Rosetta score

Functionanaly
total_score总加权分数,分数越低,给定蛋白质的结构可能越稳定
fa_atr表示不同残基中原子之间的 Lennard-Jones 吸引力潜力的加权分数。这种分解有助于确定哪些能量项比其他能量项贡献更多,即蛋白质中发生了什么样的相互作用。Rosetta 预测残基间范德华力具有最大的稳定作用 ( -423.638)
fa_sol溶剂化作用,具有最高的不稳定作用 ( 241.309)
fa_rep不同残基原子之间的Lennard-Jones排斥,较大的fa_rep加权分数(即远大于 的稳定效果fa_atr)表明结构中存在冲突。当我们对未精制结构进行fa_rep评分时238.436,加权分数为,而在精制结构中则为49.117。约 200 REU 的减少表明改进减轻了原始 PDB 中存在的轻微冲突。
Functionanaly
fa_atrLennard-Jones 在不同残基原子之间的吸引力
fa_rep不同残基原子间的 Lennard-Jones 排斥
fa_solLazaridis-Karplus 溶剂化能,各向同性的溶解自由能, 假设一个原子周围的水分子是均匀分布状态,用于评估非极性原子
fa_intra_sol_xover4残留内 Lazaridis-Karplus 溶剂化能
lk_ball_wtd不对称溶剂化能
fa_intra_repLennard-Jones在同一残基中的原子之间排斥
fa_elec具有距离相关电介质的库仑静电势
pro_close脯氨酸闭环能和前一残基的 psi 角能量
hbond_sr_bbBackbone-backbone hbonds 在主序列中关闭
hbond_lr_bbBackbone-backbone hbonds 在一级序列中远离
hbond_bb_sc侧链主链氢键能
hbond_sc侧链-侧链氢键能
dslf_fa13二硫化物几何势能
rama_preproRamachandran 首选项(带有前脯氨酸位置和其他位置的单独查找表)
omegaomega二面体在骨架上。标准偏差为~6 度的平面性谐波约束。
p_aa_pp氨基酸的概率,给定 phi 和 psi 的扭转值
fa_dun来自 Dunbrack 统计的侧链旋转异构体的内能
yhh_planarity使酪氨酸羟基保持在芳环平面内的特殊扭转电位
ref每个氨基酸的参考能量。平衡氨基酸项的内能。在设计中发挥作用。
METHOD_WEIGHTS不是能量项本身,而是参考能量项使用的每个氨基酸的参数。
### 安装和配置Rosetta于macOS #### 准备工作 为了成功安装Rosetta,需要先确认操作系统版本兼容性并准备好必要的依赖项。对于macOS而言,建议的操作系统版本为最新稳定版[^1]。 #### 下载Rosetta源码或二进制文件 访问官方下载页面获取适合macOS平台的预编译二进制包或是完整的源代码压缩包。如果选择的是源代码,则后续还需要自行编译程序[^2]。 #### 设置环境变量 解压下载好的档案后,在终端中通过编辑`~/.bash_profile` 或者 `~/.zshrc`(取决于使用的shell),添加如下路径到PATH环境中: ```bash export PATH=$HOME/rosetta_bin_macos_2021.16.81279_bundle/main/source/bin:$PATH ``` 此命令假设已将Rosetta放置在用户的根目录下,并且版本号对应正确,请根据实际情况调整路径[^3]。 #### 编译(仅限源码) 如果是基于源代码的方式安装,那么进入解压后的文件夹内执行构建过程。这通常涉及到运行`scons.py`脚本来完成整个项目的编译操作: ```bash cd rosetta_source/ ./scons.py -j4 binary_release=True mode=release bin ``` 上述指令中的参数可以根据个人需求做适当修改;特别是线程数(-j选项后面的数值)[^4]。 #### 测试安装成果 最后一步是在命令行输入简单的测试案例来验证Rosetta是否可以正常运作。例如尝试调用`score_jd2.linuxgccrelease @flags_file`这样的命令(注意替换为适用于macOS的实际可执行文件名以及提供合适的flag文件)以计算给定结构的能量得分[^5]。
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