PyRosetta安装

面向版本:PyRosetta4.Release.python27.ubuntu.release-249.tar.bz2

下载链接:http://www.pyrosetta.org/dow

http://www.pyrosetta.org/documentation/windows

以上是官网指南,请全程按官方指南操作。

以下补充了PyRosetta安装中可能遇到的errors和有用的tips

  1. 如果你的windows10 没有安装过ubuntu子系统,去microsoft store安装时,遇到无法下载的情况,首先应在【windows 设置/时间和语言/区域】 中将自己的国家和地区改成美国(其它的不要动),其次点击microsoft store右上角三个点确认下载和更新全部到位。
  2. ubuntu设置密码的时候输入密码是看不到的,好像什么没输进去,不要慌,输入完回车即可。
  3. 不要试图在Ubuntu里ctrl+v,想要粘贴右键即可。
  4. 如果你想通过ubuntu访问windows下的文件,注意首先输入cd ../.. 跳到顶层文件目录(直到你输入pwd命令查询到当前所处的路径为 / 为止,也可以说直到命令行中$符号前的~变成/),然后cd mnt, mnt文件夹中包含了win10中所有的盘符。比如我的压缩包装在G盘的PyRosetta,我在 cd mnt之后cd g/PyRosetta。(如果不清楚cd、pwd是什么,百度即可,建议学会cd 在ubuntu和win10下的用法)。
  5. 以下是安装ubuntu后它在windows10中所在的文件目录:C:\Users\xxx1\AppData\Local\Packages\CanonicalGroupLimited.Ubuntu18.04onWindows_79rhkp1fndgsc\LocalState\rootfs\home\xxx2。其中,xxx1表示windows系统的用户名,xxx2表示子系统Ubuntu的用户名。
  6. 在解压之前,必须执行这一步。否则你在通过tar -vjxf命令解压.tar.bz2压缩文件的过程中会遇到“无法 utime: Operation not permitted”的警告并且最后failed,无法通过self-test.py,你需要更改文件拥有者。在ubuntu中cd 到 装有压缩包的目录下,使用chown  -R  [].[] ./ 命令。[]替换为你初始化ubuntu时设置的unix user name,即你的用户名。
  7. 如果在配置过程中卡住了,等待或者回车。不要退出来。叫你输入Y你就输入Y同意。
### 使用 PyRosettaPyMOL 进行蛋白质结构预测与可视化 #### 安装依赖库 为了使 PyRosetta 能够与 PyMOL 配合工作,需先安装必要的软件包。这通常涉及两个主要组件:PyRosetta 及其 Python 接口以及 PyMOL。 对于 PyRosetta安装,官方文档提供了详细的指南[^3]: ```bash conda install -c conda-forge pymol rosetta pip install pyrosetta ``` #### 初始化环境并加载模块 启动交互式会话之前,确保已成功导入所需模块,并初始化 Rosetta 数据库路径设置。 ```python import os from pyrosetta import init, pose_from_sequence, Pose init(extra_options="-mute all") # 减少不必要的日志输出 os.environ['PYROSETTA_DB'] = '/path/to/your/local_rosetta_db' ``` #### 创建新蛋白序列对象 通过给定氨基酸序列创建 `Pose` 对象作为后续操作的基础单元。 ```python sequence = "AAAAHHHHCCCC" pose = pose_from_sequence(sequence) print(f"Created a {len(pose)} residue protein.") ``` #### 结构优化与折叠模拟 利用 PyRosetta 提供的功能对初始线性链执行能量最小化处理,从而获得更接近天然态的空间排列形式。 ```python from pyrosetta.rosetta.protocols.simple_moves import RepeatMover from pyrosetta.rosetta.core.scoring import CA_rmsd # 设计简单的重复移动策略来探索构象空间 mover = RepeatMover('default', 'fastrelax') mover.apply(pose) initial_pose = pose.clone() final_energy = pose.energies().total_energy() print(f"After optimization, final energy is {final_energy:.2f}") rmsd_value = CA_rmsd(initial_pose, pose) print(f"C-alpha RMSD between initial and optimized structures: {rmsd_value:.2f} Å") ``` #### 将结果导出至 PDB 文件以便于外部查看器读取 完成计算后可将最终模型保存成标准格式文件,方便其他应用程序调用分析。 ```python output_filename = "./optimized_structure.pdb" pose.dump_pdb(output_filename) print(f"The predicted structure has been saved into '{output_filename}'") ``` #### 加载到 PyMOL 中展示三维视图 最后一步是在图形界面下观察生成的立体结构特征。此时可以借助 PyMOL 实现即时渲染效果。 ```python import pymol pymol.finish_launching() # 启动 GUI 版本 (如果适用的话) cmd.load(output_filename) # 导入刚刚产生的 pdb 文件 cmd.show_as('cartoon') # 设置显示模式为卡通风格 cmd.color('blue', 'all') # 统一着色方案 cmd.zoom('all') # 自适应缩放视角范围 ``` 上述过程展示了如何结合 PyRosetta 强大的建模能力同 PyMOL 直观的表现力于一体,在药物设计领域尤其重要的是能够帮助研究人员更好地理解和解释复杂生物大分子间的相互作用机制[^4]。
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