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北京石油化工學(xué)院2026年研究生招生接收調(diào)劑公告
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linuschen

[交流] [轉(zhuǎn)載]精彩分子動(dòng)力學(xué)系列[1-9]

此文為dddc_redsnow發(fā)表于biolover上的關(guān)于分子動(dòng)力學(xué)的系列原創(chuàng)文章,相當(dāng)經(jīng)典與精彩,特此將系列文章整合,一起轉(zhuǎn)載,望學(xué)習(xí)動(dòng)力學(xué)的新手們共同學(xué)習(xí),提高進(jìn)步,在此特向dddc_redsnow本人表示感謝。

動(dòng)力學(xué)系列之一(gromacs,重發(fā))


在老何的鼓勵(lì)下,發(fā)一下我的gromacs上手手冊(cè)(我?guī)藭r(shí)用的,基本半天可以學(xué)會(huì)gromcas)
######################################################
# Process protein files step by step #
######################################################
pdb2gmx -f 2th_cap.pdb -o 2th_cap.gro -p 2th_cap.top -ignh -ter
nedit 2th_cap.top
editconf -f 2th_cap.gro -o 2th_cap_box.gro -d 1.5
genbox -cp 2th_cap_box.gro -cs -p 2th_cap.top -o 2th_cap_water.gro
make_ndx -f 2th_cap_water.gro -o 2th_cap.ndx
genpr -f 2th_cap_water.gro -n 2th_cap.ndx -o 2th_cap_All.itp
genpr -f 2th_cap_water.gro -n 2th_cap.ndx -o 2th_cap_M.itp
genpr -f 2th_cap_water.gro -n 2th_cap.ndx -o 2th_cap_C.itp
nedit Flavo.itp
grompp -f em.mdp -c 2th_cap_water.gro -p 2th_cap.top -o prepare.tpr
genion -s prepare.tpr -o 2th_cap_water_ion.gro -np 1 -pq 1
#####################################################
# Minimize step by step #
# 1. minimization fixing whole protein #
# 2. minimization fixing maincharin of protein #
# 3. minimization fixing Ca of protein #
# 4. minimization without fix #
#####################################################
grompp -np 4 -f em.mdp -c 2th_cap_water_ion.gro -p 2th_cap.top -o minimize_water.tpr
mpirun -np 4 mdrun -nice 0 -s minimize_water.tpr -o minimize_water.trr -c minimize_water.gro -e minimize_water.edr -g minimize_water.log &
grompp -np 4 -f em.mdp -c minimize_water.gro -p 2th_cap.top -o minimize_sidechain.tpr
mpirun -np 4 mdrun -nice 0 -s minimize_sidechain.tpr -o minimize_sidechain.trr -c minimize_sidechain.gro -e minimize_sidechain.edr -g minimize_sidechain.log &
grompp -np 4 -f em.mdp -c minimize_sidechain.gro -p 2th_cap.top -o minimize_sidechain_ex.tpr
mpirun -np 4 mdrun -nice 0 -s minimize_sidechain_ex.tpr -o minimize_sidechain_ex.trr -c minimize_sidechain_ex.gro -e minimize_sidechain_ex.edr minimize_sidechain_ex.log &
grompp -np 4 -f em.mdp -c minimize_sidechain_ex.gro -p 2th_cap.top -o minimize_all.tpr
mpirun -np 4 mdrun -nice 0 -s minimize_all.tpr -o minimize_all.trr -c minimize_all.gro -e minimize_allx.edr -g minimize_all.log&
editconf -f minimize_all.gro -o minimize_all.pdb
#####################################################
# Raise temperature step by step #
# 1. raise from 0K to 100K fixing whole protein #
# 2. raise from 100K to 200K fixing whole protein #
# 3. raise from 200K to 300K fixing whole protein #
# 4. balance fixing maincharin of protein #
# 5. balance fixing Ca of protein #
#####################################################
grompp -np 4 -f heat.mdp -c minimize_all.gro -p 2th_cap.top -o temperature100K.tpr
mpirun -np 4 mdrun -nice 0 -s temperature100K.tpr -o temperature100K.trr -c temperature100K.gro -e temperature100K.edr -g temperature100K.log &
grompp -np 4 -f heat.mdp -c temperature100K.gro -p 2th_cap.top -o temperature200K.tpr
mpirun -np 4 mdrun -nice 0 -s temperature200K.tpr -o temperature200K.trr -c temperature200K.gro -e temperature200K.edr -g temperature200K.log &
grompp -np 4 -f heat.mdp -c temperature200K.gro -p 2th_cap.top -o temperature300K.tpr
mpirun -np 4 mdrun -nice 0 -s temperature300K.tpr -o temperature300K.trr -c temperature300K.gro -e temperature300K.edr -g temperature300K.log &
g_energy -f temperature300K.edr -s temperature300K.tpr -o temperature300K.xvg
grompp -np 4 -f heat.mdp -c temperature300K.gro -p 2th_cap.top -o T300K_M.tpr
mpirun -np 4 mdrun -nice 0 -s T300K_M.tpr -o T300K_M.trr -c T300K_M.gro -e T300K_M.edr -g T300K_M.log &
grompp -np 4 -f heat.mdp -c T300K_M.gro -p 2th_cap.top -o T300K_Ca.tpr
mpirun -np 4 mdrun -nice 0 -s T300K_Ca.tpr -o T300K_Ca.trr -c T300K_Ca.gro -e T300K_Ca.edr -g T300K_Ca.log &
grompp -np 4 -f heat.mdp -c T300K_Ca.gro -p 2th_cap.top -o T300K_MD.tpr
mpirun -np 4 mdrun -nice 0 -s T300K_MD.tpr -o T300K_MD.trr -c T300K_MD.gro -e T300K_MD.edr -g T300K_MD.log &
至此,全部搞定,可以跑了。PJ的東西放出來敏感,原創(chuàng)的教學(xué)東西也可以收精華吧


