下载地址: https://autodock.scripps.edu/downloads/
unzip AutoDock-GPU-develop.zip
export GPU_INCLUDE_PATH=/usr/local/cuda/include
export GPU_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64
source ~/.bashrc
make DEVICE=GPU NUMWI=64
其中,DEVICE指定加速器类型; NUMWI指定Thread数目,至少64
alias ad_gpu='/your/path/AutoDock-GPU-develop/bin/autodock_gpu_64wi'
重新进入终端后,只要输入ad_gpu
就等价于输入/your/path/AutoDock-GPU-develop/bin/autodock_gpu_64wi
,方便操作。
source ~/.bashrc
下载地址:https://vina.scripps.edu/downloads/
第一个方法,也是最简单的办法。如果你用的是Ubuntu,可以直接使用以下命令安装:
sudo apt install autodock-vina
这个命令需要输入根目录密码。输入密码的过程中光标不会移动,但你的确有在输入。正确输入后直接敲回车就行。当然,如果你使用的是超算这类你没有根目录密码的场合,就需要下一个安装方案了。
conda install -c conda-forge vina
如果你下载的是zip就用unzip解压
unzip AutoDock-Vina-1.2.3.zip
不过,下载的预编译版本的vina是不能直接用vina命令运行的。你得先赋权,然后才能运行:
chmod 777 vina_1.2.3_linux_x86_64
./vina_1.2.3_linux_x86_64
这便是赋权与运行。但是你会发现,即便赋权了也还是不能用vina命令直接使用。所以如果你想方便快捷地输入vina直接运行程序,还得把它加入你的用户bin目录:
sudo mv vina_1.2.3_linux_x86_64 /usr/bin/vina
sudo chmod +x /usr/bin/vina
这样才算完。所以你说这个方法它简单吧,也不是那么简单。
ADFR全称为AutoDockFR,是Scripps研究所Sanner课题组基于AutoDock程序下开发的一个蛋白-配体对接程序。除了支持AutoDock4和AutoDock Vina的对接模式以外,ADFR还有其专长——共价对接以及柔性对接。(https://zhuanlan.zhihu.com/p/411750331)。
注意, ADFR 使用的版本是2.7的
conda install -c hcc adfr-suite
由于ADFR使用的是Python2.7版本, 我们这里可以使用Meeko来代替
pip install meeko
使用(注意版本, 不同版本参数不一样)
mk_prepare_ligand.py -i 1iep_ligand.sdf -o 1iep_ligand.pdbqt --add_hydrogen --pH 7.4
对 AutoDock Vina进行了不丢失准确率的提速.
conda install -c conda-forge qvina
使用跟vina一样
使用: qvina2 ...
在 QuickVina 2 的基础上加了 ‘Blind Docking’。比QuickVina 2更快,并且比AutoDock Vina更准确。
安装与qvina2一样
conda install -c conda-forge qvina
使用跟vina一样
使用: qvinaw ...