SlideShare a Scribd company logo
1 of 6
Download to read offline
130120 ver. 2.0

AutoDock Vina & MGLTools
    on Mac OSX 10.6
AutoDock Vinaは、Oleg Trott 博士 (The Scripps Research Institute)によ
り提供されるAutoDock4の改良型ドッキングツールである。計算速度、
ドッキング精度ともに大幅に改善されている。


            Provided by Satoshi Kume
                Osaka Prefecture University
1. AutoDockToolsの起動
2. Proteinの設定
 2-1. File → Read Molecule → Open PDB file (表示設定 → Ribbonが見易い)
 2-2. Edit → Hydrogens → add → Polar only → OK.
 2-3. Grid → Macromolecule → Choose... → Select Molecule.. (同じファイル)
      → Save PDBQT
                                                                  例
3. GridBoxの設定
                                                  number of points in x-dimension: 22
 3-1. Grid → GridBox → Center Grid Boxの設定         number of points in y-dimension: 24
 3-2. Spacing (angstrom) → 必ず 1.000 angstrom      number of points in z-dimension: 28
 3-3. xyz-dimensions → 20-30 (覚えておくこと!!!)         Spacing (angstrom): 1.000
 ※ Search space volumeを27000 Angstrom3以下に設定する
4. Ligandの設定
 4-1. Ligand → Input → Open → リガンドのPDB fileを選択
 4-2. Ligand → Torsion Tree → Choose Torsions... → Rotatable bondsの設定
   (基本的にDefault) → Done
 4-3. Ligand → Output → Save PDBQT (※ Protein fileと同じフォルダに保存)
 4-4. AutoDockToolsを終了する
設定の記入例
5. Vinaの設定ファイル作製
                                                receptor = AAA.pdbqt
5-1. CotEditor、あるいはテキストエディット                    ligand = BBB.pdbqt
                                                log = BBB.log
  (or viコマンド)で新規テキストファイルを作製する。
                                                center_x = -3.13
5-2. 右のような記入例に従って、設定ファイルを                       center_y = 17.271
  作製・保存する。                                      center_z = 6.776

※ Protein & ligand filesと同じフォルダに保存              size_x = 24
                                                size_y = 28
                                                size_z = 30

                              < 27000           cpu = 1
                                                seed = 1000
                              size_x
                                                num_modes = 100
                              size_y            energy_range = 3
                              size_z
                                              各設定の簡易説明
                                receptor = : Protein file name, ligand = : Liand
 center_x                       file name, log = : Output log name, cpu = : 使用
 center_y                       コア数, Seed: 初期配座試行回数, num_modes:
 center_z                       計算試行回数, energy_range: 計算結果を表示

            ココ!!                する自由エネルギー差 (kcal/mol)
6. AutoDock Vinaの起動
6-1. ターミナルの起動 & 所定のディレクトリへの移動
(vinaのディレクトリを確認する)
(例えば、“/Users/AUTODOCK/ADvina_1_1_2_mac/bin/vina”の場合)
6-2. % /Users/AUTODOCK/ADvina_1_1_2_mac/bin/vina --help                                                                   # ヘルプの確認
 Input:
  --receptor arg
  --flex arg
                        rigid part of the receptor (PDBQT)
                    flexible side chains, if any (PDBQT)                        ※ パス設定をしても良い!
  --ligand arg        ligand (PDBQT)

 Search space (required):
  --center_x arg    X coordinate of the center
  --center_y arg
  --center_z arg
                    Y coordinate of the center
                    Z coordinate of the center
                                                                                6-3. 設定オプションが出力される
  --size_x arg     size in the X dimension (Angstroms)
  --size_y arg     size in the Y dimension (Angstroms)
  --size_z arg     size in the Z dimension (Angstroms)                         Advanced options (see the manual):
                                                                                --score_only                        score only - search space
 Output (optional):
  --out arg         output models (PDBQT), the default is chosen based on                                      can be omitted
                the ligand file name                                            --local_only                       do local search only
  --log arg         optionally, write log file                                  --randomize_only                       randomize input, attempting
                                                                                                               to avoid clashes
 Misc (optional):                                                               --weight_gauss1 arg (=-0.035579)             gauss_1 weight
  --cpu arg          the number of CPUs to use (the default is to try to        --weight_gauss2 arg (=-0.005156)             gauss_2 weight
                 detect the number of CPUs or, failing that, use 1)
                                                                                --weight_repulsion arg (=0.84024500000000002) repulsion weight
  --seed arg          explicit random seed
  --exhaustiveness arg (=8) exhaustiveness of the global search (roughly        --weight_hydrophobic arg (=-0.035069000000000003) hydrophobic weight
                 proportional to time): 1+                                      --weight_hydrogen arg (=-0.58743900000000004) Hydrogen bond weight
  --num_modes arg (=9)      maximum number of binding modes to generate         --weight_rot arg (=0.058459999999999998)          N_rot weight
  --energy_range arg (=3) maximum energy difference between the best binding
                 mode and the worst one displayed (kcal/mol)

 Configuration file (optional):
  --config arg       the above options can be put here

