我有一个小分子库，想从里边筛选出RXRα的内源性配体，我将小分子先在薛定谔进行了ligpre,然后分...
创建于：2026年6月25日
问题
我有一个小分子库，想从里边筛选出RXRα的内源性配体，我将小分子先在薛定谔进行了ligpre,然后分别进行了SP，MOE和CDOCKER，后来又进行软件测评测评，发现SP的活性筛选能力很不错，CDOCKER次之，vina也还行，MOE测出的很差，由于vina对接太慢了，而且想筛出的化合物比较新颖，我就从库里提取出符合的化合物进行对接，在各个软件都和reference对比之后，每个软件都挑选出化合物，并且统计了哪些化合物在四个软件都i有，哪些软件在三个软件都有，哪些在两个软件都有，师姐说我接下来就是测这些配体在软件上表现的差异，我应该怎么做但是我老师执意让我做，我现在想知道他想我怎么做，看一下vina，moe,ds与薛定谔有没有一致性，要算RMSD，我之前有统计SP、moe 、CDOCKER的韦恩图，师姐说列出两两软件的RMSD，主要看薛定谔的，后边师姐又说看这些配体在各软件上表现的差异，那我到底应该咋做能符合我老师的意思
思考
回答
师姐和老师的意思大概率不是让你重新做一个“大筛选”，而是让你证明这些候选配体在不同对接软件里的表现是否一致，尤其是它们和薛定谔 SP 结果是否一致。
你可以把接下来工作理解成一句话：
以薛定谔 SP 为主参考，比较 Vina、MOE、DS/CDOCKER 对同一批候选化合物给出的结合构象、排序和关键相互作用是否一致；其中 RMSD 是最核心的量化指标之一。
你现在应该做的不是只看韦恩图
你之前做的 SP、MOE、CDOCKER 韦恩图，只能说明：
哪些化合物被几个软件共同筛出来。
但它不能说明：
同一个化合物在不同软件里是不是以相似姿势进入 RXRα 结合口袋。
老师说“看 Vina、MOE、DS 与薛定谔有没有一致性，要算 RMSD”，重点应该是构象一致性，也就是 docking pose 是否相似。
所以你后面要补的是：
- 同一化合物在不同软件中的 docking pose RMSD
- 同一化合物在不同软件中的打分/排名差异
- 同一化合物在不同软件中的关键相互作用差异
- 最后归纳哪些候选物在多个软件中表现稳定
最符合你老师意思的做法
第一步：确定用于比较的化合物集合
建议不要一上来把所有库都算 RMSD，太乱。你可以分层：
主分析集合：
四个软件都筛出来的化合物，或者至少三个软件共同筛出来的化合物。
次要分析集合：
SP 筛出来、并且在 Vina / MOE / CDOCKER 中至少一个也表现不错的化合物。
因为老师说“主要看薛定谔”，所以你可以这样定：
以 SP 筛选得到的候选化合物为主，比较这些化合物在 Vina、MOE、DS/CDOCKER 中的构象是否与 SP 一致。
这样就很贴合老师的意思。
第二步：提取每个软件的最优 docking pose
对每个候选化合物，你要有这几个结构文件：
| 化合物 ID | SP pose | Vina pose | MOE pose | CDOCKER pose |
|---|---|---|---|---|
| Cmpd_001 | sdf/mae | pdbqt/sdf | mol2/sdf | sdf/mol2 |
| Cmpd_002 | sdf/mae | pdbqt/sdf | mol2/sdf | sdf/mol2 |
注意：
RMSD 必须是同一个化合物在不同软件中的构象比较，不是不同化合物之间算 RMSD。
比如：
- Cmpd_001 的 SP pose vs Cmpd_001 的 Vina pose
- Cmpd_001 的 SP pose vs Cmpd_001 的 MOE pose
- Cmpd_001 的 SP pose vs Cmpd_001 的 CDOCKER pose
这样才有意义。
第三步：以 SP 为参考算 RMSD
你师姐说“列出两两软件的 RMSD，主要看薛定谔”，所以建议你分成两类表。
表 1：以 SP 为参考的 RMSD 表，这是主表
