之前我们用了AutoDock 4写了个实例教程，教程地址：http://www.novopro.cn/articles/201712271167.html

今天我们就用一个号称精度更高，对接速度更快的软件AutoDock Vina做一个案例讲解。

这图表示用AutoDock4对接的话，有50%的概率是比较准的，还有50%的概率不太准。而用AutoDock Vina对接的话，比较准（衡量的标准是RMSD<2埃）的概率提高到了78%。备注：RMSD衡量的是预测结果与真实结果中原子之间的距离偏差。

我们还是以之前教程中的3uf0为例，来看看vina的准确性如何，同时如何提高对接的准确性。

首先来看看3uf0模型中真实的结合方式是怎样的，见下图：

好了，我们开始用Vina做对接了。

0. 用到两个程序：vina.exe和vina_split.exe，其中vina.exe是用来做对接的而vina_split.exe是用来分割对接结果的。这两个程序都可以在http://vina.scripps.edu/下载得到。

1. 跟AutoDock4对接一样，在mgltools中准备好pdbqt格式的受体和配体分子，不在赘述

2. 创建一个配置文件：3uf0.conf，这个文件里面写上对接参数。详细参数如下：

receptor = r.pdbqt

ligand = nap.pdbqt

center_x = 32.961

center_y = 7.86

center_z = 25.85

size_x = 98.00

size_y = 126.00

size_z = 96.00

energy_range = 4

exhaustiveness = 9

num_modes = 9

稍微说下参数的意义：

receptor：指定受体分子的路径

ligand：配体分子的路径

center_x，center_y，center_z：搜索空间中心的坐标

size_x，size_y，size_z：指定搜索空间的大小。这里设置的大小基本就是把整个受体分子都包含了，属于blind docking。如何更准确确定结合口袋的位置，我们稍后再说。

energy_range：与最优结合模型相差的最大能量值，单位是kcal/mol。比方说，最优模型的能量计算出来是-8.5kcal/mol，那么vina也就最多计算到-4.5kcal/mol的模型就终止了，也就意味着这个值决定了生成模型的最大个数。

exhaustiveness：用来控制对接的细致程度，默认值是8. 大致与时间成正比。

num_modes：最多生成多少个模型。实际生成的模型数由num_modes和energy_range共同决定。

3. 把配体分子，受体分子，参数文件，vina程序都放在同一个目录中。比如:E:\AutoDock\3uf0

4. 命令行进入到该目录，输入：vina --config 3uf0.conf，回车

几分钟后，vina对接出了9个模型，如下：

5.我们挑选第一个模型，看看结构方式是怎样的，见下图。很显然与真实的结合方式相差甚远，可以说是完全错误。

为什么会出现这种情况，很大程度上是因为search space太大，可能需要设置更大的exhaustiveness。

如果我们大致知道binding pocket在什么位置，那准确性应该会高不少，如何大致确定binding pocket的位置呢？我们接着试验。

可以通过实验的方式，比如某个点突变对结合或者活性影响非常大，那么大概率这个残基是结合口袋的一部分。

可以通过软件预测，比如蛋白与配体（底物）结合位点预测：https://zhanglab.ccmb.med.umich.edu/COACH/

再比如Discovery studio软件（专业版的），可以很方便的根据受体分子的表面形状来预测结合口袋位置。

口袋的坐标为：

34.3356，14.9412，26.9615

我们修改下对接参数，新的参数如下：

receptor = r.pdbqt

ligand = nap.pdbqt

center_x = 34.3356

center_y = 14.9412

center_z = 26.9615

size_x = 30.0

size_y = 30.0

size_z = 30.0

energy_range = 4

exhaustiveness = 10

num_modes = 10

最优结果与真实模型的RMSD为1.795埃，可以说非常精准了

比对结果如下：

Souce: 纽普生物    2019-05-07