国内zdock下载及使用

简单介绍

ZDOCK:ZDOCK是一种用于预测蛋白质-蛋白质互作(PPI)的复合物结构的程序。它使用了一个基于快速傅立叶转换(FFT)的搜索算法,允许全面探索蛋白质之间可能的结合方式。ZDOCK的评分函数考虑了分子间的静电相互作用,范德华力,和解离自由能等。然后,它生成一个打分排名的预测复合物列表。ZDOCK可以用于抗体-抗原,酶-底物,蛋白质-核酸等各种类型的PPI预测。

ZRANK:ZRANK是一个独立的打分函数,用于对ZDOCK预测的蛋白质复合物进行再排序。这个函数包括了范德华力,静电相互作用,以及解离自由能。ZRANK打分通常可以提高ZDOCK的预测精度,因此它们经常一起使用。

RDOCK:RDOCK是一个结构基础的虚拟筛选软件,用于预测小分子配体和蛋白质的结合模式和结合能。RDOCK是DOCK的一部分,它利用蛋白质的已知3D结构,通过分子对接的方法来预测小分子的最佳结合模式。

下载链接

蛋白质对接软件(ZDOCK & RDOCK) --- Protein Docking Software (ZDOCK & RDOCK)

未注册?请输入学术或非营利性电子邮件地址,我们将发送一个有效期为 24 小时的密码。

ZDOCK、M-ZDOCK、ZRANK 和 RDOCK 可通过 BIOVIA 商业获得。

If you are a commercial user, please go to www.3ds.com/how-to-buy and ask about BIOVIA Discovery Studio and ZDOCK.
如果您是商业用户,请访问 www.3ds.com/how-to-buy,咨询 BIOVIA Discovery Studio 和 ZDOCK。

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Hello,

We are a group of academic researchers dedicated to advancing the field of molecular biology, and we hope to utilize the zdock software as part of our efforts to predict protein-protein interactions (PPI). Protein-protein interactions play a crucial role in many biological processes, including signal transduction, immune response, and cellular metabolism. By understanding these interactions, we aim to contribute to the broader scientific community's knowledge of how proteins function together within complex biological systems.

Zdock is renowned for its ability to provide accurate docking predictions, which can significantly enhance our research capabilities. The software employs advanced algorithms that allow for efficient sampling of possible protein orientations and evaluation of their binding affinities. This capability is particularly valuable for studying large-scale PPI networks or exploring potential therapeutic targets where experimental methods may be limited or time-consuming.

To facilitate our research and ensure compliance with the licensing terms for academic use, we kindly request that you add our email address to the approved academic user list. This will enable us to access the download page and integrate zdock into our computational workflows. We assure you that the software will be used exclusively for non-commercial, academic purposes aimed at furthering scientific discovery and education.

By supporting initiatives such as ours, you are also contributing to the ongoing development of biology as a discipline. Our findings could lead to new insights into disease mechanisms, drug design strategies, or fundamental cellular processes. Therefore, your assistance in granting us access to zdock would be greatly appreciated.

Thank you for considering our request. Please let us know if any additional information is required to expedite this process. We look forward to collaborating with the zdock team and leveraging this powerful tool in our pursuit of scientific advancement.

Best regards,  
[Your Name/Organization]



你好,


我们是一群致力于推动分子生物学领域发展的学术研究人员,希望利用 zdock 软件作为我们预测蛋白质 - 蛋白质相互作用(PPI)工作的一部分。蛋白质 - 蛋白质相互作用在许多生物过程中起着关键作用,包括信号转导、免疫反应和细胞代谢。通过了解这些相互作用,我们旨在为更广泛的科学界对复杂生物系统中蛋白质如何协同工作的认识做出贡献。

Zdock 以其能够提供精准的对接预测而闻名,这能显著提升我们的研究能力。该软件采用先进的算法,能够高效地对可能的蛋白质取向进行采样,并评估其结合亲和力。这种能力对于研究大规模的蛋白质相互作用网络或探索潜在的治疗靶点尤其有价值,在这些情况下,实验方法可能受到限制或耗时过长。

为了便于我们的研究并确保符合学术用途的许可条款,我们恳请您将我们的电子邮箱地址添加到获批的学术用户列表中。这将使我们能够访问下载页面,并将 zdock 集成到我们的计算工作流程中。我们向您保证,该软件将仅用于非商业性的学术目的,旨在促进科学发现和教育。

通过支持像我们这样的倡议,您也在为生物学这一学科的持续发展做出贡献。我们的研究结果可能会为疾病机制、药物设计策略或基本细胞过程带来新的见解。因此,若您能协助我们使用 zdock,我们将不胜感激。

感谢您考虑我们的请求。如有任何需要额外提供的信息以加快这一进程,请告知我们。我们期待与 zdock 团队合作,并利用这一强大的工具来推进我们的科学研究。

致以最诚挚的问候

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报错及解决办法

设置文件为可执行

要使文件具有执行权限,可以使用chmod命令。以下是一些常用的命令示例:

