AutoDock

AutoDockおよびAutoDock Vina
開発元 スクリプス研究所
初版 1989年 (36年前) (1989)
最新版
4.2.6 (AutoDock), 1.2.3 (AutoDock Vina) / 2014年8月4日 (10年前) (2014-08-04) (AutoDock), 2021年11月9日 (3年前) (2021-11-09) (AutoDock Vina)
プログラミング
言語
C++, C, Python
対応OS Linux, Mac OS X, SGI IRIX, Microsoft Windows
プラットフォーム 多数
対応言語 英語
種別 タンパク質-リガンドドッキング
ライセンス GPL (AutoDock), Apache License (AutoDock Vina)
公式サイト autodock.scripps.edu (AutoDock) github.com/ccsb-scripps/AutoDock-Vina (AutoDock Vina)
テンプレートを表示

AutoDockは、分子モデリングシミュレーションソフトウェアの一つであり、タンパク質–リガンドドッキングに利用される。2009年からオープンソース化され、非商業的利用に関しては無料である。

ここでは、AutoDockおよび改良版であるAutoDock Vinaの2つを中心に、サードパーティー製を含めたいくつかの派生版ソフトウェアについても取り扱う。

AutoDock4はGNU General Public License、AutoDock VinaはApache Licenseの下で利用可能である。

解説

AutoDockは研究分野において最も多く引用されたドッキングソフトの一つである[1]。AutoDockはWorld Community Gridによって運営されているFightAIDS@HomeOpenPandemics - COVID-19[2]プロジェクトの基礎となっており、HIV/AIDSCOVID-19に対する抗ウイルス剤を検索するためのものである。2007年2月のISI Citation Indexでは、1100以上の論文がAutoDockの主要な論文を引用している。2009年では、1200を上回っている。

AutoDock VinaはAutoDockの後継であり、精度と性能が大幅に改善されている[3]。また、2021年にリリースされたバージョン1.2系では、OS XおよびLinux系ディストリビューションにおいてPython環境での使用が可能になった[4](後述の#改良版も参照)。

AutoDockとVinaは、現在スクリプス研究所、特にオルソン博士が率いる計算構造生物学センター (Center for Computational Structural Biology (CCSB)) によってメンテナンスされている[5][6]

AutoDockは広く使用されており、メルク・アンド・カンパニー社が初めて臨床承認を取得したHIV-1インテグラーゼ阻害剤の開発においてその役割を果たした[7][8]

プログラム

AutoDockは2つの主要なプログラムによって構成されている。[9]

  • AutoDock - 標的タンパク質を表現するグリッドのセットに対してリガンドをドッキングする
  • AutoGrid - これらのグリッドを前もって計算する

AutoDockはHIVインテグラーゼ阻害剤を含むいくつかの医薬品の開発に貢献している[7][7][8][10][11][12]

プラットフォームサポート

AutoDockは、LinuxMac OS XSGI IRIXMicrosoft Windows上で動作する[13]。Debian[14][15]、Fedora[16]、Arch Linux[17]など、いくつかのLinuxディストリビューションでパッケージとして提供されている。

Microsoft Windows上でネイティブ64ビットモードでアプリケーションをコンパイルすることで、より高速な浮動小数点演算が可能になっている[18]

改良版

AutoDock for GPUs

OpenCLCUDAを使用して改良された計算ルーチンがAutoDockスクリプス研究チームによって開発された[19]。その結果、CPU上のオリジナルのシリアルAutoDock 4.2 (Solis-Wets) と比較して、最大4倍 (クアッドコアCPU) と56倍 (GPU) の高速化が測定された。

CUDA版は、スクリプス研究チームとNvidiaの共同研究で開発され、現在はOpenCL版よりも高速である[10][19]

AutoDock Vina

AutoDockには改良バージョンであるAutoDock Vinaがあり、ローカル検索ルーティンが改善され、マルチコア/マルチCPUコンピュータを使用することができる[3]

