無料 RCSB + AlphaFold 検索 · Dock ツール
タンパク質名で PDB 検索
タンパク質名から高分解能 PDB ID を見つけワンクリックでドッキング — 結晶がない場合は AlphaFold にフォールバック。
検索結果はここに表示されます — 分子ドッキング準備向けにランク付け。
タンパク質名から PDB ID を見つける方法
4 文字コードを暗記したり RCSB 高度検索 UI を掘り下げる必要はありません。この無料 PDB ID ファインダーはブラウザから RCSB Search API を照会し、分解能でソートしてオンラインドッキングへ直結します。
- 1
タンパク質名または略称を入力
学生が実際に検索する遺伝子/タンパク質名 — EGFR, ACE2, HER2, CDK2, Spike protein, Mpro。完全系統名がノイズを返す場合は一般的な略称を優先。
- 2
種でフィルタ（任意）
デフォルトは Homo sapiens（ヒト）。マウス構造の演習は Mus musculus（マウス）、種不明時は「すべて」。種フィルタはドッキング前の誤オルソログダウンロードを減らします。
- 3
高分解能ヒットを選んでドッキング
結果は Å が小さい（実験詳細が良い）順。RCSB ページで holo/apo とポケット完全性を確認し、「この PDB でドッキング」で Dock の AutoDock Vina を事前入力。
学生が PDB で検索する代表的なタンパク質
演習と初期バーチャルスクリーニングはほぼ常にランダム PDB ID ではなく命名ターゲットから始まります。タンパク質をクリックしてドッキング準備向けにランク付けされた RCSB ライブ検索を実行。
| タンパク質 | 典型的な用途 | ドッキングのヒント |
|---|---|---|
| キナーゼ / 腫瘍学 coursework | キナーゼドメイン holo エントリを優先（~≤2.5 Å） | |
| ウイルス侵入 / COVID 時代の lab | ヒト種 + リガンド結合ポケットを確認 | |
| 受容体チロシンキナーゼ | 胞外 vs キナーゼ構築体を確認 | |
| 細胞周期ドッキングチュートリアル | ATP サイト共結晶が多数 | |
| SARS-CoV-2 RBD 教材 | 関連時は human ACE2 複合体をフィルタ | |
| メインプロテアーゼ（例: 6LU7 系） | 定番 Vina 宿題受容体 |
分子ドッキングのために PDB をタンパク質名で検索する理由
実験マニュアルと課題は英語でターゲットを命名（「EGFR に dock」「human ACE2 を使用」）しますが、AutoDock Vina には具体的な受容体座標ファイル — 通常 RCSB Protein Data Bank の 4 文字 PDB ID — が必要です。学生は分解能、生物、ドメイン境界、共結晶リガンドがポケットを定義するかなどで異なる多数のエントリを browse する時間を失います。
この無料オンライン PDB 検索ツールはロングテールワークフロー向け：タンパク質名は分かる、 defendable な高分解能構造が欲しい、次は dock — ローカルスクリプトや 6LU7 などの ID 暗記は不要。ブラウザから RCSB を照会し、報告分解能のあるエントリを優先、Å 昇順で表示し種を示して誤オルソログダウンロードを回避。
ID を選んだら この PDB でドッキング をクリックして受容体事前入力の Dock ホームページを開きます。リガンド SMILES と組み合わせ — 薬名は 化学名→SMILES コンバーター で変換 — ダウンロード可能レポート付きオンライン AutoDock Vina を実行。構造選択理論（holo vs apo、欠損ループ）は 分子ドッキングに晶体構造は必要？ を参照。
ドッキング用 PDB 選択チェックリスト
分解能だけでは不十分。Dock をクリックする前に、この学生向けチェックリストで RCSB サマリーを確認。
- 分解能: 利用可能なら ≤ ~2.5 Å を優先（数値が小さい = より細かい詳細）。
- 生物: 課題指定種（通常ヒト）に一致。
- Holo vs apo: 可能なら剛性受容体 Vina ではリガンド結合ポケットを優先。
- 欠損残基: 結合部位 backbone が存在するか（巨大未解決ループなし）。
- 鎖 / ドメイン: 意図したキナーゼドメイン、プロテアーゼ、RBD — 誤構築体でないか確認。
- 方法: X-ray と competitive cryo-EM は両方可；NMR ensemble は coursework で追加注意。
分子ドッキング用 PDB の選び方
「find PDB by protein name」「PDB ID finder」「EGFR / ACE2 docking 最適 PDB」を検索した学生向け短い FAQ。
数値分解能が最も低い構造を優先（例: 1.5 Å は 3.0 Å より良い）— 通常、より密な実験データと結合部位近傍の side-chain 密度が明瞭。
可能なら正しい種の holo（リガンド結合）構造を選び、ポケット残基の存在（大きな未解決ループなし）と dock する鎖を確認。その後「この PDB でドッキング」。
関連ドッキングツール
- 化学名から SMILES
PubChem 経由で薬物名または IUPAC 名を Canonical SMILES に変換 — AutoDock Vina 対応。
- PDB クリーナー — 水分子とヘテロ原子を除去
ブラウザで PDB から HOH 水分子と任意の HETATM レコードを除去 — ドッキング準備済み受容体前処理。
- AutoDock Vina グリッドボックス計算
参照リガンド PDB/SDF をアップロードし、Vina 検索ボックスの Center X/Y/Z と Size を計算 — config.txt をワンクリックでコピー。
- Lipinski 五則と薬物様性チェック
SMILES を貼り付け、ブラウザ内 RDKit.js で MW、LogP、HBD、HBA を計算 — ドッキング前に Lipinski 合格/不合格。
- SMILES / SDF / PDB → PDBQT コンバーター
Open Babel でブラウザ内 SMILES、SDF、PDB を AutoDock Vina PDBQT に変換 — MGLTools 不要。
- オンライン AutoDock Vina ドッキング
PDB ID + SMILES を貼り付け、結合ボックスを確認し、ダウンロード可能レポート付きでドッキングを実行。
- 分子ドッキング ステップバイステップ
構造選択からアフィニティスコア解釈までの学生向け walkthrough。
- 晶体構造ガイド（holo vs apo）
剛性受容体ドッキングと redock チェックで PDB 選択が最も重要な場合。
- すべての無料ドッキング前処理ツール
ツールハブ全体を閲覧 — PDB 検索、化学名→SMILES、PDB クリーナー、グリッドボックス、五則、PDBQT。