CHAI-Lab项目中非肽/蛋白配体的口袋约束应用指南
2025-07-10 22:11:38作者:凤尚柏Louis
概述
在分子对接和蛋白质-配体复合物结构预测领域,CHAI-Lab项目提供了一套强大的工具集。本文将重点介绍如何在该项目中为小分子配体设置口袋约束(pocket restraints),这是精确预测蛋白质-小分子相互作用的关键技术。
口袋约束的基本概念
口袋约束是一种强制性的空间限制,用于在结构预测过程中保持配体分子位于蛋白质的特定结合口袋内。这种技术特别适用于以下场景:
- 已知配体结合位点的精确预测
- 保持晶体结构中观察到的配体取向
- 限制配体在特定氨基酸残基附近
约束文件格式详解
CHAI-Lab使用CSV格式的约束文件,其中包含多个关键字段:
- chainA和chainB:指定相互作用的两个分子链
- res_idxA和res_idxB:残基索引(对于小分子留空)
- connection_type:必须设为"pocket"
- max_distance_angstrom:最大允许距离(Å)
小分子配体的特殊处理
与蛋白质-蛋白质相互作用不同,为小分子配体设置约束时需要注意:
- 小分子必须放在chainA位置
- res_idxA必须留空(不能有任何内容)
- 目标蛋白质残基放在chainB和res_idxB位置
正确的约束格式示例:
restraint_id,chainA,res_idxA,chainB,res_idxB,connection_type,confidence,min_distance_angstrom,max_distance_angstrom,comment
restraint0,C,,A,V36,pocket,1.0,2.0,10.0,配体C与蛋白A的V36残基约束
常见问题解决方案
-
约束方向错误:系统要求小分子必须在chainA位置,若反向设置会导致AssertionError。
-
距离参数设置:虽然min_distance_angstrom和confidence参数当前被忽略,但max_distance_angstrom对结果有显著影响。
-
多配体系统:每个配体应有独立的链标识符(如C,D等),并为每个配体单独设置约束。
高级应用技巧
-
多重约束:可以为同一配体设置多个残基约束,提高预测精度。
-
结合位点定义:选择口袋周围3-5个关键残基设置约束,比单一残基约束效果更好。
-
距离优化:通过调整max_distance_angstrom(通常5-10Å)平衡预测的准确性和灵活性。
实际应用建议
-
从晶体结构(如有)中测量配体与关键残基的距离,作为约束距离的参考。
-
对于柔性配体,可适当增大max_distance_angstrom值。
-
结合能量最小化步骤,优化约束条件下的最终结构。
通过合理使用口袋约束技术,研究人员可以在CHAI-Lab项目中获得更准确的蛋白质-小分子复合物结构预测结果,为药物设计和分子相互作用研究提供可靠的结构基础。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
405
3.14 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
225
251
暂无简介
Dart
672
159
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++
663
319
🎉 (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
1.21 K
657
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
325
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
9
1
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
220
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
135
868