ParKV：生物分子腔检测的并行化软件

软件X 12（2020）100606原始软件出版物ParKV：生物分子腔检测中的线程级并行方法João Victor da Silva Guerraa，b，Helder Veras Ribeiro Filhoa，Leandro Oliveira Bortota，Rodrigo Vargas Honoratoa，c，José Geraldo de Carvalho Pereiraa，PauloSérgio Lopes-de-Oliveiraa，ba巴西生物科学国家实验室（LNBio），巴西能源和材料研究中心（CNPEM），Campinas 13083-100，SP，巴西b生物科学和生物活性产品技术研究生课程，坎皮纳斯大学生物研究所，坎皮纳斯13083-862，SP，巴西c荷兰乌得勒支大学Bijvoet生物分子研究中心科学-化学学院ar t i cl e i nf o文章历史记录：收到2020年收到修订版2020年7月21日接受2020年保留字：空洞检测空间分割空间表征OpenMPa b st ra ct生物过程主要通过将小分子结合到分布在整个生物分子结构中的空腔中来调节。检测这些空腔的计算工具在合理的药物设计中起着至关重要的作用。随着高阶3D原子结构和大量原子模型的指数可用性，工具必须平衡精度和速度。在这个意义上说，我们开发了parKVendix，一个并行化的软件，基于几何的空腔检测。在这里，我们描述了它的功能，并介绍了它易于使用的PyMOL插件和命令行界面。最后，我们通过识别一个重要的HIV-1蛋白酶腔来证明parKVaccine，并将其与其他基于几何的程序进行比较。©2020作者（S）。由爱思唯尔公司出版这是CC BY许可下的开放获取文章（http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）中找到。代码元数据当前代码版本parKVQ1.0此代码版本使用的代码/存储库的永久链接https://github.com/ElsevierSoftwareX/SOFTX_2020_153Code Ocean compute capsule无GNU通用公共许可证GNU General Public Licensev3.0使用git的代码版本控制系统使用C、OpenMP、python、Tk、PyMOL、TOML、FUTURE的软件代码语言、工具和服务编译要求、操作环境依赖性Linux、OS X; GCC 6.5（或更高版本）如果可用，链接到开发人员文档/手册https://github.com/LBC-LNBio/parKVFinder/wiki问题支持电子邮件paulo. lnbio.cnpem.br通讯作者：巴西生物科学国家实验室（LNBio），巴西能源和材料研究中心（CNPEM），Campinas 13083-100，SP，巴西。电子邮件地址：joao. lnbio.cnpem.br（J.V.d.S.Guerra），helder.lnbio.cnpem.br（H.V. Ribeiro Filho），leandro. lnbio.cnpem.br（L.O.Bortot），r.uu.nl（R.V. Honorato），jose. lnbio.cnpem.br（J.G.d.C. Pereira），paulo.lnbio.cnpem.br（P.S.Lopes-de-Oliveira）。https://doi.org/10.1016/j.softx.2020.1006061. 动机和意义生物过程主要由生物分子（如蛋白质和核酸）与小分子（配体）之间的相互作用调节。为了与这些大分子相互作用，配体通常结合到由溶剂暴露的裂缝形成的特异性结合位点中，或者甚至结合到具有适当的物理化学和几何特征以容纳它们的掩埋腔中[1，2]。因此，对任何类型的2352-7110/©2020作者。 由Elsevier B.V.出版。这是一篇开放获取的文章，使用CC BY许可证（http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。可在ScienceDirect上获得目录列表SoftwareX期刊主页：www.elsevier.com/locate/softxJ.V.D.S. Guerra，H.V.Ribeiro Filho，L.O.Bortot等人软件X 12（2020）1006062空腔允许鉴定和表征推定的配体结合位点，其在合理的药物发现和设计的管道中起重要作用。