配体部分按《Glide虚拟筛选》反应前的准备

Covalent Docking

如果没有找到需要的反应类型，可以选择从官网下载其他反应类型，并从外部读入：

注意，这里设置好以后要在左侧列表中多选选中对接体系和准备好的分子，再run

实际使用时Fast一直报错，Thorough跑通。

阅读下面的数据处理方法时，作者默认读者已经熟悉《Glide虚拟筛选》一文的各种处理方法。

使用服务器的maestro打开对接结果文件，选择docking score排在-8之上的（阈值自主选择），sort 内选择按MOLNAME分组（实际上就是按分子名分组），选择每组第一个，select，invert select反选，删除其他的，导出为first.maegz文件。在property tree中去掉多余的内容，最好只保留MOLNAME，CAS，docking score列（否则pymol打开会很卡），导出为first.txt文件，再导出一份maegz文件，作为pymol后续看结构的pse文件。

接下来使用脚本从库中提取对应sdf文件：

使用方法：

python glide_covalent_docking_mergy.py -s DRN.sdf -g first.txt -r NucleophlicSubsitution -o result.sdf

-s 对接前结构的SDF文件，其MOLNAME一项为分子名。

-g maestro产生的txt文件

-r 输入你的反应类型

-o 输出文件名称

maestro载入sdf文件，聚类，选择所需的数目的分子，删除其他分子，导出为xlsx即可。同时first.maegz文件手动保留对应的复合物记录，将MOLNAME与docking score合并写入title，在property tree中去掉多余的内容，最好只保留MOLNAME，CAS，docking score列，导出properties项选择shown，否则pymol会卡死。