| Compound ID | SP-Vina RMSD | SP-MOE RMSD | SP-CDOCKER RMSD | 结论 |
|---|---|---|---|---|
| Cmpd_001 | 1.35 Å | 4.80 Å | 1.92 Å | Vina/CDOCKER 与 SP 一致，MOE 不一致 |
| Cmpd_002 | 2.10 Å | 3.70 Å | 2.45 Å | CDOCKER 较接近，MOE 偏差大 |
| Cmpd_003 | 0.95 Å | 1.88 Å | 1.50 Å | 多软件构象一致 |
这个表最能回应老师的话。
一般可以粗略这样解释：
| RMSD | 解释 |
|---|---|
| < 2.0 Å | 构象较一致 |
| 2.0–3.0 Å | 中等一致 |
| > 3.0 Å | 构象差异较大 |
| > 5.0 Å | 基本不一致，可能翻转或结合模式不同 |
表 2：两两软件 RMSD 表，可以作为补充
| Compound ID | SP-Vina | SP-MOE | SP-CDOCKER | Vina-MOE | Vina-CDOCKER | MOE-CDOCKER |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Cmpd_001 | 1.35 | 4.80 | 1.92 | 4.50 | 2.10 | 4.20 |
| Cmpd_002 | 2.10 | 3.70 | 2.45 | 3.30 | 2.20 | 3.90 |
这个表可以体现“各软件之间的差异”。
但你的论文或汇报里要突出：
SP 是主要参考，Vina、MOE、CDOCKER 是与 SP 比较的一致性验证工具。
第四步：统计每个软件与 SP 的整体一致性
除了单个化合物的 RMSD，还要做一个总表：
| 比较对象 | 平均 RMSD | 中位数 RMSD | RMSD < 2 Å 的化合物数 | RMSD < 3 Å 的化合物数 | 结论 |
|---|---|---|---|---|---|
| SP vs Vina | 2.10 Å | 1.85 Å | 12/20 | 16/20 | 与 SP 一致性较好 |
| SP vs CDOCKER | 2.45 Å | 2.20 Å | 9/20 | 15/20 | 次之 |
| SP vs MOE | 4.30 Å | 4.10 Å | 3/20 | 5/20 | 一致性较差 |
这个表非常重要。
因为你之前测评发现：
SP 活性筛选能力不错，CDOCKER 次之，Vina 也还行，MOE 很差。
如果 RMSD 结果也显示：
MOE 与 SP pose 差异大，Vina/CDOCKER 与 SP 更接近。
那你的故事就很顺：
MOE 筛选能力差，可能和其预测结合构象与 SP/CDOCKER/Vina 不一致有关。
第五步：不要只算 RMSD，还要看关键相互作用
RMSD 是构象差异，但有时 RMSD 稍高，关键相互作用仍然类似。所以建议再加一个相互作用比较。
比如对 RXRα 的结合口袋，你可以统计每个化合物在各软件中是否保留：
- 氢键
- 疏水相互作用
- π-π 相互作用
- 与关键残基的接触
- 是否和 reference ligand 有相似结合模式
表格可以这样做：
| Compound ID | Software | H-bond residues | Hydrophobic residues | 与 reference 是否相似 | 备注 |
|---|---|---|---|---|---|
| Cmpd_001 | SP | Argxxx, Serxxx | Leuxxx, Phexxx | 是 | pose 稳定 |
| Cmpd_001 | Vina | Argxxx | Leuxxx, Phexxx | 是 | 与 SP 接近 |
| Cmpd_001 | MOE | 无 | 其他区域 | 否 | pose 偏移 |
