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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 AutoDockvirtual_screening_vina utilise Vina pour filtrer de grandes bibliothèques de composés par rapport à une cible protéique. Le bundle divise une bibliothèque composée en morceaux et les connecte en parallèle à un parc de travailleurs, puis agrège 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'amarrage en parallèle (une par bloc). Chaque tâche est idempotente et sûre pour la préemption de Spot.

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

Le bundle nécessite un parc géré par des services Linux x86_64 (recommandé par Spot), 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.

Réglez CompoundLibrary=chembl (par défaut) pour télécharger et filtrer automatiquement les molécules semblables à des médicaments depuis ChemBL, ou fournissez votre propre fichier SDF.

Depuis le job_bundles répertoire, soumettez le job :

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, voirCréez un package AutoDock Vina Conda pour Deadline Cloud.