umadock

UMADock предоставляет рабочий процесс для докинга небольших молекул в белковые связывающие карманы и оценки полученных поз с помощью подключаемых потенциалов межчастичного взаимодействия на основе машинного обучения. В README описывается конвейер, который создает конформации лиганда с помощью RDKit, подготавливает связывающий карман из структуры PDB и названия остатка лиганда, докирует конформеры в этот карман, оптимизирует перспективные позы и комбинирует термины взаимодействия, десольватации и деформации для оценки электронной энергии связывания. Подготовка сайта автоматизирована с помощью PDBFixer, выбора остатков вокруг лиганда, добавления ACE/NME-колпачков, протонации и зарядов AMBER ff14SB, а также необязательной обработки структурных ионов металлов. По умолчанию используется модель оценки UMA от Meta, но также поддерживаются MACE-OMOL-0 и AIMNet2 через выбираемую модель оценки. Проект подчеркивает выполнение от начала до конца на облачных GPU Modal, с кэшированием PDB, подготовленных сайтов и весов моделей, а также извлечением оптимизированных поз и файлов результатов JSON из Modal Volumes. Также включены версия CLI, примеры ноутбуков и ноутбук AI-агента для управления UMADock из агента. Проверенные примеры включают парацетамол и сальбутамол в SULT1A3, с сравнением с результатами явного растворителя MD и MM-GBSA.