| Cmpd_001 | CDOCKER | Argxxx, Serxxx | Leuxxx | 是 | 与 SP 接近 |
这样你就不是单纯说“RMSD 低”，而是能解释为什么这个化合物可靠。
第六步：打分和排名不能直接硬比，要转成排名比较
SP score、Vina score、MOE score、CDOCKER interaction energy 不是同一个量纲，不能直接说：
SP -10 比 MOE -8 好。
更合理的做法是比较排名一致性。
你可以做：
| Compound ID | SP rank | Vina rank | MOE rank | CDOCKER rank |
|---|---|---|---|---|
| Cmpd_001 | 1 | 3 | 18 | 4 |
| Cmpd_002 | 2 | 5 | 20 | 6 |
| Cmpd_003 | 3 | 2 | 10 | 1 |
然后计算：
- SP vs Vina 的 Spearman 相关性
- SP vs MOE 的 Spearman 相关性
- SP vs CDOCKER 的 Spearman 相关性
如果不会算相关性，至少可以做排名表和散点图。
你最终可能得到类似结论：
Vina 和 CDOCKER 与 SP 的排名趋势较一致，而 MOE 与 SP 的排名和构象一致性均较差。
这就很符合你前面软件测评的结果。
你可以按这个最终汇报逻辑写
建议你给老师汇报时不要说“我不知道该做什么”，而是说：
我准备以薛定谔 SP 结果为主要参考，对共同筛选出的候选化合物进行多软件一致性分析。具体包括：第一，统计各软件筛选结果的重叠情况；第二，提取同一化合物在 SP、Vina、MOE 和 CDOCKER 中的最优 docking pose，计算两两 RMSD，重点比较 Vina/MOE/CDOCKER 与 SP 的 RMSD；第三，比较这些化合物在不同软件中的排名和关键相互作用；最后筛选出在多个软件中构象一致、排名靠前、相互作用模式稳定的候选 RXRα 配体。
这段话基本就是你老师想听的。
最建议你现在做的具体顺序
- 确定候选化合物名单：优先选四软件共有、三软件共有、SP 高排名且其他软件也不错的化合物。
- 整理每个化合物在四个软件中的 top pose。
- 统一结构格式和原子编号，保证同一化合物能正确对应原子。
- 算 RMSD：主看 SP-Vina、SP-MOE、SP-CDOCKER。
- 做 RMSD 总表和统计图：平均值、中位数、RMSD < 2 Å 的比例。
- 挑代表性化合物画结合模式图：一个多软件一致的，一个 MOE 偏差大的。
- 结合打分排名和相互作用写结论。
你这件事的核心结论可以这样设计
最后你要回答的问题不是“哪个软件最好”，而是：
哪些候选化合物在多个软件中表现稳定，是否值得作为潜在 RXRα 内源性配体进一步实验验证。
比较理想的结论形式是：
综合多软件筛选、RMSD 构象一致性、排名趋势和关键相互作用分析，筛选出若干候选配体。其中部分化合物在 SP、Vina 和 CDOCKER 中均表现出较低 RMSD 和相似结合模式，说明其 docking 结果较稳定；而 MOE 预测构象与 SP 差异较大，与前期软件测评结果一致，因此 MOE 结果仅作为辅助参考。
一句话总结：
你接下来就以 SP 为主，把 Vina、MOE、CDOCKER 和 SP 对同一批候选化合物的 pose RMSD、排名和相互作用列出来，证明哪些化合物跨软件表现稳定，哪些软件结果不一致。
问题
那我后边又怎么选出候选化合物呢
回答
后边选候选化合物，建议不要只按“几个软件共有”选，而是做一个分级筛选规则。
你可以这样定：
第一优先级：强候选化合物
满足这些条件：
- SP 排名靠前
- 至少被 Vina 或 CDOCKER 同时筛出
- SP 与其他软件 pose RMSD < 2–3 Å
- 与 reference ligand 结合模式相似
- 保留 RXRα 关键残基相互作用
- 结构相对新颖，不是已知 RXRα 配体类似物
这类就是你最终重点推荐的候选配体。
