P2Rank?是一種基于機器學習的蛋白質口袋預測工具，用于識別蛋白質結構中的潛在配體結合位點。它采用了一種基于物理特征的打分方法，結合隨機森林（Random Forest）機器學習模型，以提高口袋預測的精確度。
該程序有在線工具，非常方便，而且網頁端的工具將預測的口袋和vina分子對接聯合，方便了后續的操作。
網頁地址：https://prankweb.cz/
使用流程（文字版）
1.上傳受體蛋白文件
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2.查看預測的pocket
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為了便于查看可以更改為球棍模型：
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如果你不知道選擇哪個pocket，那么無腦選擇排序第一個（紅色）的就行了。
3. 計算pocket的空間大小
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圖片中編號②可以自己選擇已經預測得到的口袋編號。
4. 執行vina分子對接
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配體分子的SMILE式獲取方式可以參考本期的操作視頻（上方）。
5. 本地分析對接結果
你可以點擊上方的結果鏈接下載文件到本地用pymol分析
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用pymol打開structure.pdbqt,out_vina.pdbqt:
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6.在線分析對接結果
點擊上圖的小眼睛，跳轉分析頁面：
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