由于其低成本、速度和自动化，计算机方法被广泛应用于检测3D原子生物分子结构中的空腔。在这种情况下，通常应用三种主要的计算算法方法：进化-、基于能量和基于几何的算法[1，3，4]，并且每种算法都具有其自身的优点和缺点。我们之前开发了KVestro，一种基于几何网格和球体的方法，它比基于进化和能量的方法具有优势[5]。从那时起，我们的软件已成功地用于预测和描述配体结合位点，评估蛋白质空腔的形状和定量体积[6空洞的计算机识别基于3D原子结构，其可以通过X射线晶体学、核磁共振或电子低温显微镜（cryo-EM）来解决低温EM的进步增加了由许多域甚至整个生物颗粒组成的高阶生物颗粒结构的数量[14此外，计算资源的发展已经极大地扩展了分子动力学（MD）模拟方法的使用，以了解生物分子在完整原子细节中的动态行为[17]。总之，这些进步产生了大量的原子模型，在计算分析时可以产生出色的信息。在这种情况下，计算生物学工具已经通过使用优化例程来适应不断 增 加 的 结 构 数 据 量 。 为 了 满 足 这 一 需 求 ， 我 们 开 发 了parKVendor，一个并行化的生物分子空腔检测软件。 这种新的工具保持了准确的网格和球体为基础的检测方法中使用的KVSTOM与更快的子程序线程级并行保证的原始实现。ParKVaps是一个新的用户友好的PyMOL插件，具有直观的图形用户界面（GUI），允许用户为空洞检测、结果分析和可视化配置自定义参数。高级用户可以通过新的命令行界面（CLI）充分利用该工具，该界面可以并入药物发现和对接管道。关于KVELCADE，实现了以下新功能：边界定义，表面积估计，以及用于识别形成空腔的残留物的新例程。在这里，我们证明了parKVcirrhosis通过确定一个重要的空腔的人类免疫缺陷病毒I型（HIV-1）蛋白酶，并估计其体积超过MD模拟轨迹。最后，我们比较了parKV的结果和性能与其他基于几何的程序。2. 相关工作空腔检测的几何方法已被广泛采用，其具有广泛的不同技术[3，18]。由于这些技术相对简单，直接，不依赖于先验知识，该方法是文献中最常见的[1，5]。在这里，我们简要介绍了基于几何形状的腔体检测方法的综合分类，其分类包括基于网格、球体、曲面细分和表面的技术，以及这些技术的组合[3，18]。基于网格的算法依赖于一组原子，通常由硬球模型简化，插入轴对齐的3D网格和密度图，即标量场，其中每个离散点是整数或布尔值，用于通过体素聚类算法将空体素收集到空腔中[2，3，18]。基于此，可以在自动化程序中识别空腔并在离散点中表示数据集合[1，3];然而，主要限制是网格间距和蛋白质方向敏感性[3，18]。基于球体算法使用一组原子，有时也简化通过硬球模型，并通过单个硬球（称为探针）或甚至完整的硬球模型来近似配体，以识别蛋白质表面上的空腔[2，18]。该技术将可能的配体的空间范围引入腔检测程序，并且还检测任何类型的腔。主要的不足之处包括寻找和描绘腔边界和开口，没有歧义[3，18]。基于网格化的算法，基于计算几何学领域，包括α-形状、β-形状和基于Voronoi的方法;然而，这些子族是从α-形状理论发展而来的[3]。这些方法克服了精度和存储器要求对网格间距的依赖性，并且能够准确识别空腔[18];然而，它们不直接依赖于任何分子表面信息。具体来说，虽然α-形状和Voronoi-的方法依赖于原子中心和恒定半径的球体，β形状的方法依赖于变化半径的球体来表示原子。此外，其他限制包括：不仅识别结合位点的正确位置、腔边界的适当描绘和表面原子的数量[3，18]。基于表面的算法依赖于分子表面模型的分析，例如范德华、溶剂可及、溶剂排除、配体排除表面，与其他算法的硬球模型相反[18]。利用这些限定分子界面及其周围的表面，相对于特定的溶剂或配体限定空腔，即，这种大小的分子可进入的空腔[3，18]。这些算法以自动化的方式操作，如基于网格的方法，并且通常不会遭受张口模糊;然而，这些方法通常不能识别任何类型的腔，并且有时不能识别它们的整个范围[3]。通常，这些技术的组合旨在捕获能力并纠正或规避其个别缺陷，以获得更强大的技术，例如基于网格和球体的方法，其不像基于网格的方法那样对方向敏感[3]。因此，每种技术都有其自身的能力和缺陷，这使得每种方法最适合某些应用。3. 软件描述Parallel KVQs（parKVQs）是一种开源（GPL 3.0）软件，设计用于任何类型的生物分子腔的检测和空间表征。