par Michele Brignoli, Parcours « Chemoinformatics and Physical Chemistry », Milan-Strasbourg, 2025
La visualisation moléculaire est essentielle pour comprendre en détail les interactions et les propriétés moléculaires. Parmi les différents outils disponibles, PyMOL [1] se distingue comme l’une des plateformes les plus polyvalentes et les plus puissantes pour la visualisation des structures moléculaires. Il est disponible à la fois dans une version gratuite et open-source et dans une version payante plus riche en fonctionnalités, qui donne accès à des capacités de visualisation avancées. De nombreux tutoriels et ressources en ligne aident les nouveaux utilisateurs à explorer les fonctionnalités de base et avancées, de la génération d’images moléculaires en haute résolution à la création d’animations d’interactions moléculaires dynamiques.
Le logiciel est particulièrement utile pour visualiser les sites de liaison et analyser les interactions biomoléculaires (Figure 1), ce qui en fait un atout de valeur pour la conception rationnelle de médicaments [2] en mettant en évidence les liaisons hydrogène, les contacts hydrophobes et d’autres résidus clés. PyMOL intègre également des outils externes et des plugins, améliorant ainsi ses fonctionnalités pour des tâches avancées telles que l’analyse conformationnelle et la visualisation de dynamiques moléculaires.
Grâce aux scripts Python, les utilisateurs peuvent rationaliser des procédures de traitement de données, exécuter des manipulations complexes et automatiser des tâches routinières. Cette capacité de contrôle par un script permet aux utilisateurs de créer des visualisations complexes, de développer des plugins personnalisés et d’adapter le logiciel à des besoins de recherche spécifiques. En outre, une communauté active d’utilisateurs contribue à une riche collection de scripts, de plugins et de didacticiels, offrant ainsi une assistance efficace aux débutants comme aux utilisateurs avancés [3].
Les dernières versions de PyMOL comprennent des fonctionnalités améliorées telles que la collaboration en temps réel et l’intégration de modèles d’apprentissage automatique. Grâce à son développement continu et au soutien solide de sa communauté, PyMOL se positionne comme l’un des outils fondamentaux pour les futures innovations en matière de visualisation moléculaire et d’analyse structurelle. Son accessibilité, sa précision et sa polyvalence en font une ressource inestimable pour un large éventail d’utilisateurs, des étudiants aux chercheurs professionnels en biologie structurale et en chimie computationnelle. Je pense donc que PyMOL devient indispensable à la recherche scientifique dans les disciplines de la bioinformatique et de la chimio-informatique.
References:
[1] The PyMOL Molecular Graphics System, Version 3.0 Schrödinger, LLC.
[2] Shuguang Yuan et al. "Using PyMOL as a platform for computational drug design." Wiley Interdisciplinary Reviews: Computational Molecular Science, 7 (2017). https://doi.org/10.1002/wcms.1298.
[3] Magnus Kjaergaard et al. "A Semester-Long Learning Path Teaching Computational Skills via Molecular Graphics in PyMOL." The Biophysicist (2022). https://doi.org/10.35459/tbp.2022.000219.