動(dòng)力學(xué)系列之二(amber基礎(chǔ)篇)


上次寫了一個(gè),結(jié)果一下在因?yàn)榘l(fā)貼的原因丟了,加上最近忙的要命,不過還是吃完飯干活前,靜下心寫一下amber,amber遠(yuǎn)比gromacs要復(fù)雜(不過還比不上charmm,估計(jì)第一次看charmm腳本的人一定覺得自己選錯(cuò)了行當(dāng),類fortran的語(yǔ)言加上自創(chuàng)的格式,唉,又是一段心酸的往事...)。我把a(bǔ)mber分成兩部分講,第一部分講基礎(chǔ),第二部分講應(yīng)用。這里先講第一部分。
1. 關(guān)于整體概括. amber的文件格式有三種最為重要:top, crd and pdb。pdb可以生成top and crd, top and crd也可以轉(zhuǎn)換成pdb,這些都是ascii碼文件,可以手動(dòng)編輯(這也是DNA+Protein時(shí)候有時(shí)不得不作的事情,巨大的工作量)。top文件中是拓?fù)湮募,相?dāng)于gromacs的top,不過直接把lib的參數(shù)搞過來,不要再調(diào)用lib了。crd文件是坐標(biāo)和速度文件,類似于gro文件,pdb不用我說了吧。
2. amber中的概念: 所有的單元從原子,小分子,殘基,堿基等等一直到大分子都是unit,熟悉C++,JAVA的朋友想一下object就理解了,amber的xleap的操作就像一個(gè)外包體,利用object的獨(dú)立性進(jìn)行關(guān)聯(lián),組合或者分拆object, 實(shí)現(xiàn)不同的功能,每一個(gè)unit都是獨(dú)立單元。而標(biāo)準(zhǔn)的氨基酸,堿基就像class,你自己的蛋白就是object。每個(gè)class對(duì)應(yīng)多個(gè)有自己名字的object。這些都是在xleap中實(shí)現(xiàn)的,xleap就是利用這種關(guān)系來導(dǎo)入,修改蛋白或者DNA/RNA。
3. amber自帶gaff力場(chǎng)(比gromacs那個(gè)網(wǎng)頁(yè)算的小分子正規(guī)多了),適用于大部分有機(jī)小分子,當(dāng)然修改力場(chǎng)文件可以讓你獲得更多的支持,尤其是特殊的原子比如說鹵素,金屬原子。電荷是采用的resp擬和,而不是原子的partial charge,這個(gè)的優(yōu)點(diǎn)見JACS的原始文獻(xiàn),不再贅述,主要是考慮極化。
4. 通過xleap搞定了大分子,小分子,水,溶劑離子,跑得時(shí)候就是sander了,當(dāng)然8以后的pmemd是更好的選擇,不過只能跑pme方式的動(dòng)力學(xué)。
5. 軌跡文件amber做的不好,太大,沒有壓縮。斷點(diǎn)續(xù)跑也不如gromacs,半個(gè)坐標(biāo)的情況時(shí)有出現(xiàn),只見原子叉叉滿天飛啊,那叫一個(gè)壯觀。分析工具首推ptraj(不是我推的,是他們,我個(gè)人喜歡carnal),加各種輔助工具可以實(shí)現(xiàn)gromacs的各種功能。
6. 優(yōu)點(diǎn): 上次說過了,軌跡穩(wěn)定,重復(fù)性好,可信度高。有些朋友非要跑出個(gè)地動(dòng)山搖,驚濤駭浪的軌跡,不推薦您使amber,估計(jì)等到它跑到那一天,您也畢業(yè)了。缺點(diǎn):真的打算用amber嗎,打算跑10ns嗎?打算有什么特別有意思的想法嗎?恭喜您,您可以考慮買硬盤了。amber的存儲(chǔ)量大概是1ns->1.5GB, 如果想發(fā)一個(gè)好一點(diǎn)的文章,闡述一個(gè)精細(xì)的機(jī)理,沒有10條軌跡搞不定的,算算是多少硬盤....我的一個(gè)題平均120G軌跡。
洋洋灑灑寫了這么多,不過amber的真正強(qiáng)大之處還不在這里,它的強(qiáng)大在于它的應(yīng)用廣泛,有著各種的“人無我有,人有我精”的套件,下次我在應(yīng)用篇里面詳細(xì)講一下