ParKV将目标生物分子插入由规则体素划分的3D网格中，并应用基于数学形态学理论的双探针算法[19，20]。3.1. 软件构架ParKVaps是用C语言编写的，它的PyMOL插件GUI是用Python 3编写的。 该代码在GNU/Linux x86-64和macOS操作系统中进行了测试。图11中描述了parKVT操作的示意图。1.一、可以通过GUI或CLI执行ParKVendix，用户可以访问完整的自定义参数集，这些参数保存为TOML文件格式（图A.1）。空洞检测依赖于一个双探针系统，一个较小的球体称为探针入，一个较大的球体称为探针出，其中每个探针通过在3D网格点上平移来扫描大分子结构，以创建分子表面。探索的网格点受到大分子原子的范德华（vdW）半径的限制。双探针系统定义了具有不同可及性水平的两个分子表面，腔被定义为表面之间没有重叠用于表面J.V.D.S. Guerra，H.V.Ribeiro Filho，L.O.Bortot等人软件X 12（2020）1006063Fig. 1. parKVestro架构图。该流程图显示了从参数文件输入到结果文件输出的parKVC执行步骤。每个步骤中执行的主要功能都被提及，红色突出显示的框表示具有并行子例程的步骤在定义中，parKVidel使用三个主要函数：Matrix_fill（用探针In和Out填充3D网格）、Matrix_surf（平滑探针In和Out生成的分子表 面） 和Matrix_subtract （ 比较探 针的分子 表面以定 义腔点）。然后，如[5]中所述，通过函数DFS_search，应用递归深度优先搜索（DFS）算法来连接属于同一腔的点。同时，估计每个型腔的体积，并通过Matrix_export函数写入型腔PDB文件。对于每个腔体，parKVlc使用Matrix_surface函数通过空间滤波器识别其表面点，然后使用Area_search函数估计表面积此外，通过函数Matrix_search确定形成每个空腔的氨基酸。所有这些空间描述符都写在TOML格式文件中（图1）。A.2）。对ParKVC子程序进行了广泛的并行化，以提高其性能并减少勘探空洞的计算时间除了处理所有可并行化的函数外，我们还将并行化工作集中在两个主要函数上，这两个函数在以前版本的软件 中 总 共 消 耗 了 70% 的 总 运 行 时 间 ： Matrix_surf 和 Ma-subtract_subtract。通过多线程的实现，性能得到了大幅提升，其中OpenMP API创建了预定义数量的并行线程，3D网格被细分为子集并分布在这些线程中。此外，还采用了任务池方案，以确保平衡工作量和更好地利用硬件资源。3.2. 实现细节使用dictionary_load函数，ParKVidel为其各自的残基中的每个原子类型加载vdW的可定制字典，其中默认字典是parKVidel/字典这个字典被加载到一个单链表结构的数组中，数组中的每个索引都是一个整数，对应于剩余的三个字母代码（例如，ALA、GLY、VAL等）字典文件。每个节点都有一个头指针，一个字符串表示原子名称，一个浮点数表示其半径。此外，软件使用PDB_load函数将目标结构的原子坐标从输入PDB文件读入另一个单链表结构每个节点具有单个头指针、用于剩余数的整数、用于其链的字符和单字母剩余码（例如，A、G、V等），并且对于原子坐标（x，y，z）和其半径是浮动的。对于这两种链表结构，所有节点都分配在头端。基于目标结构尺寸和探头外径构建3D网格，其使用动态连续三维整数数组。每个位置表示空间中的单个点，其被限制在网格的边界内并且通过网格间距（h）彼此等距，网格间距（h）由用户定义为输入参数。此外，网格的每个整数值对应于占用空间（零;即目标结构）、空空间（一）或腔空间（非零整数;即腔标识符 ） 。 所 有 可 并 行 化 的 矩 阵 操 作 （ 例 如 Matrix_surf 、Matrix_subtract、Matrix_filter、Area_search）都利用了每个网格位置和网格内每个操作之间的数据独立性。基于此，3D网格被划分为预定义数量的并行线程，并且每个数据片段被分配在CPU中的空闲节点上以对其执行矩阵运算，该工作负载是J.V.D.S. Guerra，H.V.Ribeiro Filho，L.O.Bortot等人软件X 12（2020）1006064ˆˆˆ∑∼∼由动态分配数据的任务池管理。