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Organisez une projection virtuelle avec AutoDock Vina sur Deadline Cloud - Deadline Cloud

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Organisez une projection virtuelle avec AutoDock Vina sur Deadline Cloud

Le bundle de tâches virtual_screening_vina du GitHub site Web utilise Vina pour sélectionner de grandes bibliothèques de composés par AutoDock rapport à une cible protéique. Le bundle divise une bibliothèque de composés en morceaux et les connecte en parallèle à une flotte de travailleurs, puis regroupe et classe les résultats par affinité de liaison.

Le pipeline comporte quatre étapes :

  1. PrepareReceptor— Convertit la protéine PDB au format PDBQT avec Open Babel.

  2. SplitLibrary— Divise la bibliothèque de composés SDF en N morceaux.

  3. DockCompounds— Exécute N tâches d'ancrage en parallèle (une par bloc). Chaque tâche est idempotente et ne présente aucun danger pour la préemption Spot.

  4. ScoreAndRank— Regroupe tous les résultats partiels dans un fichier CSV classé des meilleurs résultats.

Le bundle nécessite une flotte gérée par des services Linux x86_64 (Spot recommandé), un environnement de file d'attente conda avec from et Vina. openbabel conda-forge AutoDock Installez Vina en intégrant la recette Créez un package AutoDock Vina Conda pour Deadline Cloud conda dans votre canal S3 ou en installant le binaire via un script de configuration d'hôte de flotte.

Paramétrez CompoundLibrary=chembl (par défaut) pour télécharger et filtrer automatiquement les molécules similaires à des médicaments à partir de ChemBL sur le EMBL-EBI site Web, ou fournissez votre propre fichier SDF.

Depuis le job_bundles répertoire, soumettez la tâche :

deadline bundle submit virtual_screening_vina \
  -p "ReceptorPdb=receptor.pdb" \
  -p "CompoundLibrary=chembl" \
  -p "MaxCompounds=100000" \
  -p "CompoundsPerChunk=100" \
  -p "CenterX=-10.7" \
  -p "CenterY=12.4" \
  -p "CenterZ=68.8"

Pour plus de détails sur la création du package AutoDock Vina conda, consultezCréez un package AutoDock Vina Conda pour Deadline Cloud.