杭州高端网站设计公司搜索引擎优化的基本原理
本人是
win11，薛定谔版本是12.9。
官网：https://www.schrodinger.com/
本篇文章的示例大分子蛋白PDB ID为4KNN，小分子配体的MOL ID为MOL004004。
本文部分图源来自知乎https://zhuanlan.zhihu.com/p/416698194，推荐为原作者贡献阅读量捏。
1.Ligand docking讲解（可跳过）
在右上角的操作区的tasks搜索Ligand docking，打开面板如下：
1.1.Ligands
1.2.Settings
HTVS：高通量筛选，一般用来筛选很多个小分子SP：和HTVS算法原理差不多，但是会降低采样的彻底性。XP：开始和SP是一样的，但是采样更严格，运行时间比SP长。对于形状互补更严格，所以一般用于排除假阳性。但是需要额外的license
补充：如果你需要虚拟筛选一个很大的数据库，建议先用
SP，按照打分排序，取前10%-30%，用XP重新对接。并勾选write xp descriptor information。
还有一个virtual screening模块，相当于先用HTVS、再sp、再xp。
1.3.Output
1.4.job settings
2.Ligand docking实战
在右上角的操作区的tasks搜索Ligand docking，打开面板如下：
默认从文件中加载glide-grid1.zip并勾选display receptor 和show grid boxes。
选择配体：use ligands from files，并加载ligprep_1-out.maegz。最后直接run即可。
对接完成后会得到glide-dock_SP_1_pv.maegz文件，且左侧工作区会生成多个名字和小分子配体名字一样的条目，实际上对接后的构象，在我这是MOL004004。
我们点击操作区的table，显示如下，只用看docking score这一列。
可以看到，最好的结果是-5.559，只能说有作用力，但对接得不算特别好。
3.可视化
待更ing