此外，一些矩阵运算（例如Matrix_filter）的步骤也是独立的，并且这些步骤同时发生。最后，将空间表征（即体积、面积和界面残基）存储到动态数组中，该动态数组具有用于每个识别的腔的结构，该结构由用于体积和表面积的浮点数和用于界面残基信息的单链表结构组成，即用于残基编号的整数和用于其链和单字母残基代码的字符。3.3. 软件功能3.3.1. 空间表征ParKVectors进行空间表征，包括体积、表面积、形状和组成空腔的界面残基。为此，对于检测到的每个腔，使用用不同于零的整数标识符标记的体素。体积估计为：3图二.空腔边界的定义。(A)蛋白激酶A结构（PDB ID：1FMO）上腺苷空腔的检测，使用2.4 μ m的去除距离。（B）相同的检测，1.2 mm的移动距离。红点表示曲面型腔点，蓝点表示其余型腔点。（供口译用）Vi=Ni·h（一）在这个图例中，颜色的引用，读者可以参考本文的网络版本。）其中Vi是腔i的体积，Ni是体素属于空腔i，h是栅格间距。空腔表面点的定义对于形状和表面积的评估至关重要。空间滤波器将表面点定义为腔点，其中至少一个直接相邻点是生物分子点（图A.3）。表面积估计是基于表面体素分为六类的分类，如[21]所提出的，并计算为：6S i=Wj·NS，j，i·h2（2）j=1其中Si是腔i的表面积，Wj是体素类j的权重，并且NS，j，i是属于腔i的表面体素j的数量。重量见表A1。形成检测到的腔的界面残基的识别提供了残基组成的描述，并且基于对生物分子的每个原子的半径内的腔点的搜索搜索半径是探针In直径和目标原子的vdW半径之和。当一个原子在搜索半径内遇到一个腔点时，该原子的残基被识别为该腔的界面残基3.3.2. 空洞边界生物分子腔检测中的一个常见问题是边界定义[3]。为了处理这个问题，ParKV提供了一个新的可定制参数，称为移除距离，它可以移除离腔体边界给定距离内的腔体点。该参数的减小使得可以检测到更多的浅表腔;然而，该参数的增大有助于分离子囊袋甚至不同的腔（图2）。去除距离程序的示意图如图所示。A.4.3.3.3. 空间分割ParKVendix还改进了以前的空间分割功能，允许它在一个大的数据集，在一个高吞吐量的友好方式，与一个单一的配置文件。空间分割的主要问题是它的分辨率和随后的内存溢出。搜索空间可以针对自定义搜索框或靶配体进行调整，或者保持在整个生物分子结构中。使用此功能，用户可以将型腔划分为子腔，并将分析集中在某个区域上 感兴趣的，如复杂的结合位点，具有详细的空间定义和描述。此外，将搜索空间限制在给定的感兴趣区域周围可以实现更高的分辨率具有低计算成本的表示。自定义搜索空间参数现在可以通过CLI定义，使用配置文件或在TOML参数文件中显式设置，或通过GUI交互式设置，如在KVMK中。3.3.4. 可用性功能其他腔体检测软件提供给用户的用户体验往往被忽视，我们采取了 额 外 的 步 骤 来 确 保 我 们 的 工 具 对 初 学 者 和 专 家 的 可 用 性 。ParKVectors采用了一套完全可定制的参数，允许高度通用的腔检测和空间表征，由一个简单的人类可读的键值系统的TOML参数文件提供。我们还为用户提供了使用网格间距的定性定义的选项，方法是将值预先定义为分辨率参数：0.25 mm（高）、0.5 mm（中）和0.6mm（低）。除了这些可自定义的参数，parKVendix还提供了一个用户友好的GUI，可作为PyMOL插件（图3）和CLI，用于Unix和macOS操作系统。尽管两个界面上的可用选项相同，但CLI非常适合快速、多模型或MD分析。补充材料中提供了PyMOL插件GUI和CLI的更详细描述。4. 说明性示例我们证明了使用parKVEGFR 2来描述定义HIV-1蛋白酶的活性位点的空腔的构象动力学，所述HIV-1蛋白酶是有效的治疗靶标。的HIV-1蛋白酶催化循环涉及β-发夹的运动称为虽然晶体结构显示瓣处于闭合状态[23]和半开放状态[24]，但MD 模 拟 研 究 了 动 力 学[22] 《 开 经 》 ： “ 开 经 ” 。 我 们 使 用parKVEGFCLI来描述，第一次，HIV-1蛋白酶皮瓣的运动，使用活性位点腔体积作为构象描述符在MD从关闭状态开始。详细的模拟方案在补充材料中描述腔体体积开始于对应于闭合构造的水平。在25 ns之后，体积开始增加，并且在75 ns处，体积达到半开放状态的水平，指示腔在模拟期间打开。