 Information (optional):
  --help           display usage summary
  --help_advanced        display usage summary with advanced options
  --version         display program version
7. AutoDock Vinaを用いたドッキング計算
7-1. % /Users/AUTODOCK/ADvina_1_1_2_mac/bin/vina --config conf.txt
(confは任意のファイル名)                           #################################################
                                                    # If you used AutoDock Vina in your work, please cite:         #
7-2. 右のようなログが出力される                                  #                                                              #
                                                    # O. Trott, A. J. Olson,                                       #
7-3. Writing output ... done → 計算完了                 # AutoDock Vina: improving the speed and accuracy of docking
                                                    # with a new scoring function, efficient optimization and
                                                                                                                   #
                                                                                                                   #
                                                    # multithreading, Journal of Computational Chemistry 31 (2010) #
7-4. BBB_out.pdbqt & Log fileが新規に                   # 455-461                                                      #
                                                    #                                                              #
  作製される                                             # DOI 10.1002/jcc.21334
                                                    #
                                                                                                                   #
                                                                                                                   #
                                                    # Please see http://vina.scripps.edu for more information.     #
(BBBは任意のリガンドファイル名)                                  #################################################

                                                    Output will be LA1_out.pdbqt
                                                    Reading input ... done.
8. PyoMOLによる可視化                                     Setting up the scoring function ... done.
                                                    Analyzing the binding site ... done.
                                                    Using random seed: 1000
                                                    Performing search ...
8-1. BBB_out.pdbqtをPyMOLにドラッグし                      0% 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100%
                                                    | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- |
  て開く!                                               ***************************************************
                                                    done.
(※ PyMOL → File → Open...ではダメ!)                     Refining results ... done.

                                                    mode | affinity | dist from best mode
8-2. PyMOL → File → Open... → Protein PDB                 | (kcal/mol) | rmsd l.b.| rmsd u.b.
                                                    -----+------------+----------+----------
  fileを開く                                              1       -5.5     0.000      0.000
                                                       2       -5.3     4.700      9.201
8-3. 結合部位を確認する                                         3       -5.3     1.272      2.895
                                                       4       -5.3     1.150      1.838
                                                       5       -5.3     4.682      8.772
※ Binding free energyが低い順に表示される                        6       -5.3     1.420      2.117
                                                       7       -5.3     4.218      8.038
                                                       8       -5.3     4.373      8.487
                                                       9       -5.2     1.390      2.106
                                                      10        -5.2     4.939      9.404
                                                    Writing output ... done.
9. Bシェル(.sh)を用いた簡易プログラム
9-1. Bシェルスクリプト(.sh)は、 .txt を .sh に変更して作製する
9-2. 最初の行に、 #!/bin/sh と書く。Bashで動作させることを宣言する
9-3. # AutoDock Vina Calculations は任意
9-4. % echo '####### Vina Docking LA1_P1 #######' は、進     状況が分かるように挿入する (任意)
9-5. /Users/AUTODOCK/ADvina_1_1_2_mac/bin/vina --config LA1.txt
  (計算の実行コマンド)
9-6. % echo '####### Docking Finish #######' は、進     状況が分かるように挿入する (任意)
9-7. この場合、 LA1_out.pdbqt が出力されるので、PDB fileに変換するコマンドは
  cut -c-66 LA1_out.pdbqt > LA1_out.pdb のように書く
9-8. (9-4) ~ (9-7)をリガンド数だけ増やす!!! → Bシェルスクリプトの保存 (同一フォルダ)
9-9. ターミナル起動 → 所定のフォルダに移動 → % ./AAA.sh で実行!!! (AAAは任意)
※ chmodコマンドで .sh にパーミッションを変更するのも忘れずに!

                           #!/bin/sh
                           # AutoDock Vina Calculations

                           echo '####### Vina Docking LA1_P1 #######'
                           /Users/AUTODOCK/ADvina_1_1_2_mac/bin/vina --config LA1.txt
      .shの記入例              echo '####### Docking Finish #######'
                           cut -c-66 LA1_out.pdbqt > LA1_out.pdb

                           .... (繰り返し)

                           echo '####### Done #######'

More Related Content

What's hot

第8回 配信講義 計算科学技術特論B(2022)
第8回 配信講義 計算科学技術特論B(2022)第8回 配信講義 計算科学技術特論B(2022)
第8回 配信講義 計算科学技術特論B(2022)RCCSRENKEI
 
R MarkdownとBeamerでプレゼンテーション資料作成
R MarkdownとBeamerでプレゼンテーション資料作成R MarkdownとBeamerでプレゼンテーション資料作成
R MarkdownとBeamerでプレゼンテーション資料作成Hiroki Itô
 
PCAを用いた2群の有意差検定
PCAを用いた2群の有意差検定PCAを用いた2群の有意差検定
PCAを用いた2群の有意差検定Y-h Taguchi
 
SMOTE resampling method slides 02-19-2018
SMOTE resampling method slides 02-19-2018SMOTE resampling method slides 02-19-2018
SMOTE resampling method slides 02-19-2018Shuma Ishigami
 
ガウス過程回帰の導出 ( GPR : Gaussian Process Regression )
ガウス過程回帰の導出 ( GPR : Gaussian Process Regression )ガウス過程回帰の導出 ( GPR : Gaussian Process Regression )
ガウス過程回帰の導出 ( GPR : Gaussian Process Regression )Kenji Urai
 
20190609 bayes ml ch3
20190609 bayes ml ch320190609 bayes ml ch3
20190609 bayes ml ch3Yoichi Tokita
 
条件付き確率場の推論と学習
条件付き確率場の推論と学習条件付き確率場の推論と学習
条件付き確率場の推論と学習Masaki Saito
 
車両運行管理システムのためのデータ整備と機械学習の活用
車両運行管理システムのためのデータ整備と機械学習の活用車両運行管理システムのためのデータ整備と機械学習の活用
車両運行管理システムのためのデータ整備と機械学習の活用Eiji Sekiya
 
