P2Rank 是一种基于机器学习的蛋白质口袋预测工具，用于识别蛋白质结构中的潜在配体结合位点。它采用了一种基于物理特征的打分方法，结合随机森林（Random Forest）机器学习模型，以提高口袋预测的精确度。
该程序有在线工具，非常方便，而且网页端的工具将预测的口袋和vina分子对接联合，方便了后续的操作。
网页地址：https://prankweb.cz/
使用流程（文字版）
1.上传受体蛋白文件
2.查看预测的pocket
为了便于查看可以更改为球棍模型：
如果你不知道选择哪个pocket，那么无脑选择排序第一个（红色）的就行了。
3. 计算pocket的空间大小
图片中编号②可以自己选择已经预测得到的口袋编号。
4. 执行vina分子对接
配体分子的SMILE式获取方式可以参考本期的操作视频（上方）。
5. 本地分析对接结果
你可以点击上方的结果链接下载文件到本地用pymol分析
用pymol打开structure.pdbqt,out_vina.pdbqt:
6.在线分析对接结果
点击上图的小眼睛，跳转分析页面：
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