靶点口袋分子设计

基于盘古药物分子大模型，靶点口袋分子设计功能主要是能够根据给定的口袋和小分子利用AI的预测出更优小分子。

1. 单击“靶点口袋分子设计”功能卡片，进入配置页面。
2. 在配置页面上传靶点结构，及配置其他参数。
   图1 查看配置页面
   
   • 靶点结构：选择靶点结构文件，仅支持PDB格式。若文件中包含多个受体，则默认只处理第一个。
   • 设计方式：支持“从头生成”和“片段优化”两种方式。
     • 从头生成：通过指定的口袋生成小分子。

       可以直接指定口袋，指定口袋的方式包括原始配体、选择残基、自动预测、自定义。

       • 原始配体

         将选择的靶点结构原始配体与此处参数选择的原始配体或者上传配体文件结合使用，通过识别原始配体或上传的配体所占空间及相应Padding空间扩展值确定口袋的中心及大小。

       • 选择残基

         选择残基方式由用户点选多个平台识别到的残基定义口袋的位置。

       • 自动预测

         自动预测通过平台内置的蛋白口袋预测算法为用户提供多个可选择的口袋位置。

       • 自定义

         自定义则由用户通过指定口袋的中心位置及大小确定口袋位置。

     • 片段优化：通过指定一个小分子，对其进行编辑后，生成新颖小分子。
   • 选择原始配体：选择靶点结构文件中已存在的原始配体用来定位口袋或作为片段优化，存在多个原始配体时可通过下拉框选择，与上传配体文件二选一。
   • 上传配体文件：通过上传与靶点结构有良好结合构象的配体文件确定配体，若文件中包含多个配体，默认只处理第一个，与选择原始配体二选一。仅支持SDF、MOL2、PDB格式文件，且只支持3D结构。
   • 分子量：自适应和手动输入。自适应模式下平台根据药物分子的分子量分布进行分子设计。手动输入模式下平台会将用户输入的分子量作为强约束对分子设计过程进行限制，不合适的分子量范围可能会导致没有结果输出。
   • 片段优化方式：目前只支持侧链修饰和骨架跃迁。
     • 骨架跃迁：会替换您所去掉的关键骨架，生成新颖的小分子。
     • 侧链修饰：会在不同的侧链上进行侧链生长，生成新颖小分子。
   • 标记位点：3D可视化区域选择位点，再单击右侧标记位点的“+”添加。最多可添加50个生长位点。
   • 选择属性模型：选择AI模型。如果需要创建模型，可参考AI模型。此参数只有专业版支持。一次最多可以选10个模型属性。
   • 名称：可修改，修改后左上角也同步修改。长度为5~64个字符；仅可以使用字母、数字、下划线“_”、中划线“-”和空格；首位只能以数字或字母开头。
   • 标签：设置任务标签。
   • 功能调用消耗：运行成功后功能会消耗一次。
3. 单击“提交”。

   提交成功后，可以在“作业中心”查看执行结果。

4. 查看运行结果。
   • 作业执行完毕后，单击作业名称，可进入输出结果页面。序号为0的分子为原始分子，在从头生成设计模式下不存在序号为0的分子。
   • 生成的分子按照与靶点结构结合度评分Score从小到大进行排序，用户也可在此页面直观查看各分子的多种药化性质。
   • 结果页面支持对生成分子进行查看详情、查看3D结构、下游分析（分子优化及合成路径分析）、与原始分子属性对比（仅支持片段优化的属性对比）、查看分子与靶点的2D相互作用、下载2D相互作用图片，下载3D分子结构等多项功能。
   • 支持按照相互作用力进行高级筛选，单击进行条件配置。
   • 可以以列表的形式查看口袋分子的作业，单击“下载”，下载分子的基本信息和属性或者分子3D构象。
     

     下载操作将产生流量费用，具体可参考计费说明。

5. 靶点口袋分子设计结果支持以卡片视图的形式进行查看，参考图5，在卡片视图中：
   • 单击右上方的选择下拉框，可以选择分子的排序方式，将分子按照所选的排序方式进行展示。
     图2 排序方式
     
   • 单击右上方的筛选，可以进行属性和相互作用力筛选。
     图3 高级筛选
     

   • 单击每个分子卡片右上方的，可以选择“查看详情”、“查看3D”、“下游分析”、“下载3D”。
     • 查看详情：单击查看详情，跳转至分子详情页进行查看。
     • 查看3D：查看分子的3D视图。
     • 下游分析：靶点口袋分子设计对应的下游分析为分子优化、合成路径规划和分子搜索，单击“确定”即可创建。
     • 下载3D：如果分子设置了靶点，可以单击“下载3D”下载优化后的小分子或者复合物，如果分子未设置靶点，单击“下载3D”只能下载小分子。
   • 每个分子卡片上会展示相应分子序号与对应的参数Score、Vina Score、Similarity（侧链修饰/骨架跃迁场景）、QED。
     • Score：代表小分子可合成性的综合打分。
     • Vina Score：代表分子如果添加了靶点，将会计算对接结合能。
     • Similarity：靶点口袋分子设计后的分子与原始分子的相似度。
     • QED：代表分子的成药性。
   图4 查看运行结果（1）
   
   图5 查看运行结果（2）
   
   图6 查看运行结果（3）
   
   图7 查看分子详情
   
   图8 查看作业信息