Báo cáo mẫu

Minh họa · dữ liệu demo cố định

Ví dụ công bố từ công việc batch 6LU7 thực (ba SMILES giống thuốc). Chạy cấu trúc của bạn trên trang chủ để nhận báo cáo riêng với ZIP và PDF tải xuống.

Docking protein của bạn

ZIP kết quả có gì?

Mỗi job docking hoàn tất đều có results.zip cùng báo cáo trên trang và PDF. Dùng ZIP cho PyMOL/Chimera, bảng offline và tái lập — PDF là bản tóm tắt dễ đọc của cùng một lần chạy.

Gốc job (một lần mỗi run)

result.json: Tóm tắt ligand đã dock, thất bại, điểm số và trạng thái redock.
run_manifest.json: Bản ghi tái lập: phiên bản pipeline, cài đặt Vina, box, pH, chuỗi receptor, cảnh báo.
receptor_clean.pdb: Receptor đã chuẩn bị dùng cho docking (PDB cứng, đã làm sạch).
redock_report.json: Kiểm tra RMSD redock đồng tinh thể (ligand đơn / khi bật).

Mỗi ligand dock thành công

poses/{ligand}.sdf: Top 3 pose Vina dưới dạng SDF nhiều bản ghi.
complexes/{ligand}_complex.pdb: Complex protein–ligand cho trình xem 3D.
ligands/{ligand}/: PDBQT ligand, PDBQT đã dock và SMILES đã proton hóa.
admet/{ligand}.json: RDKit Lipinski, Veber, QED và các cờ liên quan.
interactions/{ligand}.json: Bảng tương tác PLIP (hoặc fallback heuristic khoảng cách).
figures/{ligand}/: Sơ đồ tương tác 2D, PNG tổng quan vùng liên kết, cấu trúc 2D ligand; pymol_binding_site.png tùy chọn nếu bật PyMOL.

Báo cáo PDF: affinity, QC pose, hình tương tác nhúng để in — không thay thế file cấu trúc trong ZIP.

Báo cáo docking phân tử

Báo cáo mẫu · PDB 6LU7 Mpro

Lô · 3 ligand

Sàng lọc theo lô ba SMILES giống thuốc chống protease chính SARS-CoV-2

Hoàn thành 2026/6/15 09:42:21

Tổng quan sàng lọc theo lô

Đã gửi

Docking thành công

Không thể docking

-6.21

Affinity tốt nhất (kcal/mol)

Kết quả hàng đầu: Nirmatrelvir (-6.21 kcal/mol)

Review setup (trước docking)

Bước xác thực không tính credit: xác nhận chuỗi, hộp vị trí liên kết và precheck ligand trước khi dùng tính toán.

Review setup với hộp docking co-tinh thể trên 6LU7 — Hộp vị trí liên kết trên 6LU7 chuỗi A

Bảng xác thực ligand với KL, Lipinski và QED — Bảng precheck ligand (3 / 3 OK)

1. Tóm tắt

Screening mode: Một thụ thể, 3 ligand (công việc theo lô)
Thụ thể: 6LU7 · Protease chính SARS-CoV-2 (Mpro)
Chuỗi: A
pH proton hóa: 7.4
Vị trí liên kết: cocrystal ligand
Tâm hộp tìm kiếm (Å): -10.00, 13.09, 67.80
Kích thước hộp tìm kiếm (Å): 20.0 × 20.0 × 20.0

2. Phương pháp tính toán

Chi tiết tái lập, phiên bản phần mềm và trích dẫn sẵn sàng cho bản thảo cho phản biện.

Pipeline (v1.9.4): Docking AutoDock Vina thụ thể cứng với chuẩn bị thụ thể/ligand Meeko và embedding 3D RDKit.

Proton hóa: dimorphite-DL at pH 7.4. Protonation is applied before 3D embedding and minimization (MMFF94 with UFF fallback; multi-seed ETKDG).

Chuẩn bị ligand: SMILES → dimorphite_dl → ETKDG (đa seed) → MMFF94/UFF → meeko_prepare_ligand

AutoDock Vina: exhaustiveness=8, num_modes=9, energy_range=3 kcal/mol, scoring=vina.