第二优先级：备选候选化合物
满足：
- SP 排名靠前
- 在 Vina/CDOCKER 中有一个表现还可以
- RMSD 在 2–4 Å
- 关键相互作用部分保留
这类可以作为补充验证对象。
第三优先级：剔除或低优先级
建议剔除：
- 只在 MOE 里表现好，但 SP/Vina/CDOCKER 不支持的
- SP 分数高但 pose 很奇怪的
- RMSD > 4–5 Å，说明各软件构象不一致
- 不在 RXRα 活性口袋合理位置的
- 与 reference 完全不同结合模式、且无法解释的
- PAINS、反应性强、结构明显不稳定的化合物
推荐你做一个最终评分表
比如每个化合物给分：
| 指标 | 给分 |
|---|---|
| SP 排名前 10% | 2 分 |
| CDOCKER 也入选 | 1 分 |
| Vina 也入选 | 1 分 |
| MOE 也入选 | 0.5 分 |
| SP-其他软件 RMSD < 2 Å | 2 分 |
| RMSD 2–3 Å | 1 分 |
| 与 reference 结合模式相似 | 2 分 |
| 保留关键相互作用 | 2 分 |
| 结构新颖 | 1–2 分 |
最后总分高的进候选。
最简单可执行的筛选规则
你可以直接这样跟老师说：
我后续拟以 SP 结果为主，优先选择 SP 排名靠前、同时在 Vina 或 CDOCKER 中也表现较好、且与 SP docking pose 的 RMSD 小于 2–3 Å 的化合物。进一步结合 reference ligand 的结合模式、关键残基相互作用和结构新颖性，最终确定候选 RXRα 内源性配体。
最终候选建议分三组
| 分组 | 选择标准 | 用途 |
|---|---|---|
| A 组 | SP、Vina、CDOCKER 均支持，RMSD 低 | 最重点实验验证 |
| B 组 | SP 强，CDOCKER 或 Vina 支持，RMSD 中等 | 备选验证 |
| C 组 | 结构新颖，但软件一致性一般 | 探索性验证 |
你最终不要只选“四个软件都有”的。
因为 MOE 之前测评很差，所以MOE 不应该作为强制条件。
核心原则是：
SP 为主，CDOCKER/Vina 辅助验证，MOE 仅作参考；最终选跨软件构象稳定、结合模式合理、结构新颖的化合物。
问题
可是我vina是库里提取出了环状的化合物，因为想要骨架新颖一点，不想要链状的，进行了对接，结合我前面给你的信息，我接下来应该怎么做可以符合我老师及师姐的想法，以及我怎么挑选化合物
思考
回答
你的 Vina 不是全库筛选，而是从库里先提取“环状/骨架新颖”的化合物再对接。所以后面不要把 Vina 当作和 SP、MOE、CDOCKER 完全平行的筛选软件，而要把它定位成：
Vina 是结构新颖性导向的补充验证工具。
这样最符合你前面的逻辑，也不会和老师、师姐的要求冲突。
你接下来可以这样做
1. 先明确候选化合物池
建议你把候选池分成两部分：
A 类：多软件共同支持的化合物
来自 SP、CDOCKER、MOE 的交集或高排名重叠。
B 类：环状新颖骨架化合物
也就是你从库里提取出来跑 Vina 的那批。
然后重点看：
B 类环状化合物里，哪些也被 SP 或 CDOCKER 支持。
2. 以 SP 为主参考，做一致性分析
对每个候选化合物，算：
| 化合物 | SP score/rank | CDOCKER score/rank | MOE score/rank | Vina score/rank | SP-Vina RMSD | SP-CDOCKER RMSD | SP-MOE RMSD | 结论 |
|---|
注意：
Vina 只对环状化合物有结果，所以 Vina 列可以只填环状子库中的化合物。
不要强行要求每个化合物都有 Vina 结果。
3. 你的筛选逻辑应该改成这样
第一优先级：最推荐候选物
满足：
- 环状骨架 / 结构新颖
- SP 排名靠前
- CDOCKER 或 Vina 也支持
- SP-Vina 或 SP-CDOCKER RMSD < 2–3 Å