在75 ns标记点之后，襟翼变得更远，J.V.D.S. Guerra，H.V.Ribeiro Filho，L.O.Bortot等人软件X 12（2020）1006065图三. PyMOL parKVTools GUI。(A)框调整模式。在蛋白质的腺苷配体周围的交互式自定义框内设置腔检测激酶A（PDB ID：1FMO）。(B)配体调节模式。空腔检测在蛋白激酶A（PDB ID：1FMO），移除距离更改为0 mm，以检测更多浅表点。见图4。描述了HIV-1蛋白酶的构象动力学，其活性位点的体积沿200 ns模拟。绿线和红线分别表示闭合（PDB ID：1HVR）和半开放（PDB ID：1HHP）状态的腔体积。模拟开始时（0 ns）和具有最高RMSD（175.6 ns）的帧处的蛋白质结构以卡通形式示出。显示了每个软件检测到的相应空腔灰色的表面。（关于此图例中颜色的参考解释，请读者参考本文的网络版本腔体在175ns时达到最大体积，然后恢复到更稳定的半开放状态（图1）。 4）.将该结果与使用以下公式计算的Cα RMSD进行比较：关闭状态作为参考。获得的空腔体积分布，parKv曲线与RMSD曲线大致相关（r=0.72），表明我们沿着模拟正确地描述了蛋白质的构象状态我们强调，尽管RMSD是描述蛋白酶结构中的全局变化的全局度量，但由parKVsd估计的体积J.V.D.S. Guerra，H.V.Ribeiro Filho，L.O.Bortot等人软件X 12（2020）1006066−图五. 基准方法的时间性能。提供了沿轨迹的活性位点体积变化的直接测量，其可能与配体可及性直接相关。使用具有体积表征功能的独立工具重复相同的分析：CavVis[4]，MSPocket [26]，GHECOM [27]和Fpocket [28]。所有参数和软件版本在补充材料中描述。GHECOM估计的空腔体积也与模拟过程中蛋白酶的构象状态类似地相关对parKVlv的影响（r=0.75;图4），这可能是由于两者都采用了基于网格和球体的方法。CavVis、MSPocket和Fpocket发现的空腔与MD轨迹期间蛋白酶结合口袋的构象动力学不准确相关（分别为因此，在分子动力学模拟过程中，parKVC和GHECOM在描述HIV-1蛋白酶活性位点的构象动力学方面具有较高的准确性尽管能够准确地检测大分子空腔，但是当处理大量模型时，当前方法还必须能够执行快速检测和表征。我们还评估了这些方法使用的计算时间（图1）。5）。在研究案例中表现出最佳准确度的ParKVenda和GHECOM需要完全不同的计算时间。ParKVCOM的执行速度至少比GHECOM快四倍，尽管两者都基于相同的方法 ， 但 parKVCOM 多 线 程 子 例 程 显 着 提 高 了 其 性 能 。ParKVpocket的速度也优于所有其他评估的工具，除了Fpocket的运行速度快三倍。Fpocket使用Voronoi镶嵌和α球方法，这是一种快速计算方法，原则上具有比基于网格的方法更高的几何精度;然而，这些方法具有一些局限性，包括识别结合位点的正确位置、边界定义以及体积和面积计算[3]。在我们的案例研究中，它的Fpocket应用程序不像基于网格的方法那样敏感，可以精细地描述空腔，例如。形状描述以及体积和面积的计算尽管它的快速空腔检测和体积表征，它未能区分的HIV-1蛋白酶配体结合位点的构象状态。将准确性和时间性能结合起来考虑，parKVapor在HIV-1蛋白质的实际示例中表现优于基准测试方法，展示了其空腔检测、空间表征和“细粒度”并行化过程的鲁棒性此外，可以通过以下方式扩展parKVcode.exe性能：CPU中有更多的线程可用，使工具HPC/HPA友好且足以整合到大规模药物发现管道中（图A.7）。此外，我们通过使用补充材料中描述的由数千个独特蛋白质结构域组成的数据集执行软件来评估软件的可扩展性。计算时间与原子数的关系如图所示。6，其中我们显示了不同线程数的线性回归和确定系数（R2），以解决这些线性调整的质量。基于在图6中，我们观察到斜率随着parKVaps中应用的线程数量的增加而减小，这表明处理每个原子所需的时间也在减少;因此，性能随着更多的可用线程而增加。此外，决定系数随着可用线程的增加而增加，这表明时间-原子关系的行为随着线程的增加而变得更加线性。5. 影响生物分子中配体结合位点的鉴定是世界范围内几个研究小组的主要目的，也是制药行业梦寐以求的，因为新位点的检测配体结合位点可以是空间上分布在整个大分子结构中的空腔，并且通常位于浅的溶剂暴露区域或埋在大分子内部的空隙区域中[3，29]。