Docking Sesgado proteína-ligando

En esta sección se describen los pasos necesarios para correr Docking Sesgado Proteína-Ligado en la jupyter.

Prerequisitos

1. UBUNTU
2. AUTODOCK4
3. VMD

Si se es usuario del Clúster, se recomienda compilar Autodock4 de forma local y subirlo compilado al su jupyter personal. En el caso de VMD hasta el momento el uso se hace de forma local. Esto se puede solucionar mediante el uso de la herramienta de montaje de directorios de ssh.

Archivos iniciales

En primera instancia, se deben obtener los archivos iniciales generados a partir del Docking proteína-ligando convencional con los cuales vamos a trabajar.

  Archivos necesarios:
  Receptor:     	  receptor.pdb
  Ligando:     	          ligando.pdbqt
  Mapas de energía calculados
  Archivos GPF y DPF generados para el Docking proteína-ligando convencional

• Se recomienda crear alias para llamar a los siguientes scripts:
  • ideal_interaction_sites.py
  • prepare_bias.py
  • bias2pdb.py

Archivo de entrada y de salida

Nombre del archivo	Descripción del nombre del archivo	Contenido	Datos importantes	Notas	input(-i) u output (-o)
receptor.pdb	Nombre y a veces también cadena del receptor	Coordenadas del receptor		El receptor debió de haber sido preparado sin aguas, ni ligandos antes de realizar el docking, sin embargo es necesario revisar si el archivo de referencia contiene esos elementos y en su caso recordar dejar sólo la proteína, sin aguas, sin ligandos.	-i
ligRandom.pdbqt	Ligando + Random + .pdbqt	Archivo de ligando randomizado		Archivo necesario para que funcione Autogrid	-o
receptor.OA.map	nombre de la proteína + tipo de átomo con el cual se hace el mapa (oxígenos aceptores)	Mapa de energías asociadas a oxígenos aceptores (OA) de enlaces hidrógeno		Este archivo se obtiene ejecutando el Docking proteína-ligando convencional	-i
receptor.HD.map	nombre de la proteína + tipo de átomo con el cual se hace el mapa (oxígenos aceptores)	Mapa de energías asociadas a hidrógenos donores (HD) de enlaces hidrógeno		Para obtener este archivo es necesario contar con el script ideal_interaction_sites.py	-o
interaction_sites.pdb	Nombre de sitios óptimos para la interacción	La ubicación de la interacción ideal para los residuos de interés		Archivo necesario para que funcione Autorid	-o
receptor_fs.bpf	Nombre + “fs” en referencia al sesgo + .bpf	Parámetros para las distintas recompensas energéticas a aplicar coordenadas del centro de sesgo (x, y, z) en Å, recompensa energética (V set) en kcal/mol, radio de decaimiento (r) en Å, tipo de sesgo (don, acc, aro o map)	Este archivo debe ser creado manualmente con un procesador de texto	Es necesario para la modificación de las guías	-i
bias_sites.pdb	Nombre en referencia a los sitios óptimos para la interacción	La información del archivo bpf en formato .pdb		Para obtener este archivo es necesario contar con el script bias2pdb.py	-o
receptorLig.gpf	nombre de la proteína + ligando + .gpf	Archivo de parámetros para la generación de la grilla	Se recomienda revisar la ubicación y tamaño de la grilla para conocer si el ligando se encuentra ubicado en las coordenadas adecuadas.	Archivo necesario para que funcione Autogrid	-o
receptorLig.dpf	nombre de la proteína + ligando + .dpf	Archivo de parámetros de docking		Archivo necesario para que funcione Autogrid	-o
receptor.OA.biased.map	nombre de la proteína + tipo de átomo con el cual se hace el mapa (oxígenos aceptores) + sesgo + .map	Mapa sesgado de energías asociadas a oxígenos aceptores (OA) de enlaces hidrógeno		Para obtener este archivo es necesario contar con el script preparebias.py	-o
receptor.HD.biased.map	nombre de la proteína + tipo de átomo con el cual se hace el mapa (hidrógenos donores) + sesgo + .map	Mapa sesgado de energías asociadas a hidrógnos donores (HD) de enlaces hidrógeno		Para obtener este archivo es necesario contar con el script preparebias.py	-o
receptor.aro.biased.map	nombre de la proteína + tipo de átomo con el cual se hace el mapa (carbonos aromáticos) + sesgo + .map	Mapa sesgado de energías asociadas a carbonos aromáticos (aro)		Para obtener este archivo es necesario contar con el script preparebias.py	-o
receptorLig.biased.dpf	nombre de la proteína + ligando + sesgo + .dpf	Información sesgada para la corrida de docking		Para obtener este archivo es necesario contar con el script preparebias.py	-o
recLigDocked.fs.dlg.pdb	nombre del receptor + nombre del ligando + acoplado + sesgo + archivo para ADT + pdb	Archivo de resultados de docking receptor-ligando sesgado	Se debe seleccionar la mejor pose y guardar las coordenadas en un archivo pdb. No olvidar guardar sólo el frame deseado. "Frames: First: X Last: X”. Ambos deben ser el mismo número para guardar sólo un ligando		-o

