如何在不确定蛋白结合口袋的情况下，快速进行分子对接？-j9九游会真人游戏第一品牌赢

j9九游会老哥俱乐部交流的解决方案丨如何在不确定蛋白结合口袋的情况下，快速进行分子对接？

来源：分子模拟与人工智能平台

分子对接

分子对接（molecular docking）是一种计算化学方法，用于预测分子之间的相互作用和结合方式。它在药物发现、生物分子的相互作用研究以及化学生物学等领域中具有重要应用。分子对接的主要目标是模拟两个或多个分子的结合过程，从而预测它们在三维空间中的相对位置和结合模式。

在药物发现中，分子对接可以帮助研究人员预测潜在药物分子与靶标蛋白质之间的结合方式。这有助于理解药物分子如何与蛋白质相互作用，以及如何通过这些相互作用来影响生物过程。通过模拟药物分子与蛋白质之间的结合，研究人员可以评估药物分子的亲和性、稳定性和可能的活性。

问题

但是在实际应用过程中，研究人员常常会遇到一些问题,比如：不确定研究的靶点蛋白的口袋位置，无法进行后续的结合模式以及构象的研究。

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创腾科技自主研发的maxflow平台基于autodock vina引擎以及先沿ai技术，可以在未知蛋白口袋的情况下快速预测多个结合位点并实现对接。

第一步，我们准备好靶点蛋白以及配体结构，这里采用蛋白rsk4（pdb id：6g77），配体bi-d1870为例。

bi-d1870结构图展示

rsk4结构图展示

第二步，通过maxflow搭建分子对接工作流，并上传相应的结构以及参数设置，在分子对接组件时可以选择自动查找结合口袋，并选择查找口袋的数量。

第三步，查看结果：maxflow可以根据查找的位点给出不同位点的多个结合模式，供用户进行分析，其生动交互式的结果查看界面一方面提高了用户结果数据分析的效率，另一方面也摆脱了传统的对接软件晦涩复杂的结果查看方法，让科研变得生动有趣。

maxflow分子模拟与人工智能平台

maxflow是苏州创腾软件有限公司自主研发的新一代生物医药和材料设计与研发的科学人工智能创新平台，面向所有一线创新的实验科学家、计算模拟与ai专家，涵盖创新发现和工艺研发等多个领域。

maxflow平台基于浏览器-服务器架构，融合计算模拟、机器学习和新一代工作流技术，专业的计算模拟以及人工智能专家可以利用maxflow，面向创新需求，快速搭建、优化和验证针对不同微观尺度的计算模拟和机器学习预测模型。

模拟与人工智能专家还可以把这些预测模型作为研究成果发布到maxflow独有的“应用仓库”中，让一线创新的实验科学家能够利用这些成果，更准确的把握创新方向，更快速提升创新效率和能力，同时彰显计算模拟与人工智能专家在创新过程中的核心价值。

maxflow平台独有的“应用仓库”功能可将各种复杂、繁琐的计算和建模流程转换为更易操作的自动化“应用”（apps），方便实验科学家搭建各类微观结构，生成高通量虚拟筛选库，无障碍计算和预测各类物化性质，实现计算模拟人工智能技术与生产、实验的完美结合。

针对生命科学领域，maxflow可链接科学数据基因组平台sdh，其具有强大的数据处理能力，可以帮助获取和管理多种格式和类型的数据信息，包括公共数据库和私有数据库。目前包含chembl、bindingdb、药物作用网络数据库（dtpds）、天然产物数据库（unpd）、pdb和alphafold。科研人员可以利用药物数据库进行虚拟筛选，寻找潜在药物候选分子；利用蛋白质数据库进行同源建模，构建目标蛋白质三维结构；利用药效团数据库进行药效团模型构建，预测分子的活性与相互作用。

利用 maxflow 平台可以探索生命科学以下领域：

结构构建、合理药物设计、蛋白&核酸等各类生物大分子建模、抗体设计和生物学改造、高通量虚拟筛选、分子动力学模拟、结构生物学、化学信息学、药代&药动性质、量子化学计算、doe实验方案设计