为了对它们进行展望，人们开发了一些基于几何方法的软件，如KVtron、CavVis、MSPocket、GHECOM和FpocketParKVmix是一个开源程序，旨在执行高阶大分子结构或其中的大集合中的空腔的快速检测先前在[5]中评估了在parKVP中用于识别配体结合位点的基于网格和球体的方法的准确性。在这里，我们展示了一个实际的例子，其能力和可用性，使用HIV-1蛋白酶作为案例研究。HIV-1蛋白酶活性位点的空腔是几种抗逆转录病毒药物的靶点，但其体积和形状根据其催化循环而变化。尽管先前描述了这种空腔运动[22，25]，但这些研究都没有使用直接测量，例如空腔体积来表征状态转变。与parKVapor，我们成功地检测到HIV-1蛋白酶底物结合位点，并通过使用腔体积作为状态描述符，我们的软件能够描述整个MD轨迹的腔可塑性。与其他程序相比，parKVapor检测HIV-1蛋白酶空腔体积变化的能力主要来自其直观的可定制参数集，例如探针进出的大小和移除距离。此外，这套帮助识别不同的腔，也有可能进行转向腔检测，使用户能够隔离腔。虽然GHECOM也使用与parKVectors相同的考虑到越来越多的结构确定的结构，快速和准确的腔检测允许研究人员充分利用原子信息。正如这里所展示的，parKVapor是一个高度优化的，可定制的和用户友好的工具，能够处理大量的数据，如MD模拟生成的数据。J.V.D.S. Guerra，H.V.Ribeiro Filho，L.O.Bortot等人软件X 12（2020）10060676. 结论图六、 计算时间与应用于parKV并行化的每线程数的原子数的关系。附录A. 补充数据ParKV提供了准确，快速和有效的转向检测和生物分子腔的空间表征，与多线程并行与OpenMP实现空洞检测依赖于一组直观且可定制的参数，用户可以通过GUI或CLI进行交互。我们的软件还引入了一个新的有用参数，称为去除距离，允许用户改变腔边界，并最终生成检测到的腔的更精细的描述。使用实际示例，针对一组几何空腔检测方法对ParKV的准确性和速度进行基准测试，在正确估计MD轨迹上的结合位点的可塑性方面产生更高的准确性最后给出与成功分析案例研究的基准方法相比，计算速度更快。CRediT作者贡献声明João Victor da Silva Guerra：概念化，方法，软件，调查，形式分析，写作-原始草稿。Helder Veras Ribeiro Filho：验证，形式分析，写作-原始草案。Leandro Oliveira Bortot：调查，验证，形式分析，写作-原始草案。罗德里戈·巴尔加斯：概念化，写作-评论编辑. 何塞·热尔多·德·卡瓦略·佩雷拉：概念化，写作-评论编辑。Paulo Sérgio Lopes-de-Oliveira：概念化，资源，监督，写作-评论编辑。竞合利益作者声明，他们没有已知的竞争性财务利益或个人关系，可能会影响本文报告的工作致谢我们感谢巴西生物科学国家实验室（LNBio），巴西能源和材料研究中心（CNPEM）的一部分，以方便访问计算生物学实验室（LBC）。这项工作得到了圣保罗州研究保护基金会（FAPESP）[资助编号2018/00629-0 ]和国家科学技术发展委员会（CNPq）[资助编号300787/2019-7、300036/2020-5和301360/2020-0]的支持。与本文相关的补充材料可以在https://doi.org/10.1016/j.softx.2020.100606上找到。引用[1][10] Henrich S，Salo-Ahen OMH，Huang B，Rippmann FF，Cruciani G，Wade RC.用于配体设计的识别和表征蛋白质结合位点的计算方法。J MolRecognit 2009;23：209-19. http://dx.doi的网站。org/10.1002/jmr.984。[2]放大图片作者：J.蛋白质中小分子结合位点的识别和定位：基于结构的药物设计的计算工具。 农场2002;57：243-51. http：//dx.doi.org/10.1016/S0014-827X（02）01211-9.[3]Simonies T，Lopes D，Dias S，Fernandes F，Pereira J，Jorge J等人，分子图形中蛋白质表面空腔的几何检测算法：一个调查。