首先介绍一下自己吧，本人毕业于南方某知名211大学药学系，目前于澳门科技大学攻读硕士研究生。
从本科开始自己就在接触CADD（计算机辅助药物设计）方面的软件知识，在此将分享一些自己的纯干货！下面将以一个实例操作带大家迅速认识和掌握分子模拟对接，希望给各位从事医药行业和药物化学合成的同学带来帮助。
话不多说，下面进入正题。
首先我们搞清楚一个概念：什么是分子模拟对接。
分子模拟对接简单来说就是利用电脑软件将受体蛋白与配体分子进行模拟对接，计算它们的结合能（KJ/MOL）大小来判断结合是否紧密，若结合效果比较理想，那么该蛋白受体或配体则是我们理想的分子，可以进一步进行实验室操作，避免盲目实验带来的人力经济损失。
接下来我将介绍一下本篇文章的主角，也是我们所要用到的软件PyRx、Chemdraw、AutodockTools以及PyMol。
为了便于理解，简要概括之：Chemdraw为化合物分子绘图软件；PyRx为Autodock Vina算法搭载软件，能够调用其算法直接进行模拟对接；AutodockTools是PyMol为对接结果成像软件，可以进一步分析其结构。
下面正式进入正题，我将大致分为三个板块来进行推进：受体配体的准备；分子对接；结果分析。
研究类型为：已知若干配体分子结构，通过受体蛋白测试配体分子活性。
本次筛选意在以COMT酶为受体，从20种与常见氨基酸形成环二肽的目标化合物中筛选出与COMT酶受体结合最为紧密的一种环二肽结构，大大减少了随机筛选的盲目性，有利于进一步研究该类化合物分子的生物学活性与改造成抗帕金森疾病前药的可能。
图1展示了20种不同环二肽结构物质的统一结构，随着R基团的不同，所对应的氨基酸也不同。
而表1则展示了20种不同环二肽的分子式。
图1 Cycol[DOPA（6-NO2）-AA]
表1 待筛选的20种配体分子
配体名称分子量
Cycol[DOPA（6-NO2）-Ala] 307.079
Cycol[DOPA（6-NO2）-Arg]351.089
Cycol[DOPA（6-NO2）-Asn]350.104
Cycol[DOPA（6-NO2）-Asp]351.089
Cycol[DOPA（6-NO2）-Cys]339.145
Cycol[DOPA（6-NO2）-Gln]364.131
Cycol[DOPA（6-NO2）-Glu]365.116
Cycol[DOPA（6-NO2）-Gly]293.052
Cycol[DOPA（6-NO2）-His]373.141
Cycol[DOPA（6-NO2）-Ile]349.16
Cycol[DOPA（6-NO2）-Leu]349.16
Cycol[DOPA（6-NO2）-Lys]364.17
Cycol[DOPA（6-NO2）-Met]365.199
Cycol[DOPA（6-NO2）-Phe]383.177
Cycol[DOPA（6-NO2）-Pro]333.117
Cycol[DOPA（6-NO2）-Ser]323.087
Cycol[DOPA（6-NO2）-Thr]337.105
Cycol[DOPA（6-NO2）-Trp]422.213
Cycol[DOPA（6-NO2）-Tyr]399.176
Cycol[DOPA（6-NO2）-Val]335.133
一、受体配体的准备
首先谈谈受体分子的准备工作。
一般来讲，受体分子作为目标靶点，在我们人体内通常以大分子蛋白质的形式存在，而PDB数据库则覆盖了世界上70%的人源、鼠源等的蛋白数据。
我们打算在该网站上下载一个简单不含辅酶的蛋白，我们选择了代码为4PYI的酶（基于配体分子靶标为COMT酶从而选择之）。
图2 4PYI型COMT酶
4PYI蛋白受体选择PDB下载格式进行下载（另存为路径最好选择C:\Users\Administrator\Desktop以避免Windows操作系统不兼容导致的程序运行崩溃），下载文件导入AutodockTools进行受体前处理。
1.除水：Autodocktools菜单栏Edit中点击Delete Water除去蛋白分子中的水分子，避免其对分子对接的干扰。
2.加氢：AutodockTools菜单栏Edit中点击Hydrogens—Add。
参数设置：Polar Only；No bong order；Renumber atoms to include new hydrogens。
3.设置原子类型：AutodockTools菜单栏Edit中点击Atoms—Assign AD4 type。
