学术资源 / 固定快照
HADDOCK3 新版加强核酸对接
 HADDOCK3 是乌得勒支大学 Bonvin 实验室开发的生物分子复合物建模软件,用实验和文献信息转化的约束引导蛋白质、核酸等分子对接,官方仓库为 haddocking/haddock3,代码采用 Apache-2.0 许可。2026 年 10 月 14 日发布的 2026.10.0 新增 DNA 碱基对扫描和多配体参数自动生成,10 月 17 日的 2026.10.1 修正了一处约束定义。本文为资料核验,未安装实测。 ### 约束驱动的对接流程 HADDOCK 是 High Ambiguity Driven protein-protein DOCKing 的缩写。按官方 README 的介绍,Bonvin 实验室开发这套软件已有二十多年,它把实验数据、生化与生物物理信息、生物信息学预测等知识转成约束,用来引导分子对接。最核心的是“模糊相互作用约束”(Ambiguous Interaction Restraints,AIRs):研究者只需给出可能位于界面上的残基,不必指定具体谁和谁接触。官方蛋白质—DNA 教程举过一个例子:约束文件中的一行规定,蛋白链 C 的 35 号残基应与 DNA 链 B 的 32 号或 33 号核苷酸接触,两对中只要有一对彼此靠近,这条约束就算满足。 HADDOCK3 把整个流程拆成可组合的模块。用户在 TOML 格式的配置文件里排好模块顺序,再用 `haddock3 <配置文件>` 运行。以教程中的蛋白质—DNA 流程为例:`topoaa` 生成拓扑并补全缺失原子,`rigidbody` 在约束下做刚体对接、生成 1000 个模型,`seletop` 按 HADDOCK 评分选出前 200 个,随后依次经过扭转角空间的半柔性优化 `flexref`、显式溶剂中的分子动力学优化 `mdref`,最后计算 RMSD 矩阵并聚类。`caprieval` 可以插在各步之后,以给定的参照结构或评分最高的模型为基准,计算 i-RMSD、l-RMSD、Fnat 和 DockQ。运行结束后可以得到各阶段的模型文件、聚类统计表、评分图和日志。多数模块的底层计算引擎是 Crystallography and NMR System(CNS)。 ### 2026.10 版本更新 2026.10.0 于 2026 年 10 月 14 日在 GitHub Releases 发布,变更说明以 2026.8.0 为比较基准。与核酸和配体相关的新功能主要有三项: - **`[dnascan]` 模块**:对复合物界面上的 DNA 碱基对做突变扫描,默认遍历所有可能的替换组合。为了让突变后的碱基能正确重建并保持配对,替换分两步完成:先把嘌呤换成嘧啶,再把嘧啶换成嘌呤。它沿用 2026.8.0 加入的 `[rnascan]` 的思路,后者在短时能量最小化后输出野生型与突变模型的 HADDOCK 评分差。 - **配体参数自动生成**:`topoaa` 遇到未知小分子时会调用 PRODRG 生成拓扑和参数文件。以前整个体系会一起交给 PRODRG,配体嵌在蛋白复合物或膜体系中时就会失败;新版先抽出配体,同名配体只取一个拷贝,多种配体分别处理后再合并文件。`haddock3-score` 命令也默认开启了这一功能。 - **碱基对几何识别**:生成约束时可以按几何关系识别 Watson–Crick 和 Hoogsteen 碱基对,全原子和粗粒化两种核酸模型都适用。 流程和可复现性方面,工作流参数现在会对照通用的 `defaults.yaml` 校验,`mpi` 和 `grid` 两种执行模式也写进了这个文件;`[emref]`、`[mdref]`、`[flexref]` 用 `sampling_factor` 生成多个副本时,每个副本获得各自的随机种子偏移;粗粒化过程改为确定性,并修正了虚拟珠子的几何。其他改动包括粗粒化核酸的断链判定阈值降到 6 Å、`[contactmap]` 的内存估计更准确,以及 `[caprieval]` 中 DNA 粗粒化碱基珠子的默认选择、糖链连接等问题的修复。 三天后的 10 月 17 日,项目发布 2026.10.1,说明中列出的唯一改动是修正 `contactairs` 中约束的定义。截至 2026 年 10 月 20 日,PyPI 上 haddock3 的最新版本也是 2026.10.1。 
- 收录日期
- 2026-10-20
- 类别
- 生命与医学
- 状态
- 资料核验,未安装实测(核验日 2026-10-20)
为何收录
