【亲测免费】 GetBox-PyMOL-Plugin: PyMOL中的分子对接盒计算工具安装教程
2026-01-25 06:32:03作者:平淮齐Percy
项目介绍
GetBox-PyMOL-Plugin 是由CSDN公司开发的InsCode AI大模型基于Mengwu Xiao的工作所解释的一个开源项目,专为PyMOL设计,用于自动计算LeDock、AutoDock和AutoDock Vina的对接盒。该插件简化了对接过程中关键的“盒子”定义步骤,提供了直观便捷的方式,帮助研究人员基于蛋白质结构快速设定虚拟筛选的空间范围。
项目下载位置
此项目托管在GitHub上,您可以直接通过以下路径访问并下载:
[GetBox-PyMOL-Plugin](https://github.com/MengwuXiao/GetBox-PyMOL-Plugin)
点击"Code"按钮后,选择Download ZIP或者通过Git命令克隆仓库到本地:
git clone https://github.com/MengwuXiao/GetBox-PyMOL-Plugin.git
项目安装环境配置
系统需求
- Python 版本 2.x 或 3.x
- PyMOL 版本需要大于1.0
确保您的系统已安装Python,并且PyMOL已经就绪。PyMOL是一款流行的分子可视化软件,广泛应用于生物化学研究领域。
图片示例
因文字限制,无法直接插入图片,但在项目页面有详细的安装步骤截图。大致流程如下:
- 打开PyMOL。
- 转至“Plugin”菜单下的“Plugin Manager”。
- 选择“Install (New) Plugin”,浏览找到您刚下载解压的
GetBox Plugin.py文件。 - 完成安装后重启PyMOL,您会在“Plugin”菜单看到新增的“GetBox Plugin”。
项目安装方式
- 解压下载的ZIP文件:首先,将从GitHub下载的ZIP文件解压缩到您偏好的目录。
- 拷贝插件文件:找到解压得到的
GetBox Plugin.py文件。 - PyMOL内安装:
- 启动PyMOL。
- 导航至“Plugin”>“Plugin Manager”。
- 点击“Install (New) Plugin”,浏览找到
GetBox Plugin.py并选择它。 - 之后,按照屏幕上的提示操作。可能需要重新启动PyMOL以加载新插件。
项目处理脚本概览
使用GetBox插件不需要编写复杂的脚本。一旦插件安装完成,可以通过以下几种方式进行操作:
- 自动检测盒子 (
autobox):一键为当前视图中的目标计算推荐的盒子尺寸。 - 基于选择获取盒子 (
getbox sele):手动选择感兴趣的区域或分子后,创建以此为中心的盒子。 - 高级用法 包括指定特定残基(
resibox)来定制盒子边界。
具体命令使用可直接在PyMOL的命令行输入上述简短指令,配合插件提供的GUI进行交互式操作,极大简化了对接前的准备工作。
通过以上步骤,您就可以在PyMOL环境中高效地利用GetBox-PyMOL-Plugin来为分子对接任务准备对接盒子了。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
GLM-5智谱 AI 正式发布 GLM-5,旨在应对复杂系统工程和长时域智能体任务。Jinja00
GLM-5-w4a8GLM-5-w4a8基于混合专家架构,专为复杂系统工程与长周期智能体任务设计。支持单/多节点部署,适配Atlas 800T A3,采用w4a8量化技术,结合vLLM推理优化,高效平衡性能与精度,助力智能应用开发Jinja00
请把这个活动推给顶尖程序员😎本次活动专为懂行的顶尖程序员量身打造,聚焦AtomGit首发开源模型的实际应用与深度测评,拒绝大众化浅层体验,邀请具备扎实技术功底、开源经验或模型测评能力的顶尖开发者,深度参与模型体验、性能测评,通过发布技术帖子、提交测评报告、上传实践项目成果等形式,挖掘模型核心价值,共建AtomGit开源模型生态,彰显顶尖程序员的技术洞察力与实践能力。00
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
MiniMax-M2.5MiniMax-M2.5开源模型,经数十万复杂环境强化训练,在代码生成、工具调用、办公自动化等经济价值任务中表现卓越。SWE-Bench Verified得分80.2%,Multi-SWE-Bench达51.3%,BrowseComp获76.3%。推理速度比M2.1快37%,与Claude Opus 4.6相当,每小时仅需0.3-1美元,成本仅为同类模型1/10-1/20,为智能应用开发提供高效经济选择。【此简介由AI生成】Python00
Qwen3.5Qwen3.5 昇腾 vLLM 部署教程。Qwen3.5 是 Qwen 系列最新的旗舰多模态模型,采用 MoE(混合专家)架构,在保持强大模型能力的同时显著降低了推理成本。00- RRing-2.5-1TRing-2.5-1T:全球首个基于混合线性注意力架构的开源万亿参数思考模型。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
567
3.83 K
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
892
667
Ascend Extension for PyTorch
Python
376
445
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
349
200
昇腾LLM分布式训练框架
Python
116
145
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.37 K
778
暂无简介
Dart
798
197
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
308
359
openJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力
TSX
1.13 K
271