AutoDockと異なり、Vinaではリガンド分子の結合範囲をGrid Boxと呼ばれる箱として設定する(Box中心座標および3辺の長さをパラメーターとして指定する)。AutoGridを用いたグリッドマップ計算はソフトウェアが自動で行う。これにより、操作の簡便化がなされた[3][20]

AutoDock Vinaは、64ビットLinuxオペレーティングシステムの下で、このソフトウェアを使用したいくつかのWorld Community Gridプロジェクトにおいて、かなり高速に動作することが知られている[21]

2021年7月には、バージョン1.2.0がリリースされた[22]。それまでの最新バージョンであった1.1.2との主な違いとして以下のようなものがある[23]

  • 陽溶媒としての水分子を考慮したドッキングの実装
  • バッチモードがデフォルトで実装され、バーチャルスクリーニングのように多数のリガンドを用いたドッキングシミュレーションが容易になった
  • AutoDock4.2のスコアリング関数を選択できる(AutoGridで生成したグリッドマップのファイルを指定する必要があるため、Grid Boxを用いたVinaのドッキングシミュレーションにおいてこのスコアリング関数は使えない。AutoDock4のドッキングシミュレーションを、Vinaのインターフェースで実行可能という事である。)
  • (LinuxおよびOS Xのみ)Python上での実行が可能になった。

AutoDockFR (ADFR) およびADFR software suite

AutoDock4およびVinaでは、従来よりレセプタータンパク質のフレキシビリティ(誘導適合)を考慮したドッキングシミュレーション(誘導適合ドッキング)が可能であった。また、レセプターとリガンドが共有結合を組むようなタンパク質-リガンド複合体をシミュレーションする「共有結合ドッキング」について、AutoDock4で行う手法も考案されていた[24]

AutoDockFR (ADFR) は、AutoDockを改良し誘導適合ドッキングに特化させたソフトウェアである[25]。また、(手順が一部共通している為)共有結合ドッキングにも対応している[26]

2022年8月23日時点で、ADFRは関連ツール群がセットになったADFR software suiteとして導入が可能である[27]。対応プラットフォームは、Windows、 LinuxおよびOS X。

サードパーティーの改良版とツール

AutoDockはオープンソースプロジェクトとして、次のようなサードパーティ製の改良版をいくつか取得している:

  • AutoDock Vina (smina) によるスコアリングと最小化は、AutoDock Vinaのフォークであり、スコアリング関数の開発とエネルギー最小化のサポートが強化されている[28]
  • Off-Target Pipelineにより、より大きなプロジェクト内でのAutoDockの統合が可能になった[29]
  • Consensus Scoring ToolKitは、複数のスコアリング関数を使用したAutoDock Vinaポーズの再スコアリングと、コンセンサス・スコアリング方程式のキャリブレーションを提供する[30]
  • VSLABは、VMDから直接 AutoDock を使用することができるようにするVMDプラグインである[31]。このプログラムによって非常に容易にタンパク質-リガンドドッキングを行うことができる。
  • PyRxはAutoDockでバーチャルスクリーニングを実行するためのすばらしいGUIを提供する。PyRxにはドッキングウィザードが含まれており、これを使ってクラウドやHPCクラスタでAutoDock Vinaを実行できる[32]
  • POAPは、シェルスクリプトベースのツールで、リガンドの準備からドッキング後の解析まで、AutoDockによる仮想スクリーニングを自動化する[33]
  • VirtualFlowでは、AutoDock Vinaベースのドッキングプログラムを使用して、コンピュータークラスターやクラウド上で超大規模なバーチャルスクリーニングを実行し、数十億種類の化合物を日常的にスクリーニングすることができる[34]

FPGAアクセラレーション

一般的なプログラマブル・チップをコ・プロセッサとして、特にOMIXON実験製品を使用することで[35]、標準的なIntel Dual Core 2 GHz CPUの10倍速から100倍速の範囲内でスピードアップした[36]

