diffdock

Diffusion-based molecular docking. Predict protein-ligand binding poses from PDB/SMILES, confidence scores, virtual screening, for structure-based drug design. Not for affinity prediction.

1. Sprawdź środowisko pracy, uruchamiając skrypt weryfikacyjny (python scripts/setup_check.py), aby potwierdzić obecność Pythona, PyTorch z CUDA, PyTorch Geometric, RDKit, ESM i pozostałych zależności. 2. Przygotuj dane wejściowe: strukturę białka w formacie PDB lub sekwencję aminokwasów, oraz ligand w postaci SMILES, pliku SDF lub MOL2. 3. Uruchom dokowanie dla pojedynczego kompleksu, przekazując plik PDB i strukturę ligandu — narzędzie wygeneruje przewidywaną pozycję wiązania wraz z oceną pewności. 4. Dla przesiewu wirtualnego przygotuj bibliotekę ligandów i uruchom dokowanie wsadowe na wielu parach białko-ligand jednocześnie. 5. Przeanalizuj wyniki: każda prognoza zawiera współrzędne 3D pozycji wiązania i wskaźnik pewności — wyższe wartości oznaczają bardziej wiarygodne przewidywania. 6. Połącz wyniki z dodatkowymi funkcjami punktacji (GNINA, MM/GBSA) jeśli potrzebujesz oceny powinowactwa wiązania.