MN-3, MN-Core and HPL - SC21 Green500 BOF
MN-3, MN-Core and HPL - SC21 Green500 BOFMN-3, MN-Core and HPL - SC21 Green500 BOF
MN-3, MN-Core and HPL - SC21 Green500 BOFPreferred Networks
 
GCNによる取引関係グラフからの企業の特徴量抽出
GCNによる取引関係グラフからの企業の特徴量抽出GCNによる取引関係グラフからの企業の特徴量抽出
GCNによる取引関係グラフからの企業の特徴量抽出Masakazu Mori
 
臨床家が知っておくべき臨床疫学・統計
臨床家が知っておくべき臨床疫学・統計臨床家が知っておくべき臨床疫学・統計
臨床家が知っておくべき臨床疫学・統計Yasuaki Sagara
 
VoxFormer: Sparse Voxel Transformer for Camera-based 3D Semantic Scene Comple...
VoxFormer: Sparse Voxel Transformer for Camera-based 3D Semantic Scene Comple...VoxFormer: Sparse Voxel Transformer for Camera-based 3D Semantic Scene Comple...
VoxFormer: Sparse Voxel Transformer for Camera-based 3D Semantic Scene Comple...Kazuyuki Miyazawa
 
理解して使うRNA Velocity解析ツール-最近のツール編
理解して使うRNA Velocity解析ツール-最近のツール編理解して使うRNA Velocity解析ツール-最近のツール編
理解して使うRNA Velocity解析ツール-最近のツール編Mika Yoshimura
 
Kaggle days tokyo jin zhan
Kaggle days tokyo   jin zhanKaggle days tokyo   jin zhan
Kaggle days tokyo jin zhanJin Zhan
 
PRML輪読#6
PRML輪読#6PRML輪読#6
PRML輪読#6matsuolab
 
PRML輪読#5
PRML輪読#5PRML輪読#5
PRML輪読#5matsuolab
 
空間データのための回帰分析
空間データのための回帰分析空間データのための回帰分析
空間データのための回帰分析springking
 
ベイジアンネット技術とサービス工学におけるビッグデータ活用技術
ベイジアンネット技術とサービス工学におけるビッグデータ活用技術ベイジアンネット技術とサービス工学におけるビッグデータ活用技術
ベイジアンネット技術とサービス工学におけるビッグデータ活用技術Yoichi Motomura
 
査読コメントに回答する時の、3つの黄金律
査読コメントに回答する時の、3つの黄金律査読コメントに回答する時の、3つの黄金律
査読コメントに回答する時の、3つの黄金律英文校正エディテージ
 

What's hot (20)

PRML8章
PRML8章PRML8章
PRML8章
 
第8回 配信講義 計算科学技術特論B(2022)
第8回 配信講義 計算科学技術特論B(2022)第8回 配信講義 計算科学技術特論B(2022)
第8回 配信講義 計算科学技術特論B(2022)
 
R MarkdownとBeamerでプレゼンテーション資料作成
R MarkdownとBeamerでプレゼンテーション資料作成R MarkdownとBeamerでプレゼンテーション資料作成
R MarkdownとBeamerでプレゼンテーション資料作成
 
PCAを用いた2群の有意差検定
PCAを用いた2群の有意差検定PCAを用いた2群の有意差検定
PCAを用いた2群の有意差検定
 
SMOTE resampling method slides 02-19-2018
SMOTE resampling method slides 02-19-2018SMOTE resampling method slides 02-19-2018
SMOTE resampling method slides 02-19-2018
 
ガウス過程回帰の導出 ( GPR : Gaussian Process Regression )
ガウス過程回帰の導出 ( GPR : Gaussian Process Regression )ガウス過程回帰の導出 ( GPR : Gaussian Process Regression )
ガウス過程回帰の導出 ( GPR : Gaussian Process Regression )
 
20190609 bayes ml ch3
20190609 bayes ml ch320190609 bayes ml ch3
20190609 bayes ml ch3
 
条件付き確率場の推論と学習
条件付き確率場の推論と学習条件付き確率場の推論と学習
条件付き確率場の推論と学習
 
車両運行管理システムのためのデータ整備と機械学習の活用
車両運行管理システムのためのデータ整備と機械学習の活用車両運行管理システムのためのデータ整備と機械学習の活用
車両運行管理システムのためのデータ整備と機械学習の活用
 
MN-3, MN-Core and HPL - SC21 Green500 BOF
MN-3, MN-Core and HPL - SC21 Green500 BOFMN-3, MN-Core and HPL - SC21 Green500 BOF
MN-3, MN-Core and HPL - SC21 Green500 BOF
 
GCNによる取引関係グラフからの企業の特徴量抽出
GCNによる取引関係グラフからの企業の特徴量抽出GCNによる取引関係グラフからの企業の特徴量抽出
GCNによる取引関係グラフからの企業の特徴量抽出
 
臨床家が知っておくべき臨床疫学・統計
臨床家が知っておくべき臨床疫学・統計臨床家が知っておくべき臨床疫学・統計
臨床家が知っておくべき臨床疫学・統計
 
VoxFormer: Sparse Voxel Transformer for Camera-based 3D Semantic Scene Comple...
VoxFormer: Sparse Voxel Transformer for Camera-based 3D Semantic Scene Comple...VoxFormer: Sparse Voxel Transformer for Camera-based 3D Semantic Scene Comple...
VoxFormer: Sparse Voxel Transformer for Camera-based 3D Semantic Scene Comple...
 