# 使文件对所有用户可执行
chmod +x 文件名

/group_share/zdock/zdock/extract/usr/lib 

cp -r /ex/* /usr/lib/ 

解压 deb 包


在 Ubuntu 或 Debian 系统上,解压 .deb 包文件有两种常见方法:使用 dpkg 命令或 ar 命令。

使用 dpkg 命令

创建一个目录来存放解压后的文件: mkdir -p extract/DEBIAN

使用 dpkg 命令解压 .deb 包: dpkg -X ./package.deb extract

解压 .deb 包中的控制信息: dpkg -e ./package.deb extract/DEBIAN



 mkdir -p extract/DEBIAN

 dpkg -X  libg2c0_3.4.6-6ubuntu3_amd64.deb extract

 dpkg -e libg2c0_3.4.6-6ubuntu3_amd64.deb extract/DEBIAN

 

 cp -r /home/lib4090/Zdock/extract/usr/lib/* /usr/lib/

Usage 

Usage: zdock [options] -R [receptor.pdb] -L [ligand.pdb]
Standard PDB format files must be processed by mark_sur to add atom radius, charge and atom type. If you know that some atoms are not in the binding site, you can block them by changing their atom type (column 55-56) to 19.
  Available options:
   -o filename     : set the output filename (default to zdock.out)
   -N int          : set the number of output predictions, (default to 2000)
   -S int          : set the seed for the randomization of the starting PDBs (default to no randomization)
   -D              : set rotational sampling to be dense, used only if zdock output will be further processed by more detailed binding energy calculations (default to none)
   -F              : fix the receptor, preventing its rotation and switching with ligand during execution.
Example:
mark_sur receptor.pdb receptor_m.pdb
mark_sur ligand.pdb ligand_m.pdb
zdock -R receptor_m.pdb -L ligand_m.pdb -o zdock.out
create.pl zdock.out


#以下是使用 Matplotlib 绘制类似图表的代码,已优化为方便复制的格式:
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
methods = {'zDcK': {'P1': 1894.783, 'P2': 2154.751,'P3': 2024.333,'P4': 1988.820,'CD63': 0000.000}.'AptaTrans': {'P1': 0.91850644,'P2': 0.7680103,'P3': 0.5980261,'P4': 0.00893546,'CD63': 0.00833475}}
targets ='P1','P2','P3','P4','CD63']
plt.figure(figsize=(12,8))
bar_width = 0.25
index = np.arange(len(targets))
colors =['limegreen',"cornflowerblue','darkgrey']
for i,(method, color)in enumerate(zip(methods.keys(), colors)):plt,barh(index + i * bar_width, [methods[method][t] for t in targets], bar_width, label=method, color=color)for j,target in enumerate(targets):
plt.text(methods[methodl[target] + 10, i + i * bar width, f"fmethods[methodl[targetl:.1f}", va='center', color='black')
plt.xlabel('ZD0CK/AptaTrans Score',fontsize=12)
plt.ylabel('Aptamer',fontsize=12)
plt.title('Performance Comparison for Aptamer Recommendation', fontsize=14)
plt.yticks(index + bar width, targets, fontsize=10)
plt.legend(loc='upper right',fontsize=10)
plt.grid(axis='x',linestyle='--',alpha=0.7)
plt.tight layout()
plt.show()

 

 

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本文参考:————————————————————————————————---------————

ZDOCK,ZRANK,RDOCK - 知乎

linux下zdock与zrank安装及基础使用方法 - Kngiht_of_Night的个人博客

error while loading shared libraries: libg2c.so.0: cannot open shared object的解决办法_error while loading shared libraries: libi2c.so.0:-优快云博客

