POINT 01
配列リストからの一括実行
CSVに並べた配列を順に読み込み、立体構造の生成から配座探索、ドッキング計算、スコア抽出までを自動で行います。作業用ファイルは実行の前後で自動的に整理され、結果とログだけが残ります。
受容体結合能予測のための
ドッキングシミュレーション開発
候補となるペプチド配列が受容体とどの程度結合しうるかを、ドッキングシミュレーションで評価するシステムを開発しました。配列リストを渡すだけで、立体構造の生成から計算、スコアの集計までを自動で実行します。
- CLIENT
- 微生物系研究室
- SCOPE
- シミュレーションシステムの設計・実装
- ENVIRONMENT
- PC（Mac／Windows）／スーパーコンピューター／Docker
- TECHNOLOGY
Challenge_
研究で求められたこと
多数の候補配列について、受容体との結合のしやすさを計算で比較したいというご要望でした。ドッキングシミュレーションは配列ごとに複数の工程と長い計算時間を伴うため、繰り返し実行できる仕組みが必要でした。
- 多数の候補配列を一括で評価する配列ごとに構造作成・計算・スコア抽出を手作業で行うと、候補数に比例して手間が増えます。
- 専門的な計算条件を扱いやすくするドッキングツールには多くのパラメータがあり、条件を整理して管理できる形が求められました。
- 手元のPCとスーパーコンピューターの両方で動かす試行はPCで、本番の大規模計算はスーパーコンピューターで、と環境を使い分ける必要がありました。
Architecture_
処理の全体像
配列ごとに複数の立体配座を生成し、それぞれについてドッキングを計算します。配列ごとの最良スコアを一覧にまとめ、候補を比較できる形で出力します。
INPUT
- 候補ペプチド配列CSV形式の配列リスト
- 受容体の立体構造PDB形式
- 計算条件YAML形式の設定ファイル
PROCESS
- 立体構造の生成RDKitで配列から3D構造を作成
- 配座の探索1配列あたり最大10配座を生成
- シミュレーションの準備受容体表面に探索の起点を配置
- ドッキング計算LightDock（GSOアルゴリズム）
- スコアの集計配座ごとの結果から最良値を抽出
OUTPUT
- 配列ごとのドッキングスコアCSV形式の一覧
- 実行ログ配列ごとの進捗と最良スコア
Key Points_
開発のポイント
研究者がシミュレーションの中身に集中できるよう、定型的な工程の自動化と、実行環境の違いの吸収に重点を置きました。
POINT 02
計算条件を設定ファイルで一元管理
探索の数、スコアリング関数、シミュレーションのステップ数などを、解説付きのYAMLファイルにまとめました。未指定の項目は推奨値を使う「auto」指定に対応し、必要な項目だけを調整できます。
POINT 03
計算資源に応じた並列実行
実行時に使用するCPUコア数を指定でき、複数の配列をプロセス並列で計算します。手元のPCでは少ないコアで、スーパーコンピューターでは多くのコアで、と環境に合わせて規模を変えられます。
POINT 04
3つの実行環境への対応
Mac・WindowsのPC、ジョブスケジューラを備えたスーパーコンピューター、Dockerのそれぞれについて、環境構築と実行の手順を用意しました。Dockerを使えば、環境の違いを気にせず同じ条件で計算できます。
Tech Stack_
技術構成
オープンソースのドッキングエンジンを中心に、前処理と集計をPythonで組み合わせています。
| 区分 | 技術 | 用途 |
|---|---|---|
| ドッキング | LightDock | GSO（グローワーム群最適化）によるドッキング計算 |
| 化学情報処理 | RDKit | 配列からの3D構造生成、配座の探索 |
| データ処理 | Python／pandas | 配列リストの読み込み、スコアの集計 |
| 設定管理 | YAML | 計算条件・ファイル構成の管理 |
| 実行環境 | Docker／ジョブスケジューラ | 環境の統一、スーパーコンピューターへのジョブ投入 |
Outcome_
実現したこと
- 候補配列のスクリーニング配列リストを用意するだけで、多数の候補を同じ条件で計算し、スコアで比較できるようになりました。
- 条件を変えた再計算が容易に計算条件を設定ファイルで切り替えられるため、条件を変えた比較検討を繰り返し行えます。
- 環境を選ばない実行PC・スーパーコンピューター・Dockerに対応し、試行から大規模計算まで同じ仕組みで実行できます。
Contact_
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