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一. 反向虚拟筛选流程

二. 反向虚拟筛选任务提交

反向虚拟筛选平台需要用户上传小分子化合物文件,选择筛选靶标数据库,并给定需要返回结果数topN。


1、小分子化合物文件准备

支持小分子格式:.mol2(2D、3D.)、.sdf(2D、3D)和.pdbqt(3D)格式。用户可上传上述任意一种格式的小分子文件。

筛选所需小分子为3D的.pdbqt格式,用户若提交2D小分子,系统会对2D小分子生成3D构象,此过程每次得到构象不完全一样,为保证结果稳定性,请尽量提交3D结构小分子。

2、靶标数据库选择

靶标数据库分为whole、part、scPDB三类,可选择其中一个进行反向虚拟筛选,或者同时选择whole+part数据库,但因whole+part与scPDB来源和参数有所不同,无法同时选择三个进行筛选。

whole靶标库,疾病基因对应的靶标晶体结构完全解析,共包括140个靶标的2119个活性位点;part靶标库,疾病基因对应的靶标结构部分被解析,共包括506个靶标的5487个活性位点。

scPDB靶标库,可药性位点的靶标数据库,共包括3536个靶标的9275个活性位点,其中人源靶标733个。数据来源于scPDB数据库

3、返回结果数topN指定

TopN最大值为100,表示返回前N个筛选结果。

三、支付流程

支付方式在“收费标准”栏查看,支付成功,系统确认后,将给用户账号充值,“查询余额”栏可查看余额,若余额充足,在“查询订单”栏点击“支付”付款,任务开始运行,运行状态可至“查看任务”栏查看。

四、任务查看

提交任务后,可通过“查看任务”栏查看任务状态,点击任务“序号”或者“jobid”,可看到任务详细内容,“下载”列可下载筛选结果。

五、结果分析

结果文件包括得分排名前N的*.pdbqt、*.log文件,根据对接得分排序的前N个结果列表Top_Score_N.csv文件和根据靶标得分排序的前N个结果列表Top_Target_N.csv文件。

表 1 *.pdbqt文件


结果文件 释义

使

*.pdbqt 小分子与靶标蛋白质对接后构象, *为蛋白质活性位点名称 应用可视化软件(如Pymol)分析小分子-蛋白质作用模式


表2 *.log文件释义

结果文件 释义 使用
*.log 小分子与靶标蛋白质对接结果日志文件 可查看对接后小分子每个构象(mode)的得分值(affinity)


表 3 Top_Score_N.csv文件内容释义义

名称 释义
Ligand File 用户上传的小分子名称
DockingCount 筛选匹配到的活性位点数
Result TopN 返回结果数
Score 对接得分
PDB_Pocket 蛋白质活性位点名称,包括PDB编号,活性小分子所在链、名称、编号信息
PudMed_ID PudMed数据库ID
Classification 蛋白质的功能分类
EC 蛋白质的EC分类
UNP_AC 蛋白质的UniProt数据库编号
UNP_ID 蛋白质的UniProt数据库靶标名称
Pocket_Description 蛋白质活性位点所包含链及该链对应靶标名称
Gene_Symbol 靶标基因名称
Drug_CAS 靶标相关药物分子的CAS号
Drug_DBid 靶标相关药物分子的DrugBank数据库ID
Drug_name 靶标相关药物分子名称
注:N/A表示无相关信息;


表 4 Top_Target_N.csv文件内容释义

名称 释义
TargetName 靶标名称
其他 与Top_Score_N.csv一致



Email: zhangyuan@bcc.ac.cn
Tel: (8610)59341808
fax: (8610)59341855