理解して使うRNA Velocity解析ツール-最近のツール編
理解して使うRNA Velocity解析ツール-最近のツール編理解して使うRNA Velocity解析ツール-最近のツール編
理解して使うRNA Velocity解析ツール-最近のツール編
 
Kaggle days tokyo jin zhan
Kaggle days tokyo   jin zhanKaggle days tokyo   jin zhan
Kaggle days tokyo jin zhan
 
PRML輪読#6
PRML輪読#6PRML輪読#6
PRML輪読#6
 
PRML輪読#5
PRML輪読#5PRML輪読#5
PRML輪読#5
 
空間データのための回帰分析
空間データのための回帰分析空間データのための回帰分析
空間データのための回帰分析
 
ベイジアンネット技術とサービス工学におけるビッグデータ活用技術
ベイジアンネット技術とサービス工学におけるビッグデータ活用技術ベイジアンネット技術とサービス工学におけるビッグデータ活用技術
ベイジアンネット技術とサービス工学におけるビッグデータ活用技術
 
査読コメントに回答する時の、3つの黄金律
査読コメントに回答する時の、3つの黄金律査読コメントに回答する時の、3つの黄金律
査読コメントに回答する時の、3つの黄金律
 

Viewers also liked

AutoDock_vina_japanese_ver.1.0
AutoDock_vina_japanese_ver.1.0AutoDock_vina_japanese_ver.1.0
AutoDock_vina_japanese_ver.1.0Satoshi Kume
 
AutoDock, AutoGrid, AutoDockTools (GUI), and Open Babel Tutorial
AutoDock, AutoGrid, AutoDockTools (GUI), and Open Babel TutorialAutoDock, AutoGrid, AutoDockTools (GUI), and Open Babel Tutorial
AutoDock, AutoGrid, AutoDockTools (GUI), and Open Babel TutorialJohn Cahill
 
Drug discovery strategy final draft
Drug discovery strategy   final draftDrug discovery strategy   final draft
Drug discovery strategy final draftanaelishockey
 
molecular docking
molecular dockingmolecular docking
molecular dockingKOUSHIK DEB
 

Viewers also liked (7)

AutoDock_vina_japanese_ver.1.0
AutoDock_vina_japanese_ver.1.0AutoDock_vina_japanese_ver.1.0
AutoDock_vina_japanese_ver.1.0
 
AutoDock, AutoGrid, AutoDockTools (GUI), and Open Babel Tutorial
AutoDock, AutoGrid, AutoDockTools (GUI), and Open Babel TutorialAutoDock, AutoGrid, AutoDockTools (GUI), and Open Babel Tutorial
AutoDock, AutoGrid, AutoDockTools (GUI), and Open Babel Tutorial
 
Grupo 4 ppt
Grupo 4 pptGrupo 4 ppt
Grupo 4 ppt
 
Drug discovery strategy final draft
Drug discovery strategy   final draftDrug discovery strategy   final draft
Drug discovery strategy final draft
 
[4] drug discovery-lect-1
[4] drug discovery-lect-1[4] drug discovery-lect-1
[4] drug discovery-lect-1
 
Cook2010web
Cook2010webCook2010web
Cook2010web
 
molecular docking
molecular dockingmolecular docking
molecular docking
 

Similar to AutoDock_vina_japanese_ver.2.0

20181212 - PGconf.ASIA - LT
20181212 - PGconf.ASIA - LT20181212 - PGconf.ASIA - LT
20181212 - PGconf.ASIA - LTKohei KaiGai
 
NVIDIA Japan Seminar 2012
NVIDIA Japan Seminar 2012NVIDIA Japan Seminar 2012
NVIDIA Japan Seminar 2012Takuro Iizuka
 
An Intelligent Storage?
An Intelligent Storage?An Intelligent Storage?
An Intelligent Storage?Kohei KaiGai
 
Proposed boost b_tree_library(ja)
Proposed boost b_tree_library(ja)Proposed boost b_tree_library(ja)
Proposed boost b_tree_library(ja)Takayuki Goto
 
EWD 3トレーニングコース#19 JavaScriptからGlobalストレジにアクセスする
EWD 3トレーニングコース#19 JavaScriptからGlobalストレジにアクセスするEWD 3トレーニングコース#19 JavaScriptからGlobalストレジにアクセスする
EWD 3トレーニングコース#19 JavaScriptからGlobalストレジにアクセスするKiyoshi Sawada
 
20170127 JAWS HPC-UG#8
20170127 JAWS HPC-UG#820170127 JAWS HPC-UG#8
20170127 JAWS HPC-UG#8Kohei KaiGai
 
tcpdump & xtrabackup @ MySQL Casual Talks #1
tcpdump & xtrabackup @ MySQL Casual Talks #1tcpdump & xtrabackup @ MySQL Casual Talks #1
tcpdump & xtrabackup @ MySQL Casual Talks #1Ryosuke IWANAGA
 
ラズパイでデバイスドライバを作ってみた。
ラズパイでデバイスドライバを作ってみた。ラズパイでデバイスドライバを作ってみた。
ラズパイでデバイスドライバを作ってみた。Kazuki Onishi
 
PL/CUDA - Fusion of HPC Grade Power with In-Database Analytics
PL/CUDA - Fusion of HPC Grade Power with In-Database AnalyticsPL/CUDA - Fusion of HPC Grade Power with In-Database Analytics
PL/CUDA - Fusion of HPC Grade Power with In-Database AnalyticsKohei KaiGai
 
textsearch_jaで全文検索
textsearch_jaで全文検索textsearch_jaで全文検索
textsearch_jaで全文検索Akio Ishida
 
