CABS-flex 2.0:高效模拟蛋白质柔性的在线平台

在蛋白质结构功能研究中,动态柔性特性的理解至关重要。本文推荐一款高效、可靠的蛋白质柔性模拟工具 —— CABS-flex 2.0。

CABS-flex 2.0 是一款专为蛋白质柔性快速模拟设计的建模工具,基于著名的CABS粗粒度建模框架开发。通过有效简化系统描述,CABS-flex 2.0 能在保持合理生物物理准确度的前提下,将蛋白质动态模拟的计算成本降低约三个数量级,大幅提升模拟效率。研究表明,CABS-flex获得的蛋白质近原生构象动态,与经典的全原子分子动力学(MD)模拟(包括多种主流力场下10纳秒尺度模拟)的结果高度一致。此外,CABS-flex预测的残基波动性与NMR实验数据同样表现出良好的一致性。

主要功能与应用

  • 输入仅需蛋白质PDB文件或PDB ID,无需复杂前处理;

  • 自动进行动态轨迹分析与聚类,输出高质量的全原子模型集合;

  • 支持蛋白质柔性特性研究;

  • 适用于补充静态结构数据、功能预测、分子对接模拟等多种研究场景。

使用演示

网站地址:https://biocomp.chem.uw.edu.pl/CABSflex2/submit

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右侧存在参数自定义区,如无特殊需求可不必修改(保持默认参数即可):

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提交后可能提示你需要等待一段时间(可能比较久,所以特别建议在上一步中留下自己的邮箱)

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待运行结束后你所看到的结果页面如下所示(含有如下图所示的四个Tab栏),第一个Tab栏显示了你所上传的蛋白结构的信息:

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第二个Tab栏显示了蛋白可能的十个构象,你可以下载每一个构象的结构:

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第三个Tab栏呈现了每个构象的Contact map, 可了解任意两个残基之间contact频率。

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第四个Tab栏呈现了该蛋白每个残基的波动性(即RMSF)

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总之,CABS-flex 2.0 以其高效、可靠和易用性,已成为蛋白质结构柔性模拟领域的重要工具,特别适合希望在合理时间尺度范围内获取蛋白动态信息的研究者。其与实验数据的良好一致性,也为下游功能研究和应用建模提供了有力支撑。

Reference:

Kuriata, A.*, Gierut, A.M.*, Oleniecki, T., Ciemny, M.P., Kolinski, A., Kurcinski, M., Kmiecik, S. (2018), CABS-flex 2.0: a web server for fast simulations of flexibility of protein structures. Nucleic acids research.

<think>好的,用户想了解或研究蛋白质动态结构预测的方法或工具,我需要先整理现有的信息。首先,根据提供的引用,引用[1]提到蛋白质动态结构预测研究尚有空白,这可能意味着该领域还在发展中,工具可能有限。引用[2]指出深度学习提升了预测精度和速度,所以基于深度学习的方法应该是重点。引用[3]说明蛋白质结构由氨基酸序列决定,所以动态预测可能需要考虑序列的动态变化。引用[4]提到了Rosetta软件中的工具,如ddg_monomer用于稳定性预测,可能相关。引用[5]是基于Python的二级结构预测工具,可能对动态预测有帮助,但需要确认是否支持动态分析。 接下来,我需要确定动态结构预测与传统静态预测的区别。动态可能涉及构象变化、时间相关的结构演变,或者与外界环境的相互作用。因此,方法可能包括分子动力学模拟、深度学习的时间序列预测、增强采样技术等。工具方面,Rosetta可能有相关模块,如分子对接或动态模拟AlphaFold2主要用于静态结构,但可能有扩展研究。另外,GROMACS是分子动力学的常用工具,可以推荐。 用户可能需要具体的方法步骤,比如如何从序列预测动态变化,或者分析蛋白质在不同条件下的结构变化。此外,工具的使用资源和计算要求也是需要考虑的,比如是否需要高性能计算集群。可能还需要提到实验与计算的结合,如冷冻电镜辅助验证动态结构。 最后,根据引用[1]中的空白,指出当前挑战,如时间分辨率不足或构象采样不全面,可能引导用户关注最新研究或尚未解决的问题。需要确保推荐的工具和方法有文献支持,并正确引用来源。</think>### 蛋白质动态结构预测方法与工具 #### 1. **核心方法** - **分子动力学(MD)模拟** 通过计算原子间的相互作用力,模拟蛋白质在时间维度上的构象变化,适用于小时间尺度(纳秒至微秒)的动态分析。常用工具包括 **GROMACS** 和 **AMBER**[^4]。 - **深度学习驱动的动态预测** 基于时间序列模型(如LSTM、Transformer)预测构象变化轨迹。例如,**AlphaFold2** 的扩展研究尝试结合动态数据预测多构象状态[^2]。 - **增强采样技术** 如 **Metadynamics** 或 **加速分子动力学(aMD)**,用于克服传统MD模拟的时间尺度限制,探索稀有构象事件。 #### 2. **关键工具与软件** - **Rosetta FlexPepDock** 支持小分子与蛋白质柔性对接,可模拟结合过程中的构象变化[^4]。 **代码示例(Rosetta命令行)**: ```bash rosetta_scripts.default.linuxgccrelease -parser:protocol flexpepdock.xml -s input.pdb ``` - **DeepMind的AlphaFold-OpenFold扩展** 部分研究团队通过引入动态训练数据(如核磁共振弛豫数据),改进模型以预测动态结构。 - **MDAnalysis(Python库)** 用于分析分子动力学轨迹,提取动态特征(如RMSD、氢键波动)[^5]。 **代码示例**: ```python import MDAnalysis as mda u = mda.Universe("trajectory.xtc", "topology.pdb") rmsd = mda.analysis.rms.RMSD(u, select="backbone").run() ``` - **CABS-flex 2.0** 基于粗粒化模型的在线工具,快速预测蛋白质柔性区域和构象变化。 #### 3. **实验与计算结合方法** - **冷冻电镜(Cryo-EM)单粒子分析** 结合 **RELION** 或 **CryoSPARC** 软件,从多构象混合数据中解析动态中间态[^1]。 - **氢氘交换质谱(HDX-MS)** 通过实验数据约束动态模拟,提升预测可靠性。 #### 4. **挑战与最新进展** - **当前瓶颈**:长时间尺度模拟的计算成本、动态数据标注不足。 - **新兴方向**: - 基于扩散模型的构象生成(如 **RoseTTAFold Diffusion**) - 利用量子计算加速势能面搜索
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