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P2Rank 是一种基于机器学习的蛋白质口袋预测工具，用于识别蛋白质结构中的潜在配体结合位点。它采用了一种基于物理特征的打分方法，结合随机森林（Random Forest）机器学习模型，以提高口袋预测的精确度。

该程序有在线工具，非常方便，而且网页端的工具将预测的口袋和vina分子对接联合，方便了后续的操作。

网页地址：https://prankweb.cz/

使用流程（文字版）

1.上传受体蛋白文件

 

2.查看预测的pocket

 

为了便于查看可以更改为球棍模型：

 

如果你不知道选择哪个pocket，那么无脑选择排序第一个（红色）的就行了。

3. 计算pocket的空间大小

 

图片中编号②可以自己选择已经预测得到的口袋编号。

4. 执行vina分子对接

 

配体分子的SMILE式获取方式可以参考本期的操作视频（上方）。

5. 本地分析对接结果

你可以点击上方的结果链接下载文件到本地用pymol分析

 

用pymol打开structure.pdbqt,out_vina.pdbqt:

 

6.在线分析对接结果

点击上图的小眼睛，跳转分析页面：