接针对大分子的分子
gendock的Python项目详细描述
金多克
GenDock是一个Python脚本，它既可以随机生成分子，也可以使用预先存在的分子库，使用AutoDock Vina筛选大分子（或多个大分子），以帮助寻找新的受体结合配体。机器学习算法也被设计用来帮助识别过程。在
GenDock是不是设计来对配体-受体结合进行高度详细的计算分析，但是是为高通量筛选而设计的，其结果可用于进一步分析。在
设置
GenDock仅在macOS和Linux上受支持。Windows用户可以使用WSL安装Ubuntu并从那里使用GenDock。在
我建议使用Anaconda来设置python环境。GenDock依赖于autodock vina、rdkit、openbabel和scikit learn——所有这些都可以由Anaconda处理，并且应该安装到单个环境中。在
准备受体
将大分子/受体保存在receptor目录中为[name].pdbqt，然后Autodock Vina配置文件必须命名为[name]-配置文件。这些应该用你的vina属性、网格大小和位置等进行编辑。我建议使用AutoDock工具找出适合你的接收器的网格大小和位置，并保存为.pdbqt文件格式。已经有一个名为receptor1的默认配置文件-配置文件参数设置为：
receptor = receptor/receptor.pdbqt
center_x = 0
center_y = 0
center_z = 0
size_x = 30
size_y = 30
size_z = 30
num_modes = 10
奔跑的GenDock
确保从工作目录运行gendock，即在名为receptors的目录中包含receptors的gendock。应遵循以下命令运行GenDock：
^{pr2}$其中：
name是实验的名称，所有文件都将保存在data目录中。GenDock将用这个参数给出的实验名称创建一个目录（如果还不存在的话）。在
target_mass是要生成的分子的近似质量。在
可选，nligands是要生成的分子数，如果给定一个参数，则将生成所有可能的分子（这可能包括数千万个分子-注意）。如果给定一个数字，那么这个数量的分子将从可能产生的分子中随机选择。在
可选，mol是一个RDKit mol对象，它包含通配符原子，即“[*]”原子。例如，可以通过以下方法生成RDKit mol：
from rdkit import Chem
import gendock as gd
m = Chem.MolFromSmiles('[*]c1cccc[*]c1')
gd.generate('test', 150, mol=m)
可选，receptors是受体文件的名称，即1ELN（在此不包括“.pdbqt”）。这必须是一个列表，即使你只使用一个受体。在
可选，ligand_num是要开始的配体。如果你已经生成了1000个配体，然后在对接500个配体后被切断，那么这是很有用的。设置为501，它将从停止的地方继续。在
结果
GenDock将在data/exp_name/目录中保存一个CSV文件，其中包含配体的SMILES字符串以及其他化学性质，以及每个受体的最佳结合能。GenDock将AutoDock Vina筛选的结果存储在Vina_文件目录中。每个目录中都有PDBQT文件和日志文件。它们被命名为ligand_X-r.pdbqt或.txt，其中X是配体编号，r是受体名称。在
功能组
功能组可以在scripts/Functional中找到_groups.py作为微笑字符串的列表。它们作为s_list、nt_list和t_list导入，并且可以像运行gendock之前的任何其他python列表一样进行编辑。在
import gendock as gd
gd.s_list.append('CCC[*]')
gd.s_list.remove('CCC[*]')
参考文献
AutoDock Vina:J计算机化学。2010年1月30日；31（2）：455-61。doi:10.1002/jcc.21334
打开巴贝尔：J.Cheminf。2011年3月33日。doi:10.1186/1758-2946-3-33
化学信息与机器学习软件。RDKit.org
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