参照項目

脚注

  1. ^ Sousa, Sérgio Filipe; Fernandes, Pedro Alexandrino; Ramos, Maria João (2006-07-21). “Protein-ligand docking: Current status and future challenges” (英語). Proteins: Structure, Function, and Bioinformatics 65 (1): 15–26. doi:10.1002/prot.21082. ISSN 0887-3585. PMID 16862531. 
  2. ^ OpenPandemics - COVID-19: Project Overview”. World Community Grid. 2020年7月24日閲覧。
  3. ^ a b c Trott, O.; Olson, A.J. (2010), “AutoDock Vina: Improving the speed and accuracy of docking with a new scoring function, efficient optimization, and multithreading”, Journal of Computational Chemistry 31 (2): 455–461, doi:10.1002/jcc.21334, PMC 3041641, PMID 19499576, http://www.pubmedcentral.nih.gov/articlerender.fcgi?tool=pmcentrez&artid=3041641 
  4. ^ Python scripting — Autodock Vina 1.2.0 documentation”. autodock-vina.readthedocs.io. 2022年8月23日閲覧。
  5. ^ The Center for Computational Structural Biology”. The Center for Computational Structural Biology (2020年5月15日). 2020年5月15日閲覧。
  6. ^ Arthur Olson | Scripps Research”. www.scripps.edu. 2019年5月22日閲覧。
  7. ^ a b c Goodsell DS, Sanner MF, Olson AJ, Forli S (August 2020). “The AutoDock suite at 30”. Protein Science 30 (1): 31–43. doi:10.1002/pro.3934. PMC 7737764. PMID 32808340. https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC7737764/. 
  8. ^ a b Schames JR, Henchman RH, Siegel JS, Sotriffer CA, Ni H, McCammon JA (April 2004). “Discovery of a novel binding trench in HIV integrase”. Journal of Medicinal Chemistry 47 (8): 1879–81. doi:10.1021/jm0341913. PMID 15055986. 
  9. ^ Park H, Lee J, Lee S (November 2006). “Critical assessment of the automated AutoDock as a new docking tool for virtual screening”. Proteins 65 (3): 549–54. doi:10.1002/prot.21183. PMID 16988956. 
  10. ^ a b Gupta G (2020年5月26日). “Racing the Clock, COVID Killer Sought Among a Billion Molecules”. Nvidia. 2020年9月26日閲覧。
  11. ^ Schames JR, Henchman RH, Siegel JS, Sotriffer CA, Ni H, McCammon JA (April 2004). “Discovery of a novel binding trench in HIV integrase”. Journal of Medicinal Chemistry 47 (8): 1879–81. doi:10.1021/jm0341913. PMID 15055986. 
  12. ^ Molecules in Motion: Computer Simulations Lead to a Better Understanding of Protein Structures” (English). www.nsf.gov. 2019年5月22日閲覧。
  13. ^ AutoDock — AutoDock”. autodock.scripps.edu. 2019年5月22日閲覧。
  14. ^ Debian Package Tracker - autodocksuite”. tracker.debian.org. 2019年5月22日閲覧。
  15. ^ Debian Package Tracker - autodock-vina”. tracker.debian.org. 2019年5月22日閲覧。
  16. ^ Package autodocksuite”. apps.fedoraproject.org. 2019年5月22日閲覧。
  17. ^ AUR (en) - autodock-vina”. aur.archlinux.org. 2019年5月22日閲覧。
  18. ^ Wojciech (2010年1月22日). “How to compile autodock as native 64 bit windows application”. The Scripps Research Institute. 2012年1月19日閲覧。
  19. ^ a b GitHub - ccsb-scripps/AutoDock-GPU: AutoDock for GPUs using OpenCL., Center for Computational Structural Biology, (2019-08-23), https://github.com/ccsb-scripps/AutoDock-GPU 2019年9月15日閲覧。 
  20. ^ Home”. AutoDock Vina. CCSB at The Scripps Research Institute. 2022年8月23日閲覧。
  21. ^ Windows 10 or Linux”. World Community Grid (2019年10月31日). 2020年4月4日閲覧。