- 与 reference ligand 结合模式相似
- 保留 RXRα 关键相互作用
这类最符合你的目标：
既新颖，又有多软件支持。
第二优先级：稳定但新颖性一般
满足：
- SP、CDOCKER、MOE 中多个软件共同筛出
- RMSD 较低
- 结合模式合理
- 但结构不是特别新颖，可能偏链状或类似已知配体
这类可以作为阳性对照式候选，不一定是最创新的。
第三优先级：新颖但证据弱
满足：
- 环状骨架
- Vina 分数不错
- 但 SP 排名一般，或 SP-Vina RMSD 较大
这类可以保留为探索性候选，但不要放在主结论最前面。
4. 最关键：不要让 Vina 决定最终结果
因为你前面说：
- SP 筛选能力最好
- CDOCKER 次之
- Vina 还行但慢
- MOE 很差
所以最终权重应该是：
SP > CDOCKER ≈ Vina > MOE
MOE 只作为参考，不要因为某个化合物 MOE 好就优先选。
5. 你可以这样挑最终化合物
建议最终分 3 组报给老师：
| 组别 | 化合物类型 | 选择标准 |
|---|---|---|
| Group 1 | 核心候选 | 环状新颖 + SP 高排名 + CDOCKER/Vina 支持 + RMSD 低 |
| Group 2 | 稳定候选 | 多软件一致，但结构新颖性一般 |
| Group 3 | 探索候选 | 环状新颖，Vina 表现好，但 SP/CDOCKER 支持较弱 |
真正拿去后续实验的，优先选 Group 1。
你可以直接按这个流程做
- 从 SP 结果里取前 5% 或前 10%。
- 和 CDOCKER 高排名结果取交集。
- 再标记哪些是环状/新颖骨架。
- 对这些化合物查 Vina 结果。
- 计算 SP-Vina、SP-CDOCKER、SP-MOE RMSD。
- 剔除 RMSD 很高、pose 翻转、结合位点异常的。
- 保留和 reference ligand 结合模式相似、关键相互作用合理的。
- 最终按“新颖性 + SP 排名 + RMSD + 相互作用”综合排序。
最推荐你的最终筛选标准
你可以写成：
本研究以后验测评表现最佳的 Schrödinger SP 结果作为主要筛选依据，结合 CDOCKER 和 Vina 结果进行交叉验证。由于 Vina 仅针对环状新颖骨架子库进行对接，因此其结果主要用于评价结构新颖候选物的结合可靠性。最终优先选择 SP 排名靠前、具有环状新颖骨架、在 CDOCKER 或 Vina 中亦表现较好、且与 SP docking pose RMSD 较低，同时保留 RXRα 关键相互作用的化合物作为候选内源性配体。
一句话就是：
先用 SP 保证筛选可靠性，再用 CDOCKER/Vina 验证一致性，用环状骨架保证新颖性，最后用 RMSD 和相互作用决定谁是真正候选物。
问题
不是，是我所以软件挑出的配体都尽量是环状的，只是SP、MOE、CDOCKER是全库的分子进行了对接，而vina我图方便直接提取了环状的进行对接，期间我做了软件测评，得出SP最好，CDOCKER次之，vina次之，MOE最差
回答
明白了。那你的逻辑应该改成：
所有软件最终都倾向选择环状候选物；SP、MOE、CDOCKER 是全库筛选，Vina 是环状子库筛选；软件测评结果显示 SP 最可靠，CDOCKER 次之，Vina 可辅助，MOE 最弱。
所以你后面要做的是：
1. 先不要把 Vina 和前三个软件完全等同
因为：
- SP / MOE / CDOCKER：全库对接
- Vina：只对环状子库对接
所以 Vina 不能用于证明“全库筛选能力”，只能用于证明：
在环状候选化合物中，Vina 是否支持 SP/CDOCKER 选出的结果。
2. 最符合老师和师姐意思的分析框架
你可以这样做：
第一层：筛选结果重叠
继续用你已有的韦恩图，统计：
- SP、MOE、CDOCKER 全库筛选出的环状候选物重叠
- Vina 环状子库中与 SP/CDOCKER/MOE 结果的重叠
但解释时要写清楚：