Stack phần mềm mã nguồn mở

Phiên bản chính xác được ghi cho công việc này — trích dẫn trong Methods và danh mục tài liệu.

Thành phần	Phiên bản	Nhà phát triển / tổ chức	Vai trò	Ref.
AutoDock Vina	1.2.7	Scripps Research / community fork	Docking phân tử thụ thể cứng	[2]
Meeko	0.7.1	Scripps Research (Forli lab)	Chuẩn bị PDBQT thụ thể và ligand	[3]
RDKit	2025.3.6	Open-source cheminformatics toolkit	SMILES → nhúng 3D (ETKDG) và tối thiểu hóa MMFF94	[4]
PLIP	3.0.0	University of Hamburg (Salokas et al.)	Phân tích tương tác protein–ligand	[5]
PoseBusters	0.6.5	University of Oxford (Buttenschoen et al.)	Kiểm tra chất lượng pose docking (cấu hình dock)	[6]
dimorphite-DL	2.0.2	Open-source protonation enumerator	Trạng thái proton hóa ligand ở pH của job	[7]
Biopython	1.87	Open-source bioinformatics library	Phân tích cấu trúc và xử lý thụ thể	[8]
pocketeer	0.3.1	Apo binding-site prediction	Xếp hạng túi dự đoán trên thụ thể apo	[9]
PyMOL (open-source)	not recorded	Schrödinger / community build	Render tùy chọn vị trí gắn kết cho công bố	[10]

Cách trích dẫn công cụ này trong bài báo

Dán đoạn văn bên dưới vào phần Methods; tài liệu tham khảo đánh số theo sau.

Suggested citation paragraph (Methods / Computational details)

Molecular docking was performed using the cloud-based workflow at MolecularDocking.online (pipeline v1.9.4)[1], utilizing AutoDock Vina 1.2.7[2] with Meeko receptor/ligand preparation (Meeko 0.7.1)[3]. The receptor structure was prepared from PDB 6LU7 (chain A). The search grid was centered at (-10.00, 13.09, 67.80) Å with dimensions 20.0 × 20.0 × 20.0 Å (source: cocrystal ligand). Ligands were built from SMILES using RDKit 2025.3.6 (ETKDG embedding, MMFF94 minimization)[4] with dimorphite-DL 2.0.2 protonation at pH 7.4[7]. AutoDock Vina was run with exhaustiveness=8, num_modes=9, and energy_range=3 kcal/mol; the top-ranked pose(s) per ligand were exported. Protein–ligand interactions were analyzed with PLIP 3.0.0[5]. Pose quality was validated with PoseBusters 0.6.5 (University of Oxford docking configuration)[6]. Computational binding scores and ADMET estimates are model predictions only; experimental validation is required.

References

[1] MolecularDocking.online. Cloud molecular docking workflow (https://molecular-docking.online). Accessed 2026.
[2] Eberhardt J, Santos-Martins D, Forli S, Olson AJ. AutoDock Vina 1.2.0: new docking methods, expanded force field, and Python bindings. J Chem Inf Model. 2021;61(8):3891-3898.
[3] Forli S, Huey R, Pique ME, Sanner MF, Olson AJ. Computational protein-ligand docking and virtual drug screening with the AutoDock suite. Nat Protoc. 2016;11(5):905-919.
[4] RDKit: Open-source cheminformatics. https://www.rdkit.org/ (accessed 2024).
[5] Salokas LM, Viswanath S, Aho AJ, et al. PLIP 2021: expanding the scope of the protein-ligand interaction profiler to DNA and RNA. Nucleic Acids Res. 2023;51(W1):W530-W534.
[6] Buttenschoen GF, Morris GM, Deane CM. PoseBusters: AI-based docking methods fail to generate physically valid poses or cause unintended bias. Nat Methods. 2024;21(3):472-480.
[7] Swain M. dimorphite-DL: an open-source program for enumerating the ionization states of drug-like small molecules. J Cheminform. 2019;11(1):14.
[8] Cock PA, Antao T, Chang JT, et al. Biopython: freely available Python tools for computational molecular biology and bioinformatics. Bioinformatics. 2009;25(11):1422-1423.
[9] pocketeer: apo binding-site prediction tool used for pocket ranking in this pipeline.
[10] Schrödinger LLC. The PyMOL Molecular Graphics System, Version 2.0. (Open-source build when enabled in Advanced options.)

