探索精准加速的分子对接利器——QuickVina 2 和 QuickVina-W
在这个飞速发展的生命科学技术时代,QuickVina 2 和 QuickVina-W 提供了一种高效且准确的解决方案,为分子对接研究带来革命性的提升。这两个工具源自 AutoDock Vina,但通过技术创新,实现了速度和精度的双重优化。
QuickVina 2 —— AutoDock Vina 的精准加速版
QuickVina 2 是一个精心设计的分子对接工具,它的目标是精确加速 AutoDock Vina。在对 195 个蛋白质-配体复合物进行测试后,QVina 2 在保持默认的耗尽度(exhaustiveness)为 8 的情况下,相比 Vina 实现了高达 20.49 倍的速度提升。更令人印象深刻的是,其与 Vina 绑定能量的皮尔逊相关系数达到了 0.967(对于第一个预测模式)和 0.911(对于所有预测模式的总和),显示出极高的准确性。这表明,QuickVina 2 不仅速度快,而且性能稳定可靠,适用于大规模虚拟筛选库中的药物设计工作。
引用 QuickVina 2,请参考以下论文:
"Fast, Accurate, and Reliable Molecular Docking with QuickVina 2" Amr Alhossary, Stephanus Daniel Handoko, Yuguang Mu, and Chee-Keong Kwoh. Bioinformatics (2015) 31 (13): 2214-2216. DOI:10.1093/bioinformatics/btv082
QuickVina-W —— 快速盲对接新标杆
QuickVina-W 则在 QuickVina 2 的基础上进一步升级,增加了盲对接功能。它比 QuickVina 2 更快,比 AutoDock Vina 更准确。如果你不确定对接位点,QuickVina-W 的宽搜索框功能将是你理想的选择。然而,如果你已经明确了目标搜索区域,那么 QuickVina 2 将会是你更好的伙伴。
引用 QuickVina-W,请参考以下论文:
"Protein-Ligand Blind Docking Using QuickVina-W With Inter-Process Spatio-Temporal Integration" Nafisa M. Hassan, Amr A. Alhossary, Yuguang Mu & Chee-Keong Kwoh. Nature Scientific Reports 7(1) (2017). DOI:10.1038/s41598-017-15571-7
应用场景
无论是药物发现、生物大分子相互作用研究,还是计算机辅助药物设计,QuickVina 系列都能发挥关键作用。它们的强大性能使得快速筛选大量化合物成为可能,从而加速新药开发进程,并为理解复杂生物系统的互动机制提供宝贵支持。
项目特点
- 高效率:QuickVina 2 和 QuickVina-W 相较于 AutoDock Vina 显示出显著的速度优势。
- 高精度:在保证结果准确性的同时,QuickVina 2 超越了 GOLD 5.2,而 QuickVina-W 更是在盲对接方面表现出色。
- 灵活性:针对已知或未知对接位点的场景,提供了 QuickVina 2 和 QuickVina-W 两个版本,以适应不同需求。
- 易用性:这两款工具都提供了易于使用的接口,方便科研工作者迅速上手。
为了科学界的未来,我们诚邀您加入 QuickVina 社区,体验分子对接的新高度,推动生物科技的进步。准备好了吗?让我们一起探索,让创新发生!
- QQwen3-Next-80B-A3B-InstructQwen3-Next-80B-A3B-Instruct 是一款支持超长上下文(最高 256K tokens)、具备高效推理与卓越性能的指令微调大模型00
- QQwen3-Next-80B-A3B-ThinkingQwen3-Next-80B-A3B-Thinking 在复杂推理和强化学习任务中超越 30B–32B 同类模型,并在多项基准测试中优于 Gemini-2.5-Flash-Thinking00
GitCode-文心大模型-智源研究院AI应用开发大赛
GitCode&文心大模型&智源研究院强强联合,发起的AI应用开发大赛;总奖池8W,单人最高可得价值3W奖励。快来参加吧~0265cinatra
c++20实现的跨平台、header only、跨平台的高性能http库。C++00AI内容魔方
AI内容专区,汇集全球AI开源项目,集结模块、可组合的内容,致力于分享、交流。02- HHunyuan-MT-7B腾讯混元翻译模型主要支持33种语言间的互译,包括中国五种少数民族语言。00
GOT-OCR-2.0-hf
阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile06
- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选









