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FEP 与分析

作用

FEP/分析模块用于后续自由能计算、轨迹检查、误差分析和报告输出。

RBFE 正式运行的成败主要取决于输入质量和映射参数，请按以下要求准备：

蛋白输入：

蛋白 PDB 需要完整氢原子；缺失氢时系统会用 PDBFixer 自动补齐，但补侧链不做冲突检查，可能把无序侧链（如精氨酸胍基）补到相邻原子上。
系统在开跑前会扫描残基间重原子冲突（< 1.6 Å 即报错并列出残基）。对远离口袋（> 10 Å）的无序带电侧链，可在提交时把「受体冲突处理」设为「截断为 ALA」并填写残基列表（如 A:741, A:832）；截断只改远离口袋的残基，对 ΔΔG 影响可忽略。

配体系列：

必须是同源（congeneric）系列，配体之间能建立原子映射；建议使用同一批制备、带显式氢的 3D SDF。
配体 pose 应处于同一结合位坐标框架。默认「自动 O3A 对齐」即可；关闭 O3A 时系统仍会在选完映射后按映射原子做 Kabsch 刚性精修，把映射原子对齐到重合。

映射参数：

「最大 3D 偏移」上限 1.0 Å，建议保持默认 0.75 Å。映射原子 3D 偏移超过 1.0 Å 的 hybrid topology 会在传播阶段因成键应变爆炸（NaN），系统会直接拒绝并提前失败。
不勾选「允许元素变化映射」，除非明确知道自己在做什么。

Protocol 参数：

timestep 建议 1–2 fs；minimization_steps ≥ 20000。首次验证一个新体系时，可先用较短的 production 步数确认整条链路能跑通，再放大到正式长度。

ΔG / ΔΔG 表格
轨迹
分析报告
fep_result asset：保存 RBFE 网络、edge 表、状态、误差和原始结果文件。
fep_output asset：FEP 完成后额外生成的派生 SDF；保留输入分子构象，同时把 FEP 结果字段写入 SDF properties，便于在配体处理和相互作用分析中加载、排序、导出。

当前为规划入口；后续 worker 会通过 POST /api/v1/jobs 创建任务，并用 output_asset_ids 返回结果资产。

本例在 server6 的 Example 项目完成，对两组对接结果分别创建 FEP/RBFE 规划结果。

FEP：选择输入、reference 和 dry-run/正式运行参数

FEP：查看 edge 表、下载报告或分析派生 SDF

输入资产：

蛋白：Example 1TA2 receptor prepared ligand-removed
口袋：Example 1TA2 176 binding pocket
同系物对接 pose library：Example 1TA2 congeneric Uni-Dock screening result docked pose library
de novo 对接 pose library：Example 1TA2 PocketXMol de novo Uni-Dock result docked pose library

本次验证输出：

同系物库：Example 1TA2 congeneric docking-pose RBFE plan clean
fep_result：193 条 planned edge
fep_output：Example 1TA2 congeneric docking-pose RBFE plan clean annotated SDF，194 条 SDF 记录
de novo 库：Example 1TA2 de novo docking-pose RBFE plan clean
fep_result：68 条 planned edge
fep_output：Example 1TA2 de novo docking-pose RBFE plan clean annotated SDF，69 条 SDF 记录

结果怎么看：

点击 查看 FEP · N edges 查看网络/edge 表。dry-run 结果显示 planned，用于确认 ligand map，不代表真实 ΔΔG。
点击 分析 FEP SDF · N 分子 会把派生 SDF 载入相互作用分析，结构、docking score 和 FEP 字段可一起查看。
在配体处理页面中，fep_output 分类可作为普通 SDF 资产加载 2D/3D、排序和导出。

当前限制：

FEP worker 现在要求 reference_ligand 是输入 SDF 内的真实记录名。单独提取的参考配体资产不能直接作为跨资产 reference 传入；如果需要严格使用独立参考资产，需要在 FEP 接口增加 reference_ligand_asset_id 并由 worker 合并/映射。
dry-run 不运行 OpenMM 生产模拟，因此不会产生真实 ΔG/ΔΔG 数值或轨迹。正式生产任务会更耗时，并使用 GPU。