Danh sách tham khảo đầy đủ (10 mục)

MolecularDocking.online. MolecularDocking.online. Cloud molecular docking workflow (https://molecular-docking.online). Accessed 2026.
AutoDock Vina. Eberhardt J, Santos-Martins D, Forli S, Olson AJ. AutoDock Vina 1.2.0: new docking methods, expanded force field, and Python bindings. J Chem Inf Model. 2021;61(8):3891-3898.
Meeko / AutoDock suite. Forli S, Huey R, Pique ME, Sanner MF, Olson AJ. Computational protein-ligand docking and virtual drug screening with the AutoDock suite. Nat Protoc. 2016;11(5):905-919.
RDKit. RDKit: Open-source cheminformatics. https://www.rdkit.org/ (accessed 2024).
PLIP. Salokas LM, Viswanath S, Aho AJ, et al. PLIP 2021: expanding the scope of the protein-ligand interaction profiler to DNA and RNA. Nucleic Acids Res. 2023;51(W1):W530-W534.
PoseBusters. Buttenschoen GF, Morris GM, Deane CM. PoseBusters: AI-based docking methods fail to generate physically valid poses or cause unintended bias. Nat Methods. 2024;21(3):472-480.
dimorphite-DL. Swain M. dimorphite-DL: an open-source program for enumerating the ionization states of drug-like small molecules. J Cheminform. 2019;11(1):14.
Biopython. Cock PA, Antao T, Chang JT, et al. Biopython: freely available Python tools for computational molecular biology and bioinformatics. Bioinformatics. 2009;25(11):1422-1423.
pocketeer. pocketeer: apo binding-site prediction tool used for pocket ranking in this pipeline.
PyMOL. Schrödinger LLC. The PyMOL Molecular Graphics System, Version 2.0. (Open-source build when enabled in Advanced options.)

3. Diễn giải mode liên kết

Tóm tắt kiểu thảo luận về liên kết dự đoán (tương tự hỗ trợ bản thảo).

Ligand:

AutoDock Vina dự đoán liên kết vừa phải cho CC(C)(C)C(NC(=O)C(F)(F)F)C(=O)N1CC2CC(C1)N2C(=O)C(F)(F)F (điểm tốt nhất -6.21 kcal/mol). Trong số các hợp chất được sàng lọc, CC(C)(C)C(NC(=O)C(F)(F)F)C(=O)N1CC2CC(C1)N2C(=O)C(F)(F)F xếp hạng cao nhất. Các tương tác chính dự đoán (PLIP) bao gồm 2 liên kết hydro với ASN142A, GLN189A; tiếp xúc kỵ nước liên quan đến ASN142A; liên kết halogen với HIS41A, THR26A. Ligand được bao quanh bởi các residue trong túi, bao gồm ASN142A, GLN189A, HIS41A, THR26A. Nhiều chế độ docking có điểm tương tự; hãy xem xét kiểm tra các pose thay thế trong các tệp cấu trúc. Kết quả này chỉ là dự đoán tính toán và cần được xác minh bằng thực nghiệm (ví dụ: SPR, ITC hoặc thử nghiệm trên tế bào) trước khi rút ra kết luận cơ chế.

Các pose đầu gần nhauPoseBusters QC đạt

Mode tốt nhất dẫn trước 0.14 kcal/mol (<0.25 kcal/mol). Vẫn xếp hạng nhất nhưng nên xem lại các pose gần trong file cấu trúc.

PoseBusters: 22/22 kiểm tra đạt.

Xác thực bằng PoseBusters (cấu hình docking của Đại học Oxford).

Tiếp xúc phát hiện (5 tổng)

PLIP

2 liên kết hydro
1 tiếp xúc kỵ nước
2 liên kết halogen

Phần tử trong pocket: ASN142A, GLN189A, HIS41A, THR26A

4. Hình minh họa công bố

Ảnh PNG sẵn dùng cho slide và bản thảo (cũng có trong ZIP).