動(dòng)力學(xué)系列之三(amber應(yīng)用篇)


上海的天氣真是一天一變啊,又是大雨滂沱了。反正出不去了,索性把a(bǔ)mber的第二部分寫完,大家周末也有個(gè)消遣。
上回說amber的基礎(chǔ)應(yīng)用談到了他有很多應(yīng)用的套件,這里我把最常用的以及比較容易發(fā)好文章的幾個(gè)部分講解以下:
1。首先要說的就是用于藥物設(shè)計(jì)平衡的sander/pmemd,一般來說,用amber作一下平衡是同源模建的重要可選步驟之一,尤其適用于結(jié)構(gòu)不確定性大的loop和缺乏明確模板的地方,當(dāng)然,如果您要是有macromodel,還是用那個(gè),最近的文章發(fā)現(xiàn)申稿人很喜歡那個(gè),可能是因?yàn)槟莻(gè)公司比較得到大家的認(rèn)可吧
2。MMPBSA, 計(jì)算自由能的很好選擇,KUNZ他們組就喜歡拿這個(gè)說事,作為虛篩的終結(jié)器。當(dāng)然了方法的想法是很好的,不過還是有一些缺點(diǎn)的,比如對(duì)共軛體系,可極化嚴(yán)重的分子計(jì)算結(jié)果很不準(zhǔn)確。MMPBSA流行的時(shí)候只做一個(gè)這個(gè)舊可以發(fā)Protein Sci. 現(xiàn)在基本不可能了,不過還是很好的一個(gè)計(jì)算自由能的方法,平均半個(gè)小時(shí)一個(gè)分子
3。NMODE,有的朋友問要什么樣的分析工具,NMODE絕對(duì)是一個(gè)可選的東東,具體的原理我不講了,很簡(jiǎn)單,矩陣二次求導(dǎo)做頻率,底頻高幅運(yùn)動(dòng)就是它分析的對(duì)象,Maccoman他們組只做這個(gè)就在JMB上發(fā)了無數(shù)的文章(人家是開山鼻祖,我們做,呵呵,估計(jì)就是BJ也很難。
4。Alan掃描:預(yù)測(cè)突變影響的工具,很粗糙,但是如果你計(jì)算資源不是很多的話,這個(gè)是推薦的方法。原理沒什么可講的,想用的去看manual,不到1頁(yè)
5。TMD,我最近做的東西,和什么SMD了,F(xiàn)MD了。。。。一大堆兄弟姐妹啊,不過也快做爛了,可以模擬蛋白大幅運(yùn)動(dòng)的過渡態(tài)
6。TI。目前公認(rèn)的計(jì)算自由能最好方法,缺點(diǎn)是相當(dāng)?shù)暮臅r(shí)間,一個(gè)師兄做n年,結(jié)果發(fā)現(xiàn)不適合他的體系,韶華逝水啊,沒有時(shí)間的朋友千萬不要碰
上面的這些方法都是最常用的,也是文章中暴光頻率最高,精通2到3個(gè),一個(gè)好體系,綜合起來,可以沖擊JMB或者JACS。呵呵,外面雨終于小了,希望大家看了能有幫助,會(huì)一個(gè)技術(shù)不難,難的是把這個(gè)技術(shù)用的恰到好處,下次有時(shí)間聊聊怎么綜合使用各種工具分析問題


動(dòng)力學(xué)系列之四(能量分析)