Comput Graph Forum2017;36：643-83. http://dx.doi.org/10的网站。1111/cgf.13158。[4]Simonies TMC ， Gomes AJP. CavVis-A field-of-view geometric algorithmfor protein cavity detection. J Chem Inf Model 2019;59：786-96. http://dx.doi的网站。org/10.1021/acs.jcim.8b00572。[5]Oliveira SH，Ferraz FA，奥诺拉托RV，哈维耶内托J，索布雷拉TJ奥 利 维 拉 湾 KVmix ： 作 为 PyMOL 插 件 引 导 蛋 白 质 腔 的 识 别 。 BMCBioinformatics 2014;15：197. http://dx.doi.org/10.1186/1471-2105-15-197.[6]Moraes EC，Meirelles GV，Honorato RV，De Souza TDACB，De SouzaEE，Murakami MT，et al. Kinase inhibitor profile for human Nek 1，Nek6 ， and Nek 7 and analysis of the structural basis for inhibitor specificity.Molecules 2015;20 ： 1176-91. http://dx.doi.org/10.3390/molecules20011176 网站。[7]Patel H，Kukol A.利用受体诱饵结合位点评估一种新的虚拟筛选策略。生物医学杂志2016;15. 得双曲正切值. doi.org/10.1186/s12952-016-0058-8网站。[8]Najjar FMofidi ， Ghadari R ， Yousefi R ， Safari N ， Sheikhhasani V ，Sheibani N ， et al. Studies to reveal the nature of interactions betweencatalase and curcumin using computational methods and optical techniques.Int J Biol Macromol 2017;95 ：550http://dx.doi.org/10.1016/J.IJBIOMAC.2016的网站。11.050[9]Terada D，Voet ARD，Noguchi H，Kamata K，Ohki M，Addy C，et al.Computational design of a symmetricβ-trefoil lectin with cancer cell bindingactivity.Sci Rep 2017;7：5943.http://dx.doi.org/10.1038/s41598-017-06332-7[10] Salomon E，Schmitt M，Marapaka A，Stamogiannos A，Revelant G，Schmitt C ， et al. Aminobenzosuberone scaffold as a modular chemicaltool for the inhibition of therapeutic relevant m1 aminopeptidases.分 子2018;23：2607。http://dx.doi.org/10.3390/molecules23102607网站。[11] 刘刚，蒋玉春，王英，翁俊坤.陆生植物查尔酮合酶催化半胱氨酸活性进化的机制基础JBiolChem2018;293：18601http://dx.doi.org/10.1074/jbc.RA118.005695网站。[12][11] Im HN，Kim HS，An DR，Jang JY，Kim J，Yoon HJ，et al.来自结核分枝杆菌H37 Rv的Rv 2258 c，S-腺苷-1-甲硫氨酸依赖性甲基转移酶。J StructBiol 2016;193：172-80. http://dx.doi.org/10.1016/j.jsb.2016.01.002网站。