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# 在 Deadline Cloud 上与 AutoDock Vina 一起进行虚拟
<a name="examples-jb-virtual-screening"></a>

v [irtual\_screening\_vina job bundle 使用 [AutoDockVin](https://github.com/ccsb-scripps/AutoDock-Vina) a](https://github.com/aws-deadline/deadline-cloud-samples/tree/mainline/job_bundles/virtual_screening_vina) 根据蛋白质靶标筛选大型化合物库。该捆绑包将复合库拆分为多个块，并将它们并行停靠在一组工作人员中，然后通过绑定亲和力对结果进行汇总和排名。

该管道分为四个步骤：

1. **PrepareReceptor**— 使用 Open Babel 将蛋白质 PDB 转换为 PDBQT 格式。

1. **SplitLibrary**— 将 SDF 复合库拆分为 N 个块。

1. **DockCompounds**— 运行 N 个并行对接任务（每个区块一个）。每项任务都是等性的，可以安全地进行 Spot 抢占。

1. **ScoreAndRank**— 将所有区块结果汇总到排名靠前的 CSV 中。

该捆绑包需要 Linux x86\_64 服务托管队列（推荐 Spot）、带有 `openbabel` from 和 Vina 的 conda 队列环境。`conda-forge` AutoDock 通过在 S3 频道中构建 [为 Dead AutoDock line Cloud 构建 Vina conda 包](examples-conda-autodock-vina.md) conda 配方，或者通过舰队主机配置脚本安装二进制文件来安装 Vina。

设置`CompoundLibrary=chembl`（默认）以自动从 Ch [emBL](https://www.ebi.ac.uk/chembl/) 下载和过滤类药物分子，或者提供您自己的 SDF 文件。

从`job_bundles`目录中提交作业：

```
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"
```

有关构建 AutoDock Vina conda 软件包的详细信息，请参阅。[为 Dead AutoDock line Cloud 构建 Vina conda 包](examples-conda-autodock-vina.md)