Este projeto pode ser resumido como uma comparação metodológica de abordagens in silico, mais precisamente de docking molecular. Foram utilizadas como alvos biológicos as fosfolipases A2 (PLA2), sendo estas um grupo de toxinas presentes abundantemente em venenos de serpentes. Foram utilizadas, como ligantes (potenciais inibidores), um total de 103 moléculas conhecidas na literatura. Um banco de dados com os ligantes e alvos foi construído, agregando-se informações sobre a atividade biológica e também suas respectivas estruturas tridimensionais. Os programas AUTODOCK, AUTODOCK VINA, GOLD, DOCK, SURFLEX e PLANTS foram utilizados para gerar os resultados de docking. O programa BINANA foi utilizado na análise das interações intermoleculares presentes nos complexos ligante-receptor, obtidos como resultados dos cálculos. Os dados gerados foram analisados com métodos multivariados, como por exemplo, a Análise de Componentes Principais (PCA) e a Análise Hierárquica de Clusters (HCA). Resíduos de aminoácidos, importantes para a estabilidade do complexo ligantereceptor, também foram identificados através de uma análise detalhada dos melhores resultados. Adicionalmente, foi reportado um artigo publicado, envolvendo PLA2s, com foco especial na molécula Quercetina como inibidor dos efeitos de veneno de serpente. Foi possível identificar os programas que apresentaram menor demanda computacional na análise comparativa de seus tempos de processamento, o que pode vir a ser muito útil em futuros estudos de docking, até mesmo com um número ainda maior de ligantes e alvos que podem ser submetidos ao procedimento de docking molecular, no intuito de aumentar o banco de dados de inibidores potenciais de PLA2s. As abordagens analíticas multivariadas utilizadas foram capazes de revelar aspectos interessantes sobre as semelhanças e diferenças entre os resultados de docking obtidos. Com a aplicação destas análises, pôde-se estabelecer uma metodologia de análise para a interpretação dos resultados nas escalas visual, numérica e gráfica, através, respectivamente, da geração das imagens para visualização molecular, das análises estatísticas (multivariadas) e da elaboração dos gráficos provenientes destas análises. Este estudo foi importante para aumentar a base de conhecimento do nosso grupo de pesquisa, e da comunidade científica como um todo, a respeito dos cálculos de modelagem molecular que envolvem os métodos de docking, e certamente serão úteis em estudos futuros com PLA2s ou outros alvos farmacológicos.This project can be summarized as a methodological comparison of in silico approaches, more precisely between docking methods. Several phospholipase A2 (PLA2), a group of toxins abundantly present in snake venoms, were used as targets. A total number of 103 molecules were used for the definition of the ligands. It was built a database with all these ligands, adding information about their activity and also their three-dimensional structures. The programs AUTODOCK, AUTODOCK VINA, GOLD, DOCK, SURFLEX and PLANTS were used in docking calculations. The program BINANA was used to analyze the intermolecular interactions present in the ligand-receptor complexes obtained as poses from docking results. The data generated by BINANA was statistically analyzed by applying multivariate analysis methods, such as principal component analysis (PCA) and hierarchical cluster analysis (HCA). Important aminoacids residues for the stability of the complex ligandreceptor were indetified through a detailed analysis of the best results. Additionally, an article was reported, involving PLA2s, with special focus on the Quercetin molecule as an inhibitor of snake venom. In a comparative analysis of the docking calculation’s time, it was possible to identify the programs that present low computational demands. This performance analysis can be very useful in future studies of docking, even with a much larger number of ligands and targets, increasing the database of potential PLA2s inhibitors. By applying these tests, we could establish a methodological analysis for the results interpretation on visual, numerical and graphic scales, means, respectively by the generation of images for molecular visualization, statistical analysis (multivariates) and graphing from these tests. This study was important to increase the knowledge of our research group and also of the scientific community, about the molecular modeling calculations that involves docking methods, and will certainly be useful in future studies with PLA2 or other pharmacological targets.