3、从返回的结果中找到Output files，下载我们需要的pdb文件
文件①是输入的pdb文件（我们输入了PDB ID，POCASA自动从RCSB PDB库中下载蛋白文件），文件②是我们需要的输出结果，包含了若干潜在口袋的位置信息。将两者下载下来，然后使用PyMOL或其他分子图形软件观察分析。
（POCASA的输出文件，其中XXXX_TopN_pockets.pdb是预测的口袋位置）
另外，在Rank order栏目下，POCASA还告诉我们一共生成了多少个Pocket，每个Pocket都有自己的编号，按照体积排序，依次是Rank 1、2、3……通常，体积最大的Pocket最有可能是真正的蛋白口袋，但体积太大也有可能是假口袋。最保险的做法是进行可视化分析。
（POCASA计算的口袋体积和口袋可能性排序）
4、使用PyMOL可视化分析
打开1uwh.pdb和1uwh_TopN_pockets.pdb文件，隐藏冗余结构，以cartoon形式显示蛋白A链，以sticks形式显示配体，以spheres形式显示pockets。
（蛋白是深绿色条带，配体是粉橙色棍棒，Pocket A~F用各种颜色的小球表示）
可见，体积最大的Pocket并不完全是配体的结合口袋；Pocket A只有大约一半体积与配体重叠，Pocket B与配体分子大部分重叠，两个Pocket共同构成配体结合口袋。正如本例所示，我们不能完全相信软件预测的结果，只看体积大小，可能会判断失误。在实践中，应花时间去考察各个预测口袋。
四、 人工观察法
对蛋白口袋/配体结合位点的准确识别，离不开人工观察和分析，仅凭软件预测就匆匆下结论是非常危险的。上面使用POCASA预测1uwh蛋白的口袋位置，Pocket A和B正好组成配体的结合口袋，其实这里面存在一点trick。根据“诱导契合”理论，在配体结合过程中，蛋白与配体都会发生不同程度的构象调整，以达到“最舒服”的状态。这种状态与游离蛋白（free protein，无配体结合的蛋白）是有差异的。上述示例使用了实际上是复合物的蛋白进行预测，成功概率会更大。但实际情况中，需要用到口袋预测的蛋白往往是不含配体的。因此，我们不能期望软件预测的结果总能如示例那样显而易见（Pocket A和B的体积显著大于其他）。在一些口袋不典型、存在多口袋的蛋白中，软件很可能预测不出有效的Pocket，或者预测出多个Pocket。这就需要人工观察去排除可能性极低的Pocket、保留可能性高的Pocket。
续上例，使用PyMOL显示蛋白的（范德华）分子表面。通过观察，我们发现，两个Pocket各自形成亚口袋，配体分子横跨两者。Pocket A开口足够大，并与Pocket F共同形成一个极大的空间区域；Pocket B较为典型，深而且窄；其他Pocket要么体积太小，要么几乎完全暴露在溶液中，不适合充当口袋。因而，Pocket A和B都是有潜在口袋。如果没有配体分子，我们并不能确定哪个才是真正的口袋，或者两者都是或不是。这是普遍存在的情况。严谨的做法是（按照上述标准）排除明显不行的Pocket，把剩下的作为候选口袋，留到后续研究（比如分子对接）中再进一步排除或识别。
还记得上面给出的寻找口袋的原则吗？没错，配体的结合需要疏水作用，通常来说，疏水性空腔更有可能成为口袋。通过蛋白的疏水性分布表面，可以进一步判断口袋的可行性。当然，蛋白内部通常是疏水性的，从形状和位置上也能大致判断某个预测的口袋的疏水性是否足够。PyMOL做疏水性分布表面不怎么方便，我们就忽略这一步骤了。另外，对接打分在一定程度上也能反映口袋的疏水程度，可据此筛选蛋白口袋、识别正确的结合位点。
（浅紫色的蛋白表面显示出大大小小的空腔，预测的Pocket小球指示潜在口袋的位置）
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