HADDOCK3 适合手里有部分界面信息、却还没有复合物实验结构的研究者,例如已经从突变实验或文献中知道哪些残基参与结合,想得到一组可检验的三维模型。2026.10 这一版对核酸方向帮助最直接:蛋白质—DNA 体系对接后,可以用 [dnascan] 逐一替换界面碱基对、比较评分变化,筛出值得实验验证的位点;约束生成阶段也能按几何关系认出 Watson–Crick 和 Hoogsteen 碱基对,并覆盖粗粒化核酸模型。副本种子偏移和确定性粗粒化有助于在重复运行同一配置时得到一致的结果。配体处理的改进面向蛋白—配体复合物和含多种脂质的膜体系。PR 讨论里有用户报告,他用 haddock3-score 给 Boltz 预测的蛋白—配体复合物打分时,配体被自动识别,参数生成和能量最小化评分都顺利完成;这是单个用户的反馈,不是官方基准。
安装与入门教程
官方推荐在 Python 3.10 至 3.14 的虚拟环境中安装,并直接用配置文件运行:
pip install haddock3
haddock3 <configuration-file.toml>
需要 MPI 并行或笔记本功能时,分别安装 haddock3[mpi] 或 haddock3[notebooks] 附加依赖。pip 包自带 CNS 可执行文件,如果在某些架构上因缺少库而报错,需要按官方 CNS 文档重新编译,再替换安装目录中的 cns。
入门可以从 Bonvin 实验室的蛋白质—DNA 基础教程开始。教程以噬菌体 434 的 Cro 蛋白与 OR1 操纵子 DNA 为例,用晶体结构 3CRO 作参照;数据包里附带已经运行好的 saved-run 目录,可以先浏览结果,再决定是否在本机跑完整流程。教程配置默认在本地使用 8 个 CPU 核心。
一个可行的小规模验收任务(建议,本文未执行):按教程运行完整流程,查看排名靠前的聚类相对 3CRO 的 i-RMSD 和 DockQ;再在同一体系上试用 [dnascan],确认输出表格能够读懂,评分变化较大的碱基对是否落在 Cro 识别螺旋所在的大沟区域。
局限与注意事项
- 结果是预测:对接给出的是计算模型。教程特别提醒,没有参照结构时
caprieval 的统计都相对于评分最高的模型,而评分最高的模型不一定是真实解。结论仍要结合结构质量和实验验证判断。
- 依赖约束质量:约束来自实验或文献,信息有误会把采样引向错误区域。基础教程直接提供现成的约束文件,不讲如何从文献整理约束;对应的进阶教程目前只有 HADDOCK2.4 网页服务器版本。
- 许可分层:HADDOCK3 代码采用 Apache-2.0。核心计算引擎 CNS 另有许可:官方文档说明,从源码下载 CNS 需要申请许可,学术用户可免费申请,且只接受教育邮箱。非学术用途的条件本文未核实,使用前应向 CNS 方面确认。
- PRODRG 依赖:自动配体参数化需要调用 PRODRG 程序。源码显示,当前平台没有可用程序时会报错,需要通过
PRODRG_EXEC 环境变量指定可执行文件路径。PRODRG 本身的许可条款本文未核实。
- 新模块刚进入正式版:
[dnascan] 和多配体处理都在 2026.10.0 首次发布。对应 PR 注明开发时使用了 AI 辅助,作者补充了单元测试并人工检查了结果。用于正式研究前,最好先在有已知结构的体系上核对。
- 计算资源:完整流程包含分子动力学优化,教程默认本地 8 核运行,也可以改用
mpi 或 grid 执行模式。实际耗时取决于体系大小,本文没有实测数据。
参考文献
-
haddocking/haddock3(GitHub 仓库)
-
HADDOCK3 2026.10.0 Release
-
HADDOCK3 2026.10.1 Release
-
HADDOCK3 2026.8.0 Release
-
LICENSE(Apache License 2.0)
-
haddock3 · PyPI
-
Installation(docs/pages/INSTALL.md)
-
CNS Installation(docs/pages/CNS.md)
-
Basic protein-DNA docking using local version of Haddock3(Bonvin Lab 教程)
-
PR #1644:Adding dnascan module
-
PR #1646:Automatic param/top generation for ligands embedded in a larger system and multiple ligands
-
libligand.py 源码
-
Giulini M, Reys V, Teixeira JMC, et al. HADDOCK3: A modular and versatile platform for integrative modelling of biomolecular complexes. Journal of Chemical Information and Modeling, 2025.
-
信息由 Scholay 学术一站式平台 整理并发表,如有侵权请反馈下架。
-
信息同步发表于恩特学术,智能时代的学者社区
在交互式日历中查看这条记录 ↗