Pymol教程 -- 运行Python脚本

本文详细介绍了如何使用Pymol Python脚本进行分子结构处理,包括删除水分子、调整显示样式、颜色设置及交互式操作,如隐藏氢原子、设置透明度等。通过一系列命令行操作,实现了一键生成具有精细特性的结构视图。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

Pymol教程 – 运行Python脚本

Pymol简单命令

移除水分子

remove solvent

相互作用一键脚本

脚本是一个python文件:*.py

cmd.delete("all")
cmd.load("4bkl.pdb","test")
cmd.hide("lines","all") 
cmd.remove("hydrogens")
cmd.bg_color("white")
cmd.show("cartoon","test")
cmd.set("cartoon _fancy helices",1)
cmd.set("cartoon_transparency",0.6)
cmd.select("ligand","resn UNK")
cmd.show("sticks","ligand")
cmd.set("valence",0)
cmd.select("active_site","byres all within 5 of ligand")
cmd.show("tines","active_site")
cmd.set("line_width",1)
cmd.color("grey","active _site and(elem C*)")
cmd.color("yeliow","ligand and(elem C*)")
cmd.set("cartoon_color","gray")
cmd.distance("hbonds","ligand","active_site",3.2,2)
cmd.hide("labels","hbonds")
cmd.set("dash_color","black")
cmd.set("dash_width",1.5)
cmd.set("dash_Length",0.3) 
cmd.set("label_size",-0.8) 
cmd.set("label_font_id",7)
cmd.set("depthcue",0)
cmd.set("ray_trace_mode",0)
cmd.set("ray_shadows",0)

点击运行脚本


### 如何使用 PyMOL 可视化或分析 π-π 键相互作用 PyMOL 是一种强大的分子可视化工具,可以用于研究蛋白质和其他生物大分子的结构特性。对于 π-π 键相互作用的研究,可以通过特定插件或者脚本来实现更深入的分析。 #### 使用 PLIP 插件辅助分析 π-π 相互作用 PLIP(Protein-Ligand Interaction Profiler)是一种专门设计用来识别和分析蛋白配体之间非共价相互作用的工具[^1]。虽然其主要功能集中在蛋白-配体间的相互作用上,但它同样能够检测并报告芳香环之间的 π-π 堆积效应。通过将 PLIP 集成到 PyMOL 中,可以直接在图形界面下查看这些相互作用: 1. **安装 PLIP 工具**: 访问官方仓库下载源码,并按照说明完成本地部署。 2. **运行交互模式**: 执行 `plip -i input.pdb` 来解析输入文件中的所有可能存在的非共价键合情况,其中包括 π-π stacking 和 T-shaped 排列形式。 3. **导入结果至 PyMOL**: 将生成的结果导出为适合 PyMOL 显示的数据格式,比如 `.pml` 脚本命令集,从而加载进软件环境里进一步观察细节部分。 #### 自定义 PyMOL 脚本绘制 π-π 相互作用 如果希望完全依赖于 PyMOL 的原生能力来探索此类现象,则需编写自定义 Python 脚本以计算两个芳基平面中心坐标及其法向量角度差值等几何参数作为判断依据之一: ```python from pymol import cmd, stored def find_pi_interactions(selection='all', cutoff=4.5): """ Detect pi-pi interactions within a given selection. Parameters: selection (str): Selection string specifying the residues of interest. cutoff (float): Distance threshold for considering two aromatic rings as interacting. Returns: list[tuple]: List of detected pi-pi pairs with their distances and angles. """ aromatics = ['PHE', 'TYR', 'TRP'] # Aromatic amino acids model = cmd.get_model(selection) atoms_by_residue = {} for atom in model.atom: resname = atom.resn.upper() if resname in aromatics: key = f"{atom.chain}_{atom.segi}_{atom.resv}" if key not in atoms_by_residue: atoms_by_residue[key] = [] atoms_by_residue[key].append(atom) results = [] from itertools import combinations from math import degrees, acos def calc_angle(v1, v2): cos_theta = sum(a * b for a, b in zip(v1, v2)) / ((sum(x**2 for x in v1)**0.5)*(sum(y**2 for y in v2)**0.5)) return abs(degrees(acos(cos_theta))) for r1, r2 in combinations(atoms_by_residue.values(), 2): center1 = [sum(c)/len(r1) for c in zip(*[(a.x,a.y,a.z) for a in r1])] normal1 = compute_normal_vector(r1) # Implement this function based on ring geometry center2 = [sum(c)/len(r2) for c in zip(*[(a.x,a.y,a.z) for a in r2])] normal2 = compute_normal_vector(r2) dist = ((center1[0]-center2[0])**2+(center1[1]-center2[1])**2+(center1[2]-center2[2])**2)**0.5 angle = calc_angle(normal1,normal2) if dist <= cutoff: results.append((r1,r2,dist,angle)) return results cmd.extend('find_pi_interactions', find_pi_interactions) ``` 上述代码片段提供了一个扩展命令 `find_pi_interactions`, 它接受用户指定的选择范围以及可选的距离阈值参数,默认设置为 4.5 Å 表示当两组芳香族残基间质心间距小于该数值时即认为可能存在显著接触关系[^2]。注意这里还需要补充具体的法线矢量求解逻辑才能得到完整的解决方案。 #### 结果解释与验证 最终获得的一系列元组包含了每一对候选对象的具体信息——不仅限于简单的欧氏距离测量还包括倾斜程度指标以便区分平行堆叠和平面交错构型差异之处。借助这样的定量描述符可以帮助研究人员更加精确地理解体系内部复杂的超分子网络架构特征[^3]。
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