Vina 对接对象为环状子库，因此其重叠结果主要用于辅助验证环状候选物，而不是与全库对接结果完全等价比较。
第二层：构象一致性，也就是 RMSD
以 SP 为主参考。
对同一个化合物，如果它在多个软件里都有 pose，就算：
- SP vs CDOCKER RMSD
- SP vs Vina RMSD
- SP vs MOE RMSD
- 必要时补充 CDOCKER vs Vina RMSD
重点看：
哪些环状候选物在 SP、CDOCKER、Vina 中 pose 相似。
MOE 因为测评最差，只作为补充参考。
第三层：相互作用一致性
看这些环状候选物在不同软件里是否都能：
- 进入 RXRα 同一结合口袋
- 和 reference ligand 结合模式相似
- 保留关键疏水作用/氢键/π作用
- 没有明显异常 pose
3. 你最终挑化合物的优先级
第一优先级：最值得选
满足：
- 环状骨架
- SP 全库排名靠前
- CDOCKER 也排名靠前或被筛出
- Vina 在环状子库中也表现较好
- SP-CDOCKER 或 SP-Vina RMSD < 2–3 Å
- 结合模式接近 reference
- 关键相互作用合理
这类是最符合你研究目的的候选化合物。
第二优先级：可以保留
满足：
- 环状骨架
- SP 排名靠前
- CDOCKER 或 Vina 其中一个支持
- RMSD 不算太差，比如 2–4 Å
- 结合模式能解释
这类可以作为备选。
第三优先级：谨慎选择
满足：
- 只有 Vina 好，但 SP/CDOCKER 不好
- 只有 MOE 好，但 SP/CDOCKER/Vina 不支持
- SP 好，但其他软件 pose 完全不一致
- RMSD > 4–5 Å
- pose 偏出口袋或方向明显异常
尤其是只有 MOE 支持的化合物不要优先选。
4. 最终推荐的筛选权重
你可以按这个权重排序：
| 指标 | 权重建议 |
|---|---|
| 是否环状/骨架新颖 | 必要条件 |
| SP 结果 | 最高权重 |
| CDOCKER 结果 | 高权重 |
| Vina 结果 | 中等辅助权重 |
| MOE 结果 | 低权重 |
| RMSD 一致性 | 高权重 |
| reference 结合模式 | 高权重 |
| 关键相互作用 | 高权重 |
一句话：
环状是前提，SP 是主依据，CDOCKER 是主要验证，Vina 是环状子库辅助验证，MOE 只作参考。
5. 你可以做一个最终打分表
| 化合物 | 环状 | SP排名 | CDOCKER排名 | Vina排名 | MOE排名 | SP-CDOCKER RMSD | SP-Vina RMSD | 关键相互作用 | 最终等级 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Cmpd_01 | 是 | 高 | 高 | 高 | 一般 | 1.8 | 2.1 | 保留 | A |
| Cmpd_02 | 是 | 高 | 中 | 高 | 差 | 2.4 | 2.6 | 部分保留 | B |
| Cmpd_03 | 是 | 中 | 低 | 高 | 高 | 4.8 | 4.2 | 不稳定 | C/剔除 |
最后选：
- A 级：重点候选
- B 级：备选候选
- C 级：不优先或剔除
6. 你可以这样跟老师解释
你可以直接说：
老师，我准备以后期软件测评中表现最好的 SP 结果作为主筛选依据。因为所有软件最终挑选时都尽量考虑环状骨架，而 Vina 由于计算效率问题只对环状子库进行对接，所以 Vina 结果作为环状候选物的辅助验证。后续我会重点比较 SP、CDOCKER、Vina 和 MOE 对同一批环状候选物预测 pose 的一致性，计算 SP 与其他软件的 RMSD，并结合 reference ligand 的结合模式和关键相互作用，最终优先选择 SP 排名靠前、CDOCKER/Vina 支持、RMSD 较低且结合模式合理的环状化合物作为候选配体。
这就是最符合你老师和师姐意思的做法。