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SwissDock 是一個基于網絡的分子對接服務平臺，它整合了 EADock DSS 等算法，能夠自動預測小分子配體與生物大分子受體之間的結合模式和結合親和力。（視頻教學在文末）
完全在線：無需在本地安裝復雜的軟件，只需一個瀏覽器。
操作簡單：界面直觀，流程自動化，對初學者非常友好。
免費使用：對學術用戶完全免費。
自動化：自動處理受體和配體的準備，如加氫、計算電荷等。
提供結果集群：不僅給出最優結果，還提供多個可能的結合簇，幫助分析結合位點的多樣性。
操作步驟
1. 訪問官網：打開 SwissDock 的官方網址：http://www.swissdock.ch/
2. 在進行對接前，你需要準備好兩個核心文件：
受體文件：通常是一個蛋白質的 3D 結構文件。格式：推薦使用 .pdb 或 .pdbqt 格式。如何獲取：從 PDB 數據庫下載：訪問 RCSB PDB（https://www.rcsb.org/），輸入你感興趣的蛋白質 ID（如：EGFR 的 PDB ID 是 1M17），下載其結構文件。
預處理建議：使用 SwissDock 前，最好從受體結構中移除水分子、原有的配體、和無機離子，以避免干擾。可以使用 PyMOL、Chimera 等軟件進行處理。
配體文件：你希望與受體對接的小分子。格式：推薦使用 .mol2 或 .pdb 格式。如何獲取：從數據庫下載：從 PubChem（https://pubchem.ncbi.nlm.nih.gov/）數據庫下載你感興趣的小分子 3D 結構。或者自己繪制：使用 ChemDraw、MarvinSketch 等化學繪圖軟件繪制分子結構，并保存為 3D 格式。
預處理：確保配體分子的 3D 構象是合理的。
詳細對接步驟
1. 選擇對接類型：
訪問 SwissDock 官網后，你會看到兩個主要選項：SwissDock 提供的雙算法自由切換，分別是 Attracting Cavities（智能識別結合口袋），Autodock Vina（經典算法）；選擇對接類型：
2. 上傳配體文件：
輸入配體分子的 SMILES 式；上傳配體的 .mol2 文件；在線繪制分子結構式。
3. 上傳受體文件：
可以直接輸入一個已知的 PDB ID（如 1M17），SwissDock 會自動從數據庫獲取；也可以上傳準備好的受體 .pdb 文件。
4. 調整對接參數，設置對接區域：
如果你知道配體可能結合的活性位點（如通過文獻或已知的活性口袋），這是非常重要的一步，可以大大提高對接的準確性和效率。
設置步驟：
輸入殘基編號：如果你知道活性口袋的關鍵氨基酸殘基編號（如 ASP93, HIS123），可以直接輸入。
使用 PyMOL 獲取坐標：
在 PyMOL 中打開受體，將鼠標懸停在活性位點的中心原子上一會兒，PyMOL 底部狀態欄會顯示其坐標（X, Y, Z）。
調整搜索范圍：Diameters (A) 定義了搜索區域的直徑，通常設置在 15-25 ? 之間為宜。
5. 在進行分子對接前，需要檢查參數設置。
6. 提交任務與等待結果：設置作業名稱和郵箱：
在 「Docking name」 為你的任務起個名字，便于識別。
在 「Email address」 填寫你的郵箱。計算完成后，SwissDock 會把結果鏈接發到你的郵箱，非常方便。
點擊頁面底部的 「Start Docking」 按鈕提交任務。
7. 頁面會跳轉并顯示一個任務 ID 和排隊狀態。根據服務器負載和任務復雜度，計算可能需要幾分鐘到幾小時。務必記住你的任務 ID，或者確保郵箱填寫正確，以便接收結果通知。
結果解讀與分析
計算完成后，你會通過郵件收到一個結果鏈接。點擊進入結果頁面。結果頁面主要包含三部分：
1. 基本信息：
2. 下載結果：
最重要的文件是包含了受體和配體結合復合物的 .pdb 文件。
下載這個文件，然后用 PyMOL 或 Chimera 等專業分子可視化軟件打開，可以制作出用于發表的高質量圖片，并進行更深入的分析（如測量距離、觀察相互作用等）。
3. 頁面下方會以表格形式列出所有簇和其中能量最優的若干構象。點擊每個構象旁邊的「3D view」 或「2D diagram」，可以在瀏覽器中直接查看對接模式。「2D diagram」非常有用，它展示了配體與受體氨基酸之間具體的相互作用，如氫鍵、疏水作用、π-π 堆積等。
使用技巧與注意事項
1. 受體準備是關鍵：對接前務必處理好受體結構（去水、去雜、加氫）。一個干凈的結構是成功對接的一半。
2. 優先使用已知活性位點：如果知道結合位點，一定要使用「Search a specific site」功能，這能避免無意義的搜索，使結果更準確。
3. 不要只看排名第一的結果：分析時，要綜合查看前幾個能量較低的簇。有時排名第二的簇在生物學上可能更有意義。
4. 結合生物學知識進行判斷：對接結果是計算機預測，必須用你的生物學知識來驗證。結果是否出現在已知的活性口袋？相互作用的關鍵殘基是否與文獻報道一致？
5. 用于虛擬篩選：SwissDock 非常適合對一個小分子庫進行快速虛擬篩選，快速找出有潛力的先導化合物。
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題圖來源：自制
編輯：冷漠小 z
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