复刻一篇论文中蛋白质结构预测过程2

最新推荐文章于 2024-12-04 16:29:57 发布

_CoCoNutNut_

最新推荐文章于 2024-12-04 16:29:57 发布

阅读量801

点赞数

CC 4.0 BY-SA版权

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_42319408/article/details/95237148

本文详细介绍了如何复现论文中的蛋白质结构预测过程，通过Modeller利用4HXC、2OKX和3W5M三个模板进行多模版建模，生成5个模型，并对模型进行DOPE值评估，最终选择了第5个模型进行后续分析和与单模版建模结果的对比，通过可视化工具plot_profiles.py展示了对比图。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

通过Modeller进行多模版建模
论文中分别选择4HXC作为1-180位氨基酸序列的模板、2OKX作为181-530位的模版、3W5M作为531-639位的模版

下载三个模版的PDB文件，复制单模版建模时用过的KC750908.pir
修改salign.py对齐三个PDB文件

# Illustrates the SALIGN multiple structure/sequence alignment

from modeller import *

log.verbose()
env = environ()
env.io.atom_files_directory = './:../atom_files/'

aln = alignment(env)
for (code, chain) in (('4hxc', 'A'), ('2okx', 'A'), ('3w5m', 'A')):
    mdl = model(env, file=code, model_segment=('FIRST:'+chain, 'LAST:'+chain))
    aln.append_model(mdl, atom_files=code, align_codes=code+chain)

for (weights, write_fit, whole) in (((1., 0., 0., 0., 1., 0.), False, True),
                                    ((1., 0.5, 1., 1., 1., 0.), False, True),
                                    ((1., 1., 1., 1., 1., 0.), True, False)):
    aln.salign(rms_cutoff=3.5, normalize_pp_scores=False,
               rr_file