AutoDock_Raccoon_japanese_ver.1.0
AutoDock_Raccoon_japanese_ver.1.0AutoDock_Raccoon_japanese_ver.1.0
AutoDock_Raccoon_japanese_ver.1.0Satoshi Kume
 
MongoDB Configパラメータ解説
MongoDB Configパラメータ解説MongoDB Configパラメータ解説
MongoDB Configパラメータ解説Shoken Fujisaki
 
PostgreSQL v9.5の新機能~CustomScan/Join Interface
PostgreSQL v9.5の新機能~CustomScan/Join InterfacePostgreSQL v9.5の新機能~CustomScan/Join Interface
PostgreSQL v9.5の新機能~CustomScan/Join InterfaceKohei KaiGai
 
PF部第19回資料 poor man's JTAG
PF部第19回資料 poor man's JTAGPF部第19回資料 poor man's JTAG
PF部第19回資料 poor man's JTAGdaye001
 
EWD 3トレーニングコース#20 GlobalストレージのJavaScript用抽象化-(a)DocumentNodeオブジェクト
EWD 3トレーニングコース#20 GlobalストレージのJavaScript用抽象化-(a)DocumentNodeオブジェクトEWD 3トレーニングコース#20 GlobalストレージのJavaScript用抽象化-(a)DocumentNodeオブジェクト
EWD 3トレーニングコース#20 GlobalストレージのJavaScript用抽象化-(a)DocumentNodeオブジェクトKiyoshi Sawada
 
Rのデータ構造とメモリ管理
Rのデータ構造とメモリ管理Rのデータ構造とメモリ管理
Rのデータ構造とメモリ管理Takeshi Arabiki
 

Similar to AutoDock_vina_japanese_ver.2.0 (20)

20181212 - PGconf.ASIA - LT
20181212 - PGconf.ASIA - LT20181212 - PGconf.ASIA - LT
20181212 - PGconf.ASIA - LT
 
NVIDIA Japan Seminar 2012
NVIDIA Japan Seminar 2012NVIDIA Japan Seminar 2012
NVIDIA Japan Seminar 2012
 
An Intelligent Storage?
An Intelligent Storage?An Intelligent Storage?
An Intelligent Storage?
 
Proposed boost b_tree_library(ja)
Proposed boost b_tree_library(ja)Proposed boost b_tree_library(ja)
Proposed boost b_tree_library(ja)
 
pg_bigmを用いた全文検索のしくみ(前編)
pg_bigmを用いた全文検索のしくみ(前編)pg_bigmを用いた全文検索のしくみ(前編)
pg_bigmを用いた全文検索のしくみ(前編)
 
EWD 3トレーニングコース#19 JavaScriptからGlobalストレジにアクセスする
EWD 3トレーニングコース#19 JavaScriptからGlobalストレジにアクセスするEWD 3トレーニングコース#19 JavaScriptからGlobalストレジにアクセスする
EWD 3トレーニングコース#19 JavaScriptからGlobalストレジにアクセスする
 
20170127 JAWS HPC-UG#8
20170127 JAWS HPC-UG#820170127 JAWS HPC-UG#8
20170127 JAWS HPC-UG#8
 
tcpdump & xtrabackup @ MySQL Casual Talks #1
tcpdump & xtrabackup @ MySQL Casual Talks #1tcpdump & xtrabackup @ MySQL Casual Talks #1
tcpdump & xtrabackup @ MySQL Casual Talks #1
 
ラズパイでデバイスドライバを作ってみた。
ラズパイでデバイスドライバを作ってみた。ラズパイでデバイスドライバを作ってみた。
ラズパイでデバイスドライバを作ってみた。
 
Prosym2012
Prosym2012Prosym2012
Prosym2012
 
PL/CUDA - Fusion of HPC Grade Power with In-Database Analytics
PL/CUDA - Fusion of HPC Grade Power with In-Database AnalyticsPL/CUDA - Fusion of HPC Grade Power with In-Database Analytics
PL/CUDA - Fusion of HPC Grade Power with In-Database Analytics
 
textsearch_jaで全文検索
textsearch_jaで全文検索textsearch_jaで全文検索
textsearch_jaで全文検索
 
AutoDock_Raccoon_japanese_ver.1.0
AutoDock_Raccoon_japanese_ver.1.0AutoDock_Raccoon_japanese_ver.1.0
AutoDock_Raccoon_japanese_ver.1.0
 
MongoDB Configパラメータ解説
MongoDB Configパラメータ解説MongoDB Configパラメータ解説
MongoDB Configパラメータ解説
 
about dakota6.7 gui
about dakota6.7 guiabout dakota6.7 gui
about dakota6.7 gui
 
Mongodb 紹介
Mongodb 紹介Mongodb 紹介
Mongodb 紹介
 
PostgreSQL v9.5の新機能~CustomScan/Join Interface
PostgreSQL v9.5の新機能~CustomScan/Join InterfacePostgreSQL v9.5の新機能~CustomScan/Join Interface
PostgreSQL v9.5の新機能~CustomScan/Join Interface
 
PF部第19回資料 poor man's JTAG
PF部第19回資料 poor man's JTAGPF部第19回資料 poor man's JTAG
PF部第19回資料 poor man's JTAG
 