4.保存：File—Save—Write PDBQT。
保存为PDBQT格式便于分子对接。
配体是分子对接的变量，也是虚拟筛选的目标群体，本次筛选的20种Cyclo（DOPA （6-NO2）-AA）需要手动绘制加以表现，本次用到的绘制工具为Chemdraw与Chem3D，绘制完毕后对配体进行后处理。
1.绘制：利用Chemdraw对20种Cyclo（DOPA（6-NO2）-AA）分别进行绘制，再将绘制结果直接导入Chem3D输出为mol2文件。
2.能量最小化：分别将不同mol2文件导入PyRx软件，在右下角菜单栏选择“Energy Minimization Parameters”进行能量最小化处理，参数设置：Force Field—uff；Optimization Algorithm—Conjugate Gradients；Total number of steps—200；Number of steps for update—1；Stop if energy difference is less than—0.001。
最后将能量最小化的分子另存为原格式。
3.格式转换：将经过能量最小化后的mol2分子通过Ligand Input导入AutodockTools，然后在Ligand Output选项里选择Save as PDBQT，最终将mol2文件格式转换为PDBQT格式（与受体格式相同）。
二、分子对接
经过受体与配体分子的准备后可以得到两种分子的PDBQT格式的文件等待进一步分子对接，分子对接在PyRx软件中调用Autodock Vina算法进行模拟对接。
1.导入：将20种配体分子导入PyRx软件的Ligands选项并全部选中；另外将已进行处理的4PYI酶导入Macromolecules选项并选中。
2.对接：将20种配体与4PYI受体选中后选择计算网格大小，参数设置：Center X：-20.757 Y：-22.666 Z:0.8213; Dimensions
(Angstrom) X: 55.0259 Y: 55.0259 Z: 55.0259；Exhaustiveness：30。
最后Run Vina等待计算结果。
图3 PyRx分子对接操作界面
三、虚拟筛选的结果分析与结论
表2 20种配体分子结合能数据
Ligand Binding Affinity（kcal/mol）
Cycol[DOPA（6-NO2）-Ala] - 8.3
Cycol[DOPA（6-NO2）-Arg]-8.7
-8.3
Cycol[DOPA（6-NO2）-Asn]
Cycol[DOPA（6-NO2）-Asp]-8
Cycol[DOPA（6-NO2）-Cys]-7.8
Cycol[DOPA（6-NO2）-Gln]-8.1
Cycol[DOPA（6-NO2）-Glu]-8.1
Cycol[DOPA（6-NO2）-Gly]-8
Cycol[DOPA（6-NO2）-His]-8.3
Cycol[DOPA（6-NO2）-Ile]-8.4
Cycol[DOPA（6-NO2）-Leu]-8.2
Cycol[DOPA（6-NO2）-Lys]-7.9
Cycol[DOPA（6-NO2）-Met]-7.9
Cycol[DOPA（6-NO2）-Phe]-9
Cycol[DOPA（6-NO2）-Pro]-8.3
Cycol[DOPA（6-NO2）-Ser]-7.9
Cycol[DOPA（6-NO2）-Thr]-8.1
Cycol[DOPA（6-NO2）-Trp]-9.2
-8.8
Cycol[DOPA（6-NO2）-Tyr]
-8.3
Cycol[DOPA（6-NO2）-Val]
由表格数据可知，Cycol[DOPA（6-NO2）-Trp]结合能为-9.2 kcal/mol，通过PyMOL
展现其氢键作用力良好，该分子共与五个氨基酸分子发生氢键相互作用，且在
surface模式下发现该分子与蛋白质受体凹槽部分结合紧密，所以该分子属于最佳目标化合物。
图4 Cyclo[DOPA(6-NO2)-Trp]与COMT相互作用
图5 Cyclo[DOPA(6-NO2)-Trp]的蛋白结合位点
本次虚拟筛选将二十种含常见氨基酸的配体进行分子对接，通过直观的数据分析筛选出与COMT结合最为紧密的配体分子作为我们的观察对象，含Trp的环二肽拥有最好的对接性能，我们将保留其对接参数，，Cycol[DOPA（6-NO2）-Trp]结合能为-8 kcal/mol，氢键作用与分子结合位点分析结果较好，有进一步合成探索的实验价值。