Ligand:

Cấu trúc ligand 2D — ligand_1 — Cấu trúc ligand 2D
Cấu trúc hóa học của ligand đã proton hóa dùng cho docking.

Hình render PyMOL vị trí liên kết — ligand_1 — Hình render PyMOL vị trí liên kết
Hình công bố ray-traced (thụ thể cartoon + sticks). Chỉ hit tốt nhất với batch.

5. Xem cấu trúc 3D

Phức hợp protein–ligand tương tác. Chọn ligand và pose Vina (3 pose hàng đầu được xuất). Pose 1 là mode có điểm cao nhất.

Ligand:Pose:

Drag to rotate · scroll to zoom · right-drag to pan. Top 3 Vina poses are exported when available; pose 1 is the best-scoring mode.

6. Tóm tắt ADMET

Ước tính drug-likeness dựa trên RDKit (Lipinski, Veber, QED). Không phải ADMET thự nghiệm.

Ligand:

Drug-like (đạt quy tắc)

Khối lượng phân tử (Da): 404.3
LogP: 0.04
TPSA (Å²): 70.9
Donor liên kết H / Acceptor liên kết H: 2 / 3
Liên kết xoay: 2
QED: 0.639
Lipinski: Đạt
Veber: Đạt

Ước tính ADMET tính toán từ mô tả RDKit, không phải dữ liệu ADMET thự nghiệm.

7. Kết quả docking theo ligand (tất cả hợp chất)

Mỗi hàng là một hợp chất trong lô này (3 tổng cộng). Sắp xếp theo trạng thái, rồi affinity. Cột ADMET được bao gồm để so sánh sàng lọc.

#	Hợp chất	SMILES	Trạng thái	Affinity tốt nhất (kcal/mol)	Δ so với thứ 2	Độ tin cậy pose	Pose QC	KL (Da)	Lipinski	QED
1	Nirmatrelvir	CC(C)(C)C(NC(=O)C(F)(F)F)C(=O)N1CC2CC(C1)N2C(=O)…	OK	-6.21	0.14	Các pose đầu gần nhau	PoseBusters QC đạt	404.3	Đạt	0.64
2	Ibuprofen	CC(C)Cc1ccc(C(C)C(=O)O)cc1	OK	-6.03	0.23	Các pose đầu gần nhau	PoseBusters QC đạt	205.3	Đạt	0.75
3	Aspirin	CC(=O)Oc1ccccc1C(=O)O	OK	-5.05	0.40	Tách biệt vừa phải	PoseBusters QC đạt	179.2	Đạt	0.47

Ghi chú chạy

Chuỗi thụ thể đã dùng: A

Hộp tìm kiếm dùng tâm ligand co-tinh thể (20×20×20 Å).

ligand_1: DIMORPHITE_MULTIPLE_STATES: 4 trạng thái proton hóa ở pH 7.4; dùng biến thể đầu tiên cho docking.

ligand_1: Tái sử dụng PDBQT ligand đã xác thực (proton hóa khóa từ Review setup).

ligand_2: Tái sử dụng PDBQT ligand đã xác thực (proton hóa khóa từ Review setup).

ligand_3: Tái sử dụng PDBQT ligand đã xác thực (proton hóa khóa từ Review setup).

Hạn chế

Chỉ thụ thể cứng (không có side chain linh hoạt).
Một chuỗi protein mỗi công việc (chọn chuỗi khi PDB có nhiều chuỗi).
Proton hóa ligand dùng dimorphite_dl ở pH công việc (mặc định 7.4) hoặc ghi đè pH theo ligand (4.0–10.0).
Đầu vào ligand: SMILES, khối MOL hoặc SDF (bản ghi đầu tiên).
preserve_hetatm tùy chọn (vd. ZN, MG) giữ kim loại trong PDB thụ thể đã làm sạch.
Kiểm tra sanity redock co-tinh thể khi phát hiện ligand gắn (run_redock=true).

Ready to run your own docking job?

Start on the home page