EWD 3トレーニングコース#20 GlobalストレージのJavaScript用抽象化-(a)DocumentNodeオブジェクト
EWD 3トレーニングコース#20 GlobalストレージのJavaScript用抽象化-(a)DocumentNodeオブジェクトEWD 3トレーニングコース#20 GlobalストレージのJavaScript用抽象化-(a)DocumentNodeオブジェクト
EWD 3トレーニングコース#20 GlobalストレージのJavaScript用抽象化-(a)DocumentNodeオブジェクト
 
Rのデータ構造とメモリ管理
Rのデータ構造とメモリ管理Rのデータ構造とメモリ管理
Rのデータ構造とメモリ管理
 

More from Satoshi Kume

ChatGPT の現状理解と 2023年7月版 LLM情報アップデート
ChatGPT の現状理解と 2023年7月版 LLM情報アップデートChatGPT の現状理解と 2023年7月版 LLM情報アップデート
ChatGPT の現状理解と 2023年7月版 LLM情報アップデートSatoshi Kume
 
230517_chatGPT_v01.pdf
230517_chatGPT_v01.pdf230517_chatGPT_v01.pdf
230517_chatGPT_v01.pdfSatoshi Kume
 
20230314_R-universe.pdf
20230314_R-universe.pdf20230314_R-universe.pdf
20230314_R-universe.pdfSatoshi Kume
 
211204_japan_r_v01
211204_japan_r_v01211204_japan_r_v01
211204_japan_r_v01Satoshi Kume
 
211104 Bioc Asia workshop
211104 Bioc Asia workshop211104 Bioc Asia workshop
211104 Bioc Asia workshopSatoshi Kume
 
CRANパッケージの作成・投稿とコードレビュー対応 〜 GoogleImage2Array パッケージでの事例紹介 〜 @ BioPackathon
CRANパッケージの作成・投稿とコードレビュー対応 〜 GoogleImage2Array パッケージでの事例紹介 〜 @ BioPackathonCRANパッケージの作成・投稿とコードレビュー対応 〜 GoogleImage2Array パッケージでの事例紹介 〜 @ BioPackathon
CRANパッケージの作成・投稿とコードレビュー対応 〜 GoogleImage2Array パッケージでの事例紹介 〜 @ BioPackathonSatoshi Kume
 
Exchange program 071128
Exchange program 071128Exchange program 071128
Exchange program 071128Satoshi Kume
 
D3 slides (Satoshi Kume)
D3 slides (Satoshi Kume)D3 slides (Satoshi Kume)
D3 slides (Satoshi Kume)Satoshi Kume
 
AI学会 合同研究会2020 発表スライド (201120)
AI学会 合同研究会2020 発表スライド (201120)AI学会 合同研究会2020 発表スライド (201120)
AI学会 合同研究会2020 発表スライド (201120)Satoshi Kume
 
210609 Biopackthon: BioImageDbs for ExperimentalHub (修正版)
210609 Biopackthon: BioImageDbs for ExperimentalHub (修正版)210609 Biopackthon: BioImageDbs for ExperimentalHub (修正版)
210609 Biopackthon: BioImageDbs for ExperimentalHub (修正版)Satoshi Kume
 
Openlink Virtuoso v01
Openlink Virtuoso v01Openlink Virtuoso v01
Openlink Virtuoso v01Satoshi Kume
 
201209 Biopackathon 12th
201209 Biopackathon 12th201209 Biopackathon 12th
201209 Biopackathon 12thSatoshi Kume
 
201126 Wikidata クラス階層 SPARQL検索
201126 Wikidata クラス階層 SPARQL検索201126 Wikidata クラス階層 SPARQL検索
201126 Wikidata クラス階層 SPARQL検索Satoshi Kume
 
201111_biopackathon_11th_v00pre
201111_biopackathon_11th_v00pre201111_biopackathon_11th_v00pre
201111_biopackathon_11th_v00preSatoshi Kume
 
200612_BioPackathon_ss
200612_BioPackathon_ss200612_BioPackathon_ss
200612_BioPackathon_ssSatoshi Kume
 
How_to_install_OpenCV_ver1.0
How_to_install_OpenCV_ver1.0How_to_install_OpenCV_ver1.0
How_to_install_OpenCV_ver1.0Satoshi Kume
 
CentOS_slide_ver1.0
CentOS_slide_ver1.0CentOS_slide_ver1.0
CentOS_slide_ver1.0Satoshi Kume
 
Mac_Terminal_ver1.0
Mac_Terminal_ver1.0Mac_Terminal_ver1.0
Mac_Terminal_ver1.0Satoshi Kume
 

More from Satoshi Kume (20)

ChatGPT の現状理解と 2023年7月版 LLM情報アップデート
ChatGPT の現状理解と 2023年7月版 LLM情報アップデートChatGPT の現状理解と 2023年7月版 LLM情報アップデート
ChatGPT の現状理解と 2023年7月版 LLM情報アップデート
 
230517_chatGPT_v01.pdf
230517_chatGPT_v01.pdf230517_chatGPT_v01.pdf
230517_chatGPT_v01.pdf
 
20230314_R-universe.pdf
20230314_R-universe.pdf20230314_R-universe.pdf
20230314_R-universe.pdf
 