明天就是5.1,可是手里還是一大堆的活,實(shí)驗(yàn)也是詭異的要命,時(shí)光真是快啊。前面對(duì)兩個(gè)基本軟件介紹了一下,本來想講講charmm和macromodel,后來想想,沒有什么意思,還是講一下分析方法對(duì)大家更適用,如果大家真的想聽這兩個(gè)軟件,后面我再補(bǔ)充。動(dòng)力學(xué)分析方法多種多樣,但是能量永遠(yuǎn)是不變的話題,很多問題的說明都是以能量為基礎(chǔ)的,這里說的能量包括各種力場(chǎng)能量,溶劑化能,自由能等。我主要對(duì)自由能講解一些如何進(jìn)行計(jì)算。在amber中,可以通過mmpbsa來計(jì)算這個(gè)相對(duì)自由能,在免費(fèi)的軟件gromacs中,能量的計(jì)算(不知道有心的朋友是否自己加和過他提供的能量項(xiàng),是不是缺點(diǎn)兒什么啊^v^)相當(dāng)?shù)拇植,雖然提供了計(jì)算自由能的工具,但是源碼中卻是空,不知道到哪個(gè)版本才能實(shí)現(xiàn)。amber是比較好用,但是也是一個(gè)收費(fèi)軟件,特別是想發(fā)文章的朋友要注意了。如果是不想買amber的朋友,一個(gè)中間路線就是用gromacs跑軌跡,用autodock算能量(自由能),雖然不如mmpbsa原理上準(zhǔn)確,但是忽略部分熵效應(yīng)也在變動(dòng)不大的體系也還不錯(cuò)。下面這個(gè)腳本是我自己寫的,可以實(shí)現(xiàn)這一功能,希望能對(duì)大家有個(gè)幫助: #!/bin/sh #'$1' is set for different list name #'$2' is set for the ligand name #prepare the $2.bnd in advance with command: #/~root/autodock/dist305/bin/pdbtoatm lig.pdbq| ~root/autodock/dist305/bin/atmtobnd >lig.bnd for snapshot in `cat $1` do rec=protein_mn_hoh1.${snapshot} lig=$2.${snapshot} echo ${rec} #assign the atomic solvation parameters to PDBQ-formatted version of your macromolecule, ~root/bin/addsol ${rec}.pdbq ${rec}.pdbqs ~root//bin/autotors -A $2.bnd ${lig}.pdbq ${lig}.out.pdbq > ${lig}.out.${rec}.epdb.com ~root/autodock/dist305/bin/autodock3 -p ${lig}.out.${rec}.dpf -l ${lig}.out.${rec}.epdb.log -c > $1_Binding ~root//bin/Docked.awk ${lig}.out.${rec}.epdb.log >> $1_Docked ~root//bin/Inter_score.awk ${lig}.out.${rec}.epdb.log >> $1_Inter_Energy ~root//bin/Intra_score.awk ${lig}.out.${rec}.epdb.log >> $1_Intra_Energy #rm -f *.map *.fld *.xyz *.err *.pdbqs *.glg *.log *.com *.gpf *.dpf Binding.awk #!~root/bin/gawk -f BEGIN{ name=ARGV[1] split(name,array,"." } { if($0 ~ /Estimated Free Energy of Binding/) {print array[1]" "$9" " $10} } Docked.awk #!~root/bin/gawk -f BEGIN{ name=ARGV[1] split(name,array,"." } { if($0 ~ /Final Docked Energy/) {print array[1]" "$7" " $8} }
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3樓2006-10-16 08:31:35
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linuschen

[轉(zhuǎn)載]精彩分子動(dòng)力學(xué)系列

動(dòng)力學(xué)系列之五(外一篇,1-4樓加在一起)


上次發(fā)了系列四的能量計(jì)算后,不少朋友pm我,既然可以用多個(gè)大分子構(gòu)象計(jì)算能量曲線,反過來是否可以用一個(gè)大分子對(duì)小分子數(shù)據(jù)庫(kù)做類似dock, gold那種虛擬篩選那?答案是可以的,不過這個(gè)要通過腳本來實(shí)現(xiàn),雖然也有一個(gè)程序,但是那個(gè)程序是我寫給ddgrid這個(gè)工程的,這半年暫時(shí)不能放出來,年底給大家共享(主要原因是怕阿)。言歸正傳,不過這個(gè)腳本也可實(shí)現(xiàn)一樣的功能,就是時(shí)間上慢一些,空間上占用多一點(diǎn),以前在別的地方放過早期的版本,這次放一個(gè)完全版,而且包含了我們常用的參數(shù)設(shè)置。雖然和動(dòng)力學(xué)這個(gè)系列關(guān)系不是非常緊密,但是在進(jìn)行多個(gè)陽(yáng)性物對(duì)比動(dòng)力學(xué)的時(shí)候結(jié)合上一個(gè)腳本可以把大量工作簡(jiǎn)單化。廢話少說,放東西先:
--------------------------------------
主程序, 由于論壇屏蔽原因,我用了替代字符,而且好像總是砍掉我的字符啊
不得不分開發(fā),請(qǐng)大家見諒
"&&"請(qǐng)轉(zhuǎn)換為"EOF"后使用
--------------------------------------
//準(zhǔn)備文件
#!/bin/sh
receptor=receptor.mol2
rec=${receptor%.mol2}
mol2topdbqs $receptor
for ligand in `cat mol2.list`
do
lig=${ligand%.mol2}
deftors $ligand <<&&
//選項(xiàng)
1
c
c
&&
#if(-z ${lig}.pdbq) then
# deftors $ligand <<&&
# a
# 1
# c
# c
# &&
#endif
#vi ${lig}.pdbq << &&

