AutoDock-Vina 分子对接工具使用指南
2026-02-06 04:25:01作者:盛欣凯Ernestine
AutoDock-Vina 是一个开源的分子对接和虚拟筛选程序,广泛应用于药物发现和生物信息学领域。它基于简单的评分函数和快速的梯度优化构象搜索,能够高效地进行分子对接。
项目概述
AutoDock-Vina 是 AutoDock Suite 中最广泛使用的对接引擎之一,具有以下核心特性:
- AutoDock4.2 和 Vina 评分函数支持
- 支持多个配体的同时对接和批量模式的虚拟筛选
- 支持大环分子对接
- 水合对接协议
- 能够写入和加载外部 AutoDock 图谱
- 提供 Python 3 绑定(Linux 和 Mac)
安装方法
预编译版本安装
最简便的安装方式是直接从项目发布页面下载预编译的可执行文件:
# 下载对应版本的可执行文件
./vina_<版本号>_<操作系统>_<架构> --help
Python 绑定安装
使用 pip 安装 Python 绑定(推荐使用虚拟环境):
pip install -U numpy vina
或者使用 Conda 环境安装:
conda create -n vina python=3
conda activate vina
conda config --env --add channels conda-forge
conda install -c conda-forge numpy swig boost-cpp libboost sphinx sphinx_rtd_theme
pip install vina
源码编译安装
对于高级用户,可以从源码编译安装:
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/au/AutoDock-Vina
cd AutoDock-Vina/build/linux/release
make
基础对接教程
准备工作
在进行分子对接前,需要准备受体和配体文件:
- 受体准备:使用 Meeko 工具准备受体文件
mk_prepare_receptor.py -i 1iep_receptorH.pdb -o 1iep_receptor -p -v \
--box_size 20 20 20 --box_center 15.190 53.903 16.917
- 配体准备:准备配体文件
mk_prepare_ligand.py -i 1iep_ligand.sdf -o 1iep_ligand.pdbqt
运行对接
使用 AutoDock4 力场
vina --ligand 1iep_ligand.pdbqt --maps 1iep_receptor --scoring ad4 \
--exhaustiveness 32 --out 1iep_ligand_ad4_out.pdbqt
使用 Vina 力场
vina --receptor 1iep_receptor.pdbqt --ligand 1iep_ligand.pdbqt \
--config 1iep_receptor.box.txt \
--exhaustiveness=32 --out 1iep_ligand_vina_out.pdbqt
常见问题解决
安装问题
- 依赖库缺失:确保安装 Boost、OpenBabel 等必要依赖库
- 编译错误:检查错误信息并安装缺失的依赖
文件格式问题
- 确保输入的 PDBQT 文件格式正确
- 参考项目中的示例文件(位于 example 目录)
参数设置问题
- 详细阅读官方文档了解参数含义
- 从默认参数开始,逐步调整优化
高级功能
大环分子对接
AutoDock-Vina 支持大环分子的柔性对接,具体示例可参考 docking_with_macrocycles 目录。
锌金属蛋白对接
支持含锌金属蛋白的特殊对接处理,参见 docking_with_zinc_metalloproteins 示例。
水合对接
提供水合对接协议,详细方法参考 hydrated_docking 示例。
性能优化
- 调整
exhaustiveness参数可提高对接精度(默认值为8,建议设置为32) - 使用合适的力场:Vina、AutoDock4 或 Vinardo
- 合理设置对接盒子的大小和中心位置
通过本指南,您可以快速上手使用 AutoDock-Vina 进行分子对接实验。更多详细信息和高级用法请参考项目文档。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
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- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
532
3.74 K
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
336
177
Ascend Extension for PyTorch
Python
340
404
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
302
355
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++
886
596
暂无简介
Dart
770
191
华为昇腾面向大规模分布式训练的多模态大模型套件,支撑多模态生成、多模态理解。
Python
114
140
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
12
1
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
986
247