Preparación de los archivos

Corrida del Docking proteína-ligando convencional

Seguir las instrucciones de la página.

Generación de parámetros de sesgo

$ pythonsh ideal_interaction_sites.py -i receptor.pdb -c A -r res1,res2,resN

  -i input del archivo PDB que contiene la estructura de la proteína con hidrógenos
  -c cadena de la proteína (en mayúsculas)
  -r ID de los residuos a los que se les calcula la posición de las interacciones ideales (separados por coma sin espacios)

Generación de archivo BPF con parámetros de sesgo

Generar en un procesador de texto con el nombre receptor_fs.bpf, que contenga lo siguiente:

• La primera línea debe ser no numérica y contener el texto:

  x		y		z		Vset		r		type

Teniendo estas seis columnas separadas por tabulaciones, se llenan las siguientes filas con la información adecuada. Tres primeras columnas: coordenadas del centro de cada región de sesgo

• Cuarta columna: recompensa energética con su valor máximo en el centro de la región de sesgo. Su valor debe ser negativo y contener punto en lugar de coma como separación decimal.
• Quinta columna: radio de la región de sesgo, del cual depende el decaimiento energético.
• Sexta columna: tipo de sesgo a realizar y tipo de mapa a modificar.
  • acc modifica los mapas NA y OA
  • don modifica los mapas HD
  • aro crea un mapa nuevo (aromático)
  • map modifica un mapa en particular.

A continuación, un ejemplo de cómo debería quedar el archivo:

  x		y		z		Vset		r		type
  7.21		-4.76		11.39		-2.00		1.40		OA
  5.37		1.09		-2,12		-5.00		2.00		HD

Conversión del archivo BPF a un archivo PDB

  $ pythonsh bias2pdb.py receptor_fs.bpf

Con este archivo se puede verificar visualmente en el VMD que el archivo .bpf fue creado correctamente.

Introducción del sesgo

  $ pythonsh prepare_bias.py -b receptor_fs.bpf -g receptorLig.gpf -d receptorLig.dpf
  -b: input del archivo PDB que contiene la estructura de la proteína con hidrógenos
  -g: input del archivo GPF con la información de la grilla
  -d: input del archivo DPF con la información para la corrida de docking
  -D: input del directorio (especificar ruta) para modificar todos los archivos de docking (opcional)
  -m: input del archivo .map (mapa específico) para ser modificado (opcional)
  

Correr el docking

  $ autodock4 -p receptorLig.biased.dpf -l recLigDocked.fs.dlg.pdb
  -p parámetros
  -l salida. Resultados del Docking

Si no hay ningún problema el programa comenzará el docking utilizando el comando cat, vi o tail se puede seguir el progreso del docking en tiempo real.

  $ cat recLigDocked.fs.dlg.pdb

Una vez obtenidos los resultados, estos pueden ser analizados haciendo uso del visualizador VMD

  $ vmd -m recLigDocked.fs.dlg.pdb receptor.pdb
  -m múltiple

O con el editor de texto.

  $ vi recLigDocked.fs.dlg.pdb

Información relacionada

1. Proteína
2. Ligando
3. Autor: Jorge Octavio Lannot

Error	Problema	solución	Notas
Error1	Problema1	Solución1	Nota1