#:%s/ Br/ b /g
#:%s/ Cl/ c /g
#wq
#&&


動(dòng)力學(xué)系列之六(膜蛋白的模擬)


今天是假期的最后一天(不過好像大家都是8號(hào)上班了,我們特殊,不過后面是慘痛的10天連續(xù)工作),整理一下思路,寫一些膜蛋白的模擬,膜蛋白的工作量大,需要進(jìn)行的準(zhǔn)備工作多,做一個(gè)膜蛋白相當(dāng)于兩個(gè)球蛋白的工作量。我先介紹一下膜蛋白的一些基本概念:
1。膜蛋白-顧名思義,就是存在于細(xì)胞膜和細(xì)胞核(線粒體膜也有,不過不屬于主流,暫時(shí)忽略之)雙層脂質(zhì)膜上的大型蛋白質(zhì)。膜蛋白從拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)可以分為幾種,酶(3500個(gè)左右),7次跨膜的G偶聯(lián)受體(2000個(gè)左右),離子通道(1000個(gè)左右),核的激素受體(150個(gè)左右)
2。生物膜膜蛋白可分為外周膜蛋白和內(nèi)在膜蛋白,后者約占整個(gè)膜蛋白的70%~80%,它們部分或全部嵌入膜內(nèi),有的則是跨膜分布,如受體、離子通道、離子泵、膜孔、運(yùn)載體(transporter)以及各種膜酶等等。象水溶性蛋白質(zhì)一樣,要深入了解膜蛋白的功能必須解析它們的三維結(jié)構(gòu)。第一個(gè)水溶性蛋白質(zhì)——肌紅蛋白的三維結(jié)構(gòu)的解析是由英國(guó)Kendrew于1957年用X射線衍射法完成的,從而使他獲得了諾貝爾獎(jiǎng)。隨著相關(guān)技術(shù)的日益改進(jìn)與發(fā)展,迄今蛋白質(zhì)解析出具有原子分辨率的三維結(jié)構(gòu)已達(dá)13 000個(gè)左右,而且正以2000個(gè)/年的速率遞增。但是其中內(nèi)在膜蛋白只有26個(gè)左右(根據(jù)2000年6月的統(tǒng)計(jì)),換言之,僅占所有已經(jīng)解析出三維結(jié)構(gòu)的蛋白質(zhì)的0.2%。因此,用MD理解膜蛋白的作用機(jī)制也成為2000年后的一個(gè)熱點(diǎn)。
3。當(dāng)獲得了一個(gè)膜蛋白后,該怎么下手那(廢話,當(dāng)然是越快越好,世界上n多個(gè)組都瞄著新的膜蛋白那,JMB和PNAS的?桶。瑴(zhǔn)備過程我簡(jiǎn)要介紹一下,細(xì)節(jié)如果大家感興趣,我今后再詳細(xì)說一下,不過確實(shí)的繁瑣啊,我花了兩個(gè)月時(shí)間搞這個(gè)東東:
a. 修補(bǔ)殘基(這個(gè)都知道怎么做了,不說了)
b. 選擇合適的膜,膜的種類也是很多的,所以大家不要挑花眼啊(網(wǎng)上有,自己down,我也可以提供一個(gè),呵呵,別人的,不過是我們修改了一點(diǎn)不合理結(jié)構(gòu)的,獲得方法, pm我)
c. 把蛋白正確的放到膜里面,去掉重疊部分,打通蛋白內(nèi)部的通道(最關(guān)鍵的一步,決定了是否可以正確的模擬和結(jié)果的可靠性)
d. 膜兩側(cè)包水加box
e. MD
第三步是做膜蛋白的精髓,不同的組使用的方法不同,我自己寫了一個(gè)簡(jiǎn)單的Interactive的程序,供組里的人使用,這次是第一次發(fā)布到外面(dos版,linux或者sgi的,可以pm我),可以非常簡(jiǎn)單的實(shí)現(xiàn)這一步,不要做繁瑣的處理,google上可以搜到鉀通道的處理方法,8頁(yè)english, 相當(dāng)?shù)穆闊,gromacs給了一個(gè)命令,但是膜不合適(他給的膜也就適合做demo,缺乏合理性)。當(dāng)然,即使搞定了上述5步,強(qiáng)大的cpu和足夠的硬盤是基本的保障,否則2006年交的作業(yè),2007年可以才能進(jìn)行分析。
明天EMBO就要開始了,牛人我知道的來了兩個(gè),都是做的最前沿的東東,一個(gè)是free enregy landscape, 另一個(gè)是structrual genomics。去聽聽,有什么感想后面和大家共享