211204_japan_r_v01
211204_japan_r_v01211204_japan_r_v01
211204_japan_r_v01
 
211104 Bioc Asia workshop
211104 Bioc Asia workshop211104 Bioc Asia workshop
211104 Bioc Asia workshop
 
CRANパッケージの作成・投稿とコードレビュー対応 〜 GoogleImage2Array パッケージでの事例紹介 〜 @ BioPackathon
CRANパッケージの作成・投稿とコードレビュー対応 〜 GoogleImage2Array パッケージでの事例紹介 〜 @ BioPackathonCRANパッケージの作成・投稿とコードレビュー対応 〜 GoogleImage2Array パッケージでの事例紹介 〜 @ BioPackathon
CRANパッケージの作成・投稿とコードレビュー対応 〜 GoogleImage2Array パッケージでの事例紹介 〜 @ BioPackathon
 
Exchange program 071128
Exchange program 071128Exchange program 071128
Exchange program 071128
 
D3 slides (Satoshi Kume)
D3 slides (Satoshi Kume)D3 slides (Satoshi Kume)
D3 slides (Satoshi Kume)
 
AI学会 合同研究会2020 発表スライド (201120)
AI学会 合同研究会2020 発表スライド (201120)AI学会 合同研究会2020 発表スライド (201120)
AI学会 合同研究会2020 発表スライド (201120)
 
210609 Biopackthon: BioImageDbs for ExperimentalHub (修正版)
210609 Biopackthon: BioImageDbs for ExperimentalHub (修正版)210609 Biopackthon: BioImageDbs for ExperimentalHub (修正版)
210609 Biopackthon: BioImageDbs for ExperimentalHub (修正版)
 
Openlink Virtuoso v01
Openlink Virtuoso v01Openlink Virtuoso v01
Openlink Virtuoso v01
 
201209 Biopackathon 12th
201209 Biopackathon 12th201209 Biopackathon 12th
201209 Biopackathon 12th
 
201126 Wikidata クラス階層 SPARQL検索
201126 Wikidata クラス階層 SPARQL検索201126 Wikidata クラス階層 SPARQL検索
201126 Wikidata クラス階層 SPARQL検索
 
201111_biopackathon_11th_v00pre
201111_biopackathon_11th_v00pre201111_biopackathon_11th_v00pre
201111_biopackathon_11th_v00pre
 
200612_BioPackathon_ss
200612_BioPackathon_ss200612_BioPackathon_ss
200612_BioPackathon_ss
 
How_to_install_OpenCV_ver1.0
How_to_install_OpenCV_ver1.0How_to_install_OpenCV_ver1.0
How_to_install_OpenCV_ver1.0
 
