AutoDock Vina : 설치 및 실무 가이드

1. 프로젝트 개요

1.1 기본 정보

프로젝트명: AutoDock Vina
주요 기능: 분자 도킹(Molecular Docking) 시뮬레이션 엔진
- 리간드(Ligand)와 수용체(Receptor) 간의 결합 친화도(Affinity)를 예측
- 효율적인 탐색 알고리즘과 스코어링 함수 사용
언어 및 구조:
- src/: C++11 핵심 소스 코드
- build/: 빌드 스크립트 (Linux, Mac, Windows, Python)
- example/: 예제 데이터

1.2 관련 도구 생태계

AutoDock Vina (Engine): 실제 계산을 수행하는 CLI 프로그램.
Meeko (Pre-processing): Python 기반의 최신 전처리 도구. PDB 파일을 Vina용 PDBQT로 변환.
PyMOL (Post-processing): 결과 시각화 및 분석 도구.
AutoDock Tools (ADT): (구형) GUI 도구. 전처리/후처리를 모두 지원하나 최신 환경 호환성이 낮음.

2. 설치 및 환경 설정 (Ubuntu 24.04)

2.1 필수 패키지 설치

sudo apt update
sudo apt install build-essential libboost-all-dev swig python3-dev

2.2 Vina 바이너리 빌드

cd build/linux/release
make

실행 파일: build/linux/release/vina
확인: ./vina --version (예: v1.2.7)

3. 실무 작업 워크플로우 (Step-by-Step)

전체 도킹 과정은 크게 준비(Pre) -> 도킹(Docking) -> 분석(Post) 3단계로 나뉩니다.

STEP 1: 전처리 (Pre-processing) - "준비 단계"

Vina는 일반적인 분자 파일(PDB, SDF)을 읽지 못하므로, 전용 형식인 PDBQT로 변환해야 합니다.

수용체(Receptor) 준비
- 입력: 단백질 구조 파일 (protein.pdb) - 물 분자 제거, 수소 추가 필요.
- 도구: Meeko, ADT, 또는 prepare_receptor 스크립트.
- 작업: 전하(Charge) 부여, 극성 수소 추가, 원자 타입 지정.
- 출력: receptor.pdbqt
리간드(Ligand) 준비
- 입력: 약물/분자 구조 파일 (ligand.sdf, ligand.mol2)
- 도구: Meeko (권장), mk_prepare_ligand.py.
- 작업: 회전 가능한 결합(Rotatable bonds) 설정(Torsion Tree 구성), 수소 추가.
- 출력: ligand.pdbqt
검색 공간(Grid Box) 설정
- 작업: 단백질 내에서 리간드가 결합할 위치(Pocket)를 지정합니다.
- 설정 값: 중심 좌표(center_x, y, z)와 크기(size_x, y, z).
- 도구: PyMOL이나 ADT에서 시각적으로 확인하며 좌표를 얻습니다.

STEP 2: 도킹(Docking) - "계산 단계"

준비된 파일과 설정을 사용하여 Vina 엔진을 실행합니다.

실행 (Command Line)

/path/to/vina \
  --receptor receptor.pdbqt \
  --ligand ligand.pdbqt \
  --center_x <X> --center_y <Y> --center_z <Z> \
  --size_x <Size> --size_y <Size> --size_z <Size> \
  --out output.pdbqt \
  --log log.txt

(옵션) --exhaustiveness: 계산 정밀도 (기본 8, 높을수록 느리지만 정확).
(옵션) --cpu: 사용할 코어 수.

결과 확인 (Text)
- 터미널 출력 또는 로그 파일을 통해 결합 친화도(Affinity, kcal/mol)를 확인합니다. 숫자가 낮을수록(음수일수록) 강한 결합을 의미합니다.

STEP 3: 후처리(Post-processing) - "분석 단계"

계산된 결합 구조를 시각화하고 분석합니다.

시각화 (Visualization)
- 도구: PyMOL (권장), Chimera 등.
- 방법:
  1. receptor.pdbqt (또는 원본 pdb)를 엽니다.
  2. Vina 결과 파일 output.pdbqt를 엽니다.
  3. 리간드가 단백질 포켓에 어떻게 끼어있는지, 수소 결합은 형성되는지 눈으로 확인합니다.
데이터 분석
- 상위 랭킹(Top ranking) 포즈들의 에너지를 비교하고, RMSD(구조적 차이)를 분석하여 가장 타당한 결합 모델을 선정합니다.

4. 실행 테스트 로그

4.1 테스트 시나리오

목표: 제공된 예제 파일을 사용하여 빌드된 엔진 검증.
데이터 위치: example/python_scripting/
입력 파일: 1iep_receptor.pdbqt, 1iep_ligand.pdbqt

4.2 실행 커맨드

cd example/python_scripting

../../build/linux/release/vina \
  --receptor 1iep_receptor.pdbqt \
  --ligand 1iep_ligand.pdbqt \
  --center_x 15.190 --center_y 53.903 --center_z 16.917 \
  --size_x 20 --size_y 20 --size_z 20 \
  --out output.pdbqt

4.3 결과

Best Affinity: -13.21 kcal/mol
상태: 정상 동작 확인됨.

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