動(dòng)力學(xué)系列之七(同源模建)

最近去聽了幾場(chǎng)embo, 覺得自己還是有很多地方需要提高啊,而且今年的embo的特色很突出,可能代表了當(dāng)今的潮流吧,等embo結(jié)束,我寫一個(gè)自己的感受,大家分享。動(dòng)力學(xué)里面核心是生物大分子,當(dāng)然有NMR和X-RAY最好,如果沒有,就需要同源模建技術(shù)來構(gòu)建蛋白。同源模建技術(shù)在90年代風(fēng)靡一時(shí),簡(jiǎn)單的模建在一些高檔次的文章中獨(dú)撐一面,2000年以來,隨著技術(shù)的成熟和應(yīng)用的廣泛,這項(xiàng)技術(shù)逐漸成為一個(gè)基本工具出現(xiàn)在各種文獻(xiàn)中。同源模建是一個(gè)根據(jù)模板蛋白將一級(jí)序列轉(zhuǎn)成3D結(jié)構(gòu)的技術(shù)總稱,包括了threading和homology兩種,當(dāng)讓后來發(fā)展的fugue啊,geneatlas等等都是以次為基礎(chǔ)。在這兩種中,又以后者重要(因?yàn)楹?jiǎn)單而且準(zhǔn)確性高),在很多軟件中都提供了相應(yīng)的功能,做的最好的商業(yè)軟件是INSIGHTii和modeller(這個(gè)非常傻瓜,但是結(jié)果的可控制性不高), 免費(fèi)的有spdbvierwer和一些在線服務(wù)器.。如果買了這個(gè)軟件的朋友一定首選insightII做,因?yàn)閷徃迦撕芷珢圻@個(gè);沒有買的朋友最好的方法是找買了的單位合作(D版發(fā)文章會(huì)給你的導(dǎo)師和單位帶來很多麻煩),如果找不到,只好用spdbviewer了,但是這樣的結(jié)構(gòu)最好不要發(fā)在純計(jì)算的雜志上,被拒的危險(xiǎn)很大。說了這么多廢話,我這次主要介紹INSIGHTii的用法和一些使用細(xì)節(jié):

一. insightII
最強(qiáng)大的同源模建軟件(前提是你看了所有的manual,理解了各種算法和參數(shù)的意義),可以進(jìn)行各種模建和驗(yàn)證預(yù)測(cè)。主要分以下幾個(gè)步驟:

a. input sequence,alignment(pariwise and multi alignment,主要是對(duì)類似結(jié)構(gòu)要很好了解,manual的排列原則寫的非常好,建議大家仔細(xì)看)

b. refine  (我個(gè)人使用的筆記)

1.       Check and correct potentials, partial charges, and hydrogens before submitting a Discover/CHARMm job.

       ① Builder from the Module pulldown

       ② For hydrogens, use the Hydrogen command in the Modify pulldown

       ③ Potential atom types and partial charges, use the commands in the Forcefield pulldown.

2.  Check and correct steric overlaps

       ① Bump command from the Measure pulldown

       ② Relieve them by moving atoms with the Torsion command in the Transform pulldown.

3.  Find unacceptable steric overlaps caused by one to three interactions or short bond lengths.

       ① Using the Geometry command in the Modify pulldown in the Builder module.

4.  End Repair

5.  Splice Repair

6.  Energy Minimization

       ① Relax command provides for the selective minimization of sections of the model protein.

7.  Molecular Dynamics

       ① Explore command in the Refine pulldown can accomplish this task.