CentOS_slide_ver1.0
CentOS_slide_ver1.0CentOS_slide_ver1.0
CentOS_slide_ver1.0
 
R_note_ODE_ver1.0
R_note_ODE_ver1.0R_note_ODE_ver1.0
R_note_ODE_ver1.0
 
Mac_Terminal_ver1.0
Mac_Terminal_ver1.0Mac_Terminal_ver1.0
Mac_Terminal_ver1.0
 
R_note_02_ver1.0
R_note_02_ver1.0R_note_02_ver1.0
R_note_02_ver1.0
 

AutoDock_vina_japanese_ver.2.0

  • 1. 130120 ver. 2.0 AutoDock Vina & MGLTools on Mac OSX 10.6 AutoDock Vinaは、Oleg Trott 博士 (The Scripps Research Institute)によ り提供されるAutoDock4の改良型ドッキングツールである。計算速度、 ドッキング精度ともに大幅に改善されている。 Provided by Satoshi Kume Osaka Prefecture University
  • 2. 1. AutoDockToolsの起動 2. Proteinの設定  2-1. File → Read Molecule → Open PDB file (表示設定 → Ribbonが見易い)  2-2. Edit → Hydrogens → add → Polar only → OK.  2-3. Grid → Macromolecule → Choose... → Select Molecule.. (同じファイル)    → Save PDBQT 例 3. GridBoxの設定 number of points in x-dimension: 22  3-1. Grid → GridBox → Center Grid Boxの設定 number of points in y-dimension: 24  3-2. Spacing (angstrom) → 必ず 1.000 angstrom number of points in z-dimension: 28  3-3. xyz-dimensions → 20-30 (覚えておくこと!!!) Spacing (angstrom): 1.000 ※ Search space volumeを27000 Angstrom3以下に設定する 4. Ligandの設定  4-1. Ligand → Input → Open → リガンドのPDB fileを選択  4-2. Ligand → Torsion Tree → Choose Torsions... → Rotatable bondsの設定    (基本的にDefault) → Done  4-3. Ligand → Output → Save PDBQT (※ Protein fileと同じフォルダに保存)  4-4. AutoDockToolsを終了する
  • 3. 設定の記入例 5. Vinaの設定ファイル作製 receptor = AAA.pdbqt 5-1. CotEditor、あるいはテキストエディット ligand = BBB.pdbqt log = BBB.log   (or viコマンド)で新規テキストファイルを作製する。 center_x = -3.13 5-2. 右のような記入例に従って、設定ファイルを center_y = 17.271   作製・保存する。 center_z = 6.776 ※ Protein & ligand filesと同じフォルダに保存 size_x = 24 size_y = 28 size_z = 30 < 27000 cpu = 1 seed = 1000 size_x num_modes = 100 size_y energy_range = 3 size_z 各設定の簡易説明 receptor = : Protein file name, ligand = : Liand center_x file name, log = : Output log name, cpu = : 使用 center_y コア数, Seed: 初期配座試行回数, num_modes: center_z 計算試行回数, energy_range: 計算結果を表示 ココ!! する自由エネルギー差 (kcal/mol)
  • 4. 6. AutoDock Vinaの起動 6-1. ターミナルの起動 & 所定のディレクトリへの移動 (vinaのディレクトリを確認する) (例えば、“/Users/AUTODOCK/ADvina_1_1_2_mac/bin/vina”の場合) 6-2. % /Users/AUTODOCK/ADvina_1_1_2_mac/bin/vina --help # ヘルプの確認 Input: --receptor arg --flex arg rigid part of the receptor (PDBQT) flexible side chains, if any (PDBQT) ※ パス設定をしても良い! --ligand arg ligand (PDBQT) Search space (required): --center_x arg X coordinate of the center --center_y arg --center_z arg Y coordinate of the center Z coordinate of the center 6-3. 設定オプションが出力される --size_x arg size in the X dimension (Angstroms) --size_y arg size in the Y dimension (Angstroms) --size_z arg size in the Z dimension (Angstroms) Advanced options (see the manual): --score_only score only - search space Output (optional): --out arg output models (PDBQT), the default is chosen based on can be omitted the ligand file name --local_only do local search only --log arg optionally, write log file --randomize_only randomize input, attempting to avoid clashes Misc (optional): --weight_gauss1 arg (=-0.035579) gauss_1 weight --cpu arg the number of CPUs to use (the default is to try to --weight_gauss2 arg (=-0.005156) gauss_2 weight detect the number of CPUs or, failing that, use 1) --weight_repulsion arg (=0.84024500000000002) repulsion weight --seed arg explicit random seed --exhaustiveness arg (=8) exhaustiveness of the global search (roughly --weight_hydrophobic arg (=-0.035069000000000003) hydrophobic weight proportional to time): 1+ --weight_hydrogen arg (=-0.58743900000000004) Hydrogen bond weight --num_modes arg (=9) maximum number of binding modes to generate --weight_rot arg (=0.058459999999999998) N_rot weight --energy_range arg (=3) maximum energy difference between the best binding mode and the worst one displayed (kcal/mol) Configuration file (optional): --config arg the above options can be put here Information (optional): --help display usage summary --help_advanced display usage summary with advanced options --version display program version
  • 5. 7. AutoDock Vinaを用いたドッキング計算 7-1. % /Users/AUTODOCK/ADvina_1_1_2_mac/bin/vina --config conf.txt (confは任意のファイル名) ################################################# # If you used AutoDock Vina in your work, please cite: # 7-2. 右のようなログが出力される # # # O. Trott, A. J. Olson, # 7-3. Writing output ... done → 計算完了 # AutoDock Vina: improving the speed and accuracy of docking # with a new scoring function, efficient optimization and # # # multithreading, Journal of Computational Chemistry 31 (2010) # 7-4. BBB_out.pdbqt & Log fileが新規に # 455-461 # # #   作製される # DOI 10.1002/jcc.21334 # # # # Please see http://vina.scripps.edu for more information. # (BBBは任意のリガンドファイル名) ################################################# Output will be LA1_out.pdbqt Reading input ... done. 8. PyoMOLによる可視化 Setting up the scoring function ... done. Analyzing the binding site ... done. Using random seed: 1000 Performing search ... 8-1. BBB_out.pdbqtをPyMOLにドラッグし 0% 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100% | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- |   て開く! *************************************************** done. (※ PyMOL → File → Open...ではダメ!) Refining results ... done. mode | affinity | dist from best mode 8-2. PyMOL → File → Open... → Protein PDB | (kcal/mol) | rmsd l.b.| rmsd u.b. -----+------------+----------+----------   fileを開く 1 -5.5 0.000 0.000 2 -5.3 4.700 9.201 8-3. 結合部位を確認する 3 -5.3 1.272 2.895 4 -5.3 1.150 1.838 5 -5.3 4.682 8.772 ※ Binding free energyが低い順に表示される 6 -5.3 1.420 2.117 7 -5.3 4.218 8.038 8 -5.3 4.373 8.487 9 -5.2 1.390 2.106 10 -5.2 4.939 9.404 Writing output ... done.
  • 6. 9. Bシェル(.sh)を用いた簡易プログラム 9-1. Bシェルスクリプト(.sh)は、 .txt を .sh に変更して作製する 9-2. 最初の行に、 #!/bin/sh と書く。Bashで動作させることを宣言する 9-3. # AutoDock Vina Calculations は任意 9-4. % echo '####### Vina Docking LA1_P1 #######' は、進 状況が分かるように挿入する (任意) 9-5. /Users/AUTODOCK/ADvina_1_1_2_mac/bin/vina --config LA1.txt   (計算の実行コマンド) 9-6. % echo '####### Docking Finish #######' は、進 状況が分かるように挿入する (任意) 9-7. この場合、 LA1_out.pdbqt が出力されるので、PDB fileに変換するコマンドは   cut -c-66 LA1_out.pdbqt > LA1_out.pdb のように書く 9-8. (9-4) ~ (9-7)をリガンド数だけ増やす!!! → Bシェルスクリプトの保存 (同一フォルダ) 9-9. ターミナル起動 → 所定のフォルダに移動 → % ./AAA.sh で実行!!! (AAAは任意) ※ chmodコマンドで .sh にパーミッションを変更するのも忘れずに! #!/bin/sh # AutoDock Vina Calculations echo '####### Vina Docking LA1_P1 #######' /Users/AUTODOCK/ADvina_1_1_2_mac/bin/vina --config LA1.txt .shの記入例 echo '####### Docking Finish #######' cut -c-66 LA1_out.pdbqt > LA1_out.pdb .... (繰り返し) echo '####### Done #######'