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# Esegui uno screening virtuale con AutoDock Vina su Deadline Cloud
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Il job [bundle virtual\_screening\_vina utilizza [AutoDockVina](https://github.com/ccsb-scripps/AutoDock-Vina)](https://github.com/aws-deadline/deadline-cloud-samples/tree/mainline/job_bundles/virtual_screening_vina) per esaminare grandi librerie di composti rispetto a un bersaglio proteico. Il pacchetto divide una libreria composta in blocchi e li aggancia in parallelo a una flotta di lavoratori, quindi aggrega e classifica i risultati in base all'affinità di associazione.

La pipeline prevede quattro fasi:

1. **PrepareReceptor**— Converte la proteina PDB in formato PDBQT con Open Babel.

1. **SplitLibrary**— Divide la libreria composita SDF in N blocchi.

1. **DockCompounds**— Esegue N attività di docking parallele (una per blocco). Ogni attività è idempotente e sicura per la prevenzione di Spot.

1. **ScoreAndRank**— Aggrega tutti i risultati parziali in un file CSV classificato con i migliori risultati.

Il pacchetto richiede una flotta Linux x86\_64 gestita dai servizi (consigliato da Spot), un ambiente di coda conda con from e Vina. `openbabel` `conda-forge` AutoDock Installa Vina compilando la ricetta [Crea un pacchetto AutoDock Vina conda per Deadline Cloud](examples-conda-autodock-vina.md) conda nel tuo canale S3 o installando il binario tramite uno script di configurazione fleet host.

Imposta `CompoundLibrary=chembl` (impostazione predefinita) per scaricare e filtrare automaticamente molecole simili a farmaci da ChEMBL o fornisci il tuo file [SDF](https://www.ebi.ac.uk/chembl/).

Dalla directory, invia il lavoro`job_bundles`:

```
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"
```

Per i dettagli sulla creazione del pacchetto AutoDock Vina conda, vedere. [Crea un pacchetto AutoDock Vina conda per Deadline Cloud](examples-conda-autodock-vina.md)