同源模建技術(shù)給我們帶來了更多選擇和探索新領(lǐng)域的機(jī)會(huì),但是有一點(diǎn)請(qǐng)大家注意,如果你的蛋白同源性不高,波動(dòng)性過大,關(guān)鍵位點(diǎn)差異顯著的話,要謹(jǐn)慎的選擇同源模建,因?yàn)檫@樣構(gòu)造出來的蛋白很可能誤導(dǎo)你后面的工作,因?yàn)橥茨=ㄔ谖覀冞@里都是一個(gè)課題的第一步,決定了后面這個(gè)課題是否成功的關(guān)鍵


動(dòng)力學(xué)系列之八(如何設(shè)計(jì)動(dòng)力學(xué))

今天下午沒有課程,可以閑下來寫點(diǎn)東西,上面談了那么多技術(shù),說到底,應(yīng)該為了解決問題.動(dòng)力學(xué)的課題我大大小小也作了不少,當(dāng)然目的不同,設(shè)計(jì)也不同.這次我講一下怎么設(shè)計(jì)動(dòng)力學(xué)的整個(gè)課題,主要是思路方面,細(xì)節(jié)就不談了,例子就講我在JACS發(fā)過的一篇文章(J. AM. CHEM. SOC., 127, 11709-11719 ,2005),希望作的不好的地方大家指正

這是一個(gè)典型的配體誘導(dǎo)open-closed運(yùn)動(dòng)的文章,為后面的抑制劑設(shè)計(jì)打下了基礎(chǔ),在這個(gè)機(jī)理上,獲得了36/60的活性化合物,最好的幾個(gè)正在結(jié)構(gòu)改造中(有的是相當(dāng)?shù)穆闊┌,痛啊).設(shè)計(jì)這個(gè)題目的目的就是為了根據(jù)ATP和TNPATP的不同來設(shè)計(jì)抗生素的先導(dǎo)化合物.

采用方法:GMD (gromacs), PCA, QM, Homology, Protein-Protein docking
1. 首先通過GMD解析兩個(gè)小分子構(gòu)象變化

2. 從結(jié)構(gòu)入手分析產(chǎn)生變化的原因

3. 設(shè)計(jì)QM來驗(yàn)證ATP變化的假說

4. 設(shè)計(jì)PCA來分析蛋白的變化,并通過PCA將小分子變化與蛋白變化關(guān)聯(lián)起來

5. 分析得出大分子打開的根本原因來自于小分子的構(gòu)想周期性變化

6. 利用Protein-Protein docking進(jìn)行反應(yīng)初始環(huán)境的構(gòu)建,并用GMD來考證結(jié)構(gòu)的正確性

7. 總結(jié)整個(gè)磷酸化機(jī)制,并提出設(shè)計(jì)抑制劑的關(guān)鍵性氨基酸(控制蛋白口袋開合)

基本上開始時(shí)值是設(shè)計(jì)了前幾步,隨著課題的深入不斷對(duì)問題深化,最后得出結(jié)論。在同時(shí)進(jìn)行的藥物設(shè)計(jì)上采用了這個(gè)機(jī)制的關(guān)鍵氨基酸限制性搜尋,獲得36個(gè)陽(yáng)性化合物,從一個(gè)側(cè)面證明機(jī)制的正確性。

在上面這個(gè)例子中,動(dòng)力學(xué)起了一個(gè)串聯(lián)起各項(xiàng)技術(shù)橋梁的作用,當(dāng)然,最后的機(jī)制還是由根據(jù)綜合各項(xiàng)技術(shù)提出的。作一個(gè)計(jì)算課題的關(guān)鍵我個(gè)人覺得是知道什么時(shí)候選用什么樣的技術(shù),理解這個(gè)技術(shù)的算法和機(jī)理,這樣才能心中有雄兵。

一家之談,不足之處請(qǐng)大家指正


動(dòng)力學(xué)系列之九(動(dòng)力學(xué)發(fā)展方向)