  22. ^ Release v1.2.0 · ccsb-scripps/AutoDock-Vina” (英語). GitHub. 2022年8月23日閲覧。
  23. ^ Eberhardt, Jerome; Santos-Martins, Diogo; Tillack, Andreas F.; Forli, Stefano (2021-08-23). “AutoDock Vina 1.2.0: New Docking Methods, Expanded Force Field, and Python Bindings”. Journal of Chemical Information and Modeling 61 (8): 3891–3898. doi:10.1021/acs.jcim.1c00203. ISSN 1549-9596. https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.jcim.1c00203. 
  24. ^ Bianco, Giulia; Forli, Stefano; Goodsell, David S.; Olson, Arthur J. (2016-01). “Covalent docking using autodock: Two-point attractor and flexible side chain methods: Covalent Docking with AutoDock” (英語). Protein Science 25 (1): 295–301. doi:10.1002/pro.2733. PMC 4815316. PMID 26103917. https://doi.org/10.1002/pro.2733. 
  25. ^ Ravindranath, Pradeep Anand; Forli, Stefano; Goodsell, David S.; Olson, Arthur J.; Sanner, Michel F. (2015-12-02). Fetrow, Jacquelyn S.. ed. “AutoDockFR: Advances in Protein-Ligand Docking with Explicitly Specified Binding Site Flexibility” (英語). PLOS Computational Biology 11 (12): e1004586. doi:10.1371/journal.pcbi.1004586. ISSN 1553-7358. PMC 4667975. PMID 26629955. https://dx.plos.org/10.1371/journal.pcbi.1004586. 
  26. ^ AutoDockFR home page”. CENTER FOR COMPUTATIONAL STRUCTURAL BIOLOGY. CCSB at Scripps Research Institution. 2022年8月23日閲覧。 “While it supports the docking modes available in AutoDock4 and Vina, it was designed specifically, to include selective receptor flexibility and also supports covalent docking.”
  27. ^ AutoDockFR home page”. CENTER FOR COMPUTATIONAL STRUCTURAL BIOLOGY. CCSB at Scripps Research Institution. 2022年8月23日閲覧。 “It is distributed as part of the ADFR software suite which provides additional tools facilitating automated docking.”
  28. ^ smina” (英語). SourceForge. 2019年9月15日閲覧。
  29. ^ Off-Target Pipeline. https://sites.google.com/site/offtargetpipeline/ 2012年1月19日閲覧。. 
  30. ^ Consensus Scoring ToolKit | consensus scoring optimization for protein ligand docking” (英語). 2019年5月22日閲覧。
  31. ^ Turning Docking and Virtual Screening as simple as it can get...”. www.fc.up.pt. 2019年5月22日閲覧。
  32. ^ Welcome to the PyRx Website”. 2020年7月24日閲覧。
  33. ^ Samdani, A.; Vetrivel, Umashankar (2018-06-01). “POAP: A GNU parallel based multithreaded pipeline of open babel and AutoDock suite for boosted high-throughput virtual screening” (英語). Computational Biology and Chemistry 74: 39–48. doi:10.1016/j.compbiolchem.2018.02.012. PMID 29533817. 
  34. ^ Gorgulla C, Boeszoermenyi A, Wang ZF, Fischer PD, Coote PW, Padmanabha Das KM, Malets YS, Radchenko DS, Moroz YS, Scott DA, Fackeldey K, Hoffmann M, Iavniuk I, Wagner G, Arthanari H (April 2020). “An open-source drug discovery platform enables ultra-large virtual screens”. Nature 580 (7805): 663–668. Bibcode2020Natur.580..663G. doi:10.1038/s41586-020-2117-z. PMID 32152607. 
  35. ^ Omixon - Products - Docking” (2010年3月5日). 2010年3月5日時点のオリジナルよりアーカイブ。2019年5月22日閲覧。
  36. ^ Pechan, Imre. “FPGA-Based Acceleration of the AutoDock Molecular Docking Software”. BME MDA, a Műegyetem Digitális Archivuma. 2019年5月22日閲覧。

外部リンク

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