J.V.D.S. Guerra，H.V.Ribeiro Filho，L.O.Bortot等人软件X 12（2020）1006068[13]Mercaldi GF，Dawson A，Hunter WN，Cordeiro AT.克氏锥虫葡萄糖-6-磷酸脱氢酶的结构揭示了与哺乳动物酶的差异。FEBS Lett2016;590：2776-86.[14] 苏 布拉 马 尼亚 姆 湾冷 冻 EM 革 命： 推 动 下一 阶 段。 IUCrJ 2019;6 ： 1-2.http://dx.doi.org/10.1107/S2052252519000277网站。[15]Shoemaker SC，Ando N.冷冻电子显微镜时代的X射线：结构生物学的动态未来。生物化学2018;57：277-85. 网址：//dx.doi.org/10.1021/acs.biochem.7b01031网站。[16] Ho PT，Reddy VS.近原子分辨率病毒帽的快速增加-通过低温电子显微镜测定的SID结构。JStructBiol2018;201：1-4.http://dx.doi.org/10.1016/j.jsb.2017.10.007网站。[17]Hollingsworth SA，Dror RO.分子动力学模拟。神经元2018;99：1129-43。http://dx.doi.org/10.1016/j.neuron.2018.08.011网站。[18][10] Krone M，Kozlíková B，Lindow N，Bauman M，Baum D，ParulekJ，et al. 生物分子腔的视觉分析：最先进的技术水平。COMPUT GRAPHFORUM 2016;35：527-51。http://dx.doi.org/10.1111/cgf.12928网站。[19]Ripley BD ， Matheron G. 随 机 集 与 积 分 几 何 。 J R Stat Soc Ser A1976.http://dx.doi.org/10.2307/2345196网站。[20] Diggle PJ ， Serra J. 分 析 和 数 学 形 态 学 。 1983 年 的 生 物 统 计 学http://dx.doi.org/10.2307/2531038网站。[21]Mullikin JC，Verbeek PW.数字化平面的表面积估计。生物成像1993;1：6-16.http ： //dx.doi.org/10.1002/1361-6374 （ 199303 ） 1 ： 16 ： ： AID-BIO3>3.0.CO;2-3.[22]Soares RO ， Torres PHM ， da Silva ML ， Pascutti PG. Unraveling HIVprotease flaps dynamics by constant pH molecular dynamics simulations. JStruct Biol 2016;195：216http://dx.doi.org/10.1016/j.jsb.2016.06.006网站。[23]Lam PY，Jadhav PK，Eyermann CJ，Hodge CN，Ru Y，Bacheler LT，etal. Rational design of potent，bioavailable，nonpeptide cyclic ureas as HIVproteaseinhibitors.科学1994;263：380-4.http://dx.doi.org/10.1126/science.8278812.[24]Spinelli S，Liu QZ，Alzari PM，Hirel PH，Poljak RJ.来自HIV-1分离株BRU的 乙 酰 基 蛋 白 酶 的 三 维 结 构 。 生 物 化 学 1991;73 ： 1391-6. http ：//dx.doi.org/10.1016/0300-9084（91）90169-2.[25]Hornak V，Okur A，Rizzo RC，Simmerling C. HIV蛋白酶瓣在分子动力学模拟中的自发打开和重新闭合。 Proc Natl Acad Sci U S A 2006;103：915-20.http://dx.doi.org/10.1073/pnas的网站。0508452103。[26] Zhu H，Pisabarro MT.MSPocket：用于检测配体结合口袋的方向无关算法Bioinformatics2011