今天embo整個(gè)結(jié)束了,我斷斷續(xù)續(xù)的聽的(因?yàn)樽罱鼘?shí)在是太忙而且有的聽不懂)。前面談了許多技術(shù)阿,思路阿,對(duì)于中國(guó)從事計(jì)算生物學(xué),計(jì)算化學(xué)的人來說,最重要的是在國(guó)外已經(jīng)有的基礎(chǔ)上發(fā)展自己的東西,不能亦步亦趨。自從六七十年代Karplus發(fā)展動(dòng)力學(xué)以來,動(dòng)力學(xué)經(jīng)過了幾次大的波折,開始的時(shí)候模擬真空中幾十個(gè)氨基酸,慢慢的可以模擬大一些的蛋白,隨著計(jì)算資源的發(fā)展和算法的改進(jìn),水環(huán)境可以加入到模擬當(dāng)中。進(jìn)入90年代,膜蛋白,尤其是GPCR和離子通道的模擬成功進(jìn)一步推動(dòng)了整個(gè)動(dòng)力學(xué)的應(yīng)用范圍;仡^來我們看一看整個(gè)發(fā)展歷程,表面上動(dòng)力學(xué)的一個(gè)大的方向是模擬越來越大的體系,模擬越來越長(zhǎng)的時(shí)間,模擬越來越多的次數(shù)來滿足動(dòng)力學(xué)原理上的隨機(jī)問題。如果我們眼光只看著這些,我們永遠(yuǎn)也無法超越國(guó)外的水平,因?yàn)閲?guó)外新生代比較好的動(dòng)力學(xué)組已經(jīng)不是把應(yīng)用作為主要目標(biāo)了,他們?cè)诜此紕?dòng)力學(xué)到底可以為科學(xué)的發(fā)展貢獻(xiàn)什么,怎么用動(dòng)力學(xué)來預(yù)測(cè)想要的東西,計(jì)算/生物/化學(xué)怎么結(jié)合起來,相互驗(yàn)證著進(jìn)行解決實(shí)驗(yàn)無法測(cè)得尺度上的微觀問題。國(guó)外的人來參觀,你說你模擬了多長(zhǎng),多少條軌跡,實(shí)際人家不是真正的佩服你,只是佩服你能搞到這么多的計(jì)算資源。如果你能在算法或者動(dòng)力學(xué)本身原理上提出見解;你通過動(dòng)力學(xué)發(fā)現(xiàn)了一些東西,結(jié)果實(shí)驗(yàn)證明是正確的,人家才是由衷的說fine,這次embo課程中,象clark,grummuller等都是將生物和計(jì)算結(jié)合的比較好的組,用到的手段包括AFM,熒光,NOE,NMR   等等。 許多做實(shí)驗(yàn)的朋友可能覺得動(dòng)力學(xué)好發(fā)文章,可以make story,所以趨之若鶩,實(shí)際冷靜一下,你要考慮一下如果你要做動(dòng)力學(xué),你應(yīng)該怎么做,怎么和你的實(shí)驗(yàn)結(jié)合起來,把一個(gè)課題,一個(gè)體系,一個(gè)機(jī)制完整的呈現(xiàn)出來,我提幾個(gè)自己的想法,大家指正:
1. 結(jié)構(gòu)生物學(xué)結(jié)合動(dòng)力學(xué)(最容易)進(jìn)行結(jié)構(gòu)功能研究
2. 酶學(xué)結(jié)合動(dòng)力學(xué)進(jìn)行殘基突變,酶反應(yīng)機(jī)理的研究
3. 蛋白組學(xué)結(jié)合動(dòng)力學(xué)進(jìn)行partner的識(shí)別
4. 信號(hào)傳導(dǎo)通過動(dòng)力學(xué)研究構(gòu)象如何變化實(shí)現(xiàn)信號(hào)傳輸
5. 其他,包括folding, 蛋白演化這些原來純粹的計(jì)算生物學(xué)的方向,現(xiàn)在可以結(jié)合AFM, Biocore等儀器來驗(yàn)證你的idea
說了這么多,最后有幾個(gè)建議,送給想做動(dòng)力學(xué)的朋友
1. 不要只解釋別人的實(shí)驗(yàn)結(jié)果,提出機(jī)制。從去年年底到今年,發(fā)現(xiàn)動(dòng)力學(xué)的文章最大的變化就是這個(gè),只解釋的文章被拒稿率猛增,QSAR的今天就是md的明天
2. 不要局限于細(xì)節(jié),要有大局觀,從整體入手考慮文章構(gòu)架
3. 給出預(yù)測(cè),并用實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證它,如果你沒有條件,一定要提出你的建議,沒有建議的文章不要投4分以上的雜志
4. 數(shù)據(jù)分析不是目的,整理思路才是關(guān)鍵,我有海量數(shù)據(jù),但是人家沒有海量時(shí)間聽你講,看你的羅羅嗦嗦象唐僧一樣,馬上給你kill,理由就是你的文章沒有新穎性,沒有條理性
5. 建議一定要做重復(fù),就是同一條軌跡最好多跑幾邊,從統(tǒng)計(jì)學(xué)意義上說明問題,不要保僥幸心里

一家之言,不足之處,請(qǐng)大家指正
2樓2006-10-15 16:04:23
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wjmed

木蟲 (正式寫手)

1

深為受教
希望樓主以后多提供這樣的好內(nèi)容
Timeandtidewaitsfornoman!
4樓2006-11-16 20:48:53
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