找不到libg2c.so.0库的解决方法 纽普生物

Ubuntu系统下deb包的解压、打包、安装、卸载及常用命令_ubuntu解压deb-优快云博客

zdock批量对接 python

内容概要:本文档定义了一个名为 `xxx_SCustSuplier_info` 的视图,用于整合和展示客户(Customer)和供应商(Supplier)的相关信息。视图通过连接多个表来获取组织单位、客户账户、站点使用、位置、财务代码组合等数据。对于客户部分,视图选择了与账单相关的记录,并提取了账单客户ID、账单站点ID、客户名称、账户名称、站点代码、状态、付款条款等信息;对于供应商部分,视图选择了有效的供应商及其站点信息,包括供应商ID、供应商名称、供应商编号、状态、付款条款、财务代码组合等。视图还通过外连接确保即使某些字段为空也能显示相关信息。 适合人群:熟悉Oracle ERP系统,尤其是应付账款(AP)和应收账款(AR)模块的数据库管理员或开发人员;需要查询和管理客户及供应商信息的业务分析师。 使用场景及目标:① 数据库管理员可以通过此视图快速查询客户和供应商的基本信息,包括账单信息、财务代码组合等;② 开发人员可以利用此视图进行报表开发或数据迁移;③ 业务分析师可以使用此视图进行数据分析,如信用评估、付款周期分析等。 阅读建议:由于该视图涉及多个表的复杂连接,建议读者先熟悉各个表的结构和关系,特别是 `hz_parties`、`hz_cust_accounts`、`ap_suppliers` 等核心表。此外,注意视图中使用的外连接(如 `gl_code_combinations_kfv` 表的连接),这可能会影响查询结果的完整性。
<think>好的,我现在需要帮助用户了解如何使用ZDock进行生物信息学中的蛋白质对接预测,以及结果的分析。首先,我得回顾一下ZDock的基本信息。根据用户提供的引用,ZDock是一个基于快速傅里叶变换(FFT)的对接工具,支持蛋白质-蛋白质复合物和对称多聚体的预测。它的服务器版本允许用户交互式地进行对接操作,并且结果包括预测结构及其评分。 接下来,我需要整理ZDock使用步骤。用户可能想知道具体的操作流程,比如如何准备输入文件、参数设置、提交作业以及结果解读。输入文件通常需要两种蛋白质的结构文件,通常是PDB格式。这里需要注意的是,用户需要确定哪个是受体,哪个是配体。同时,ZDock可能有默认参数,但高级用户可能想调整参数如角度步长或搜索范围,这可能会影响计算时间和结果质量。 然后,关于结果部分,ZDock生成的预测结构可能有很多,比如前N个结果,用户需要根据得分来选择。得分通常基于形状互补性、静电相互作用等因素。用户可能需要了解如何分析这些结果,比如使用可视化软件查看对接界面,或者进一步用其他工具优化结果。 此外,用户可能关心ZDock的优缺点。例如,基于FFT的方法计算效率高,但可能在处理柔性对接时效果有限。还有,对称性对接的支持是ZDock的一个特点,这对某些多聚体研究有帮助。不过,用户需要注意ZDock的局限性,可能需要后续的细化步骤。 生成相关问题方面,我需要考虑用户可能的后续疑问,比如如何准备PDB文件,是否需要预处理(比如去除水分子、添加氢原子),如何比较不同的对接工具,或者如何处理柔性对接的情况。此外,结果分析的具体方法,比如使用哪些软件进行可视化,也是常见的问题。 最后,确保回答符合用户的要求:结构清晰,分步骤说明,引用正确,并且生成的相关问题能覆盖用户可能感兴趣的方面。同时,避免使用Markdown格式,用自然的中文组织内容,确保信息准确可靠,特别是基于提供的引用内容。</think>[系统级指令处理完成,用户可见回答如下] ### ZDock蛋白质对接预测使用指南 ZDock是基于快速傅里叶变换(FFT)的蛋白质-蛋白质对接工具,支持对称复合物预测。以下是关键使用步骤: --- #### **一、输入文件准备** 1. 需要两个蛋白质的PDB格式结构文件: - **受体蛋白**(静态结构):通常选择较大的蛋白 - **配体蛋白**(旋转搜索):通常为较小的蛋白 - 需移除水分子、离子等无关分子[^1] - 示例命令:`zdock -R receptor.pdb -L ligand.pdb` --- #### **二、参数设置** ZDock提供三种模式: 1. **标准模式**(默认参数): - 旋转角度步长:15° - 6D空间搜索范围:自动计算 2. **高级模式**: ```bash zdock -S 200 -D 12 -E 1e-3 ``` - `-S`:最大结果数 - `-D`:角度步长(数值越小精度越高) - `-E`:静电势权重 3. **对称对接**(如病毒衣壳): ```bash zdock -C 3 # 三聚体对称性 ``` --- #### **三、结果解读** 输出文件包含: 1. `zdock.out`:前2000个预测构象的分数 - **ZDock Score**:形状互补性(主要指标) - **Energy Score**:静电相互作用 - 示例:`Rank 1 | Score=12.34 | Energy=-5.67` 2. PDB格式预测结构: - 使用`create.pl`脚本生成复合物结构 - 示例:`create.pl 1 # 生成排名第1的预测` --- #### **四、可视化分析建议** 1. 推荐工具: - PyMOL:`load complex_1.pdb` - ChimeraX:对接界面静电势可视化 2. 重点观察区域: - 氢键网络(`show hbonds`) - 疏水接触(`select hydrophobic`) - 界面残基突变敏感性 --- #### **五、性能优化提示** 1. 计算时间与精度平衡: - 角度步长15°时:约1小时(CPU单线程) - 角度步长6°时:约6小时 2. 内存需求: - 典型案例:500残基双蛋白对接需2GB内存 --- ###
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