蛋白质结构补全

本文介绍了如何通过ChimeraX和Modeller工具处理PDB库中缺失氨基酸的蛋白质三维结构,详细步骤包括导入文件、设置模型生成选项并输入Modeller许可证key,以便于进一步研究蛋白质的功能。

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利用分子力学等方法研究蛋白质的结构和功能首先需要一个解析度较高的蛋白质三维晶体结构,研究人员往往从PDB库中搜索下载,但是由于蛋白质本身性质的原因,下载的目标文件往往缺少一些氨基酸结构,为了更好的探究蛋白质的性质,就需要利用一些工具手动补全蛋白质的结构,这里提供使用ChimeraX和Modeller进行补全的方法。

  1. 打开Chimera软件,软件见面如下图所示。
    在这里插入图片Chimera界面描述
  2. 然后导入缺失结构的目标PDB文件
  3. 选择Tools 选择Tools
  4. 选择Sequence > Model Loops
    在这里插入图片描述
  5. 在弹出的界面中,Number of models 选择 3(可以继续增加);Model更具缺失位置进行选择,本例选择“internal missing structure";Adjacent flexible residues 选择 1;最后要输入Modeller liscense key,这是最重要的一项,(如果没有该key,可以网络搜索注册),再选完之后,点击OK,进行计算在这里插入图片描述
### 关于蛋白质相关的图像修复或数据填充方法 在生物信息学中,处理蛋白质结构预测和分析时遇到的数据缺失问题是研究中的一个重要挑战。对于蛋白质相关的图像修复(inpainting),主要涉及利用机器学习算法来填补实验过程中产生的不完整数据。 #### 利用深度学习模型进行蛋白质序列补全 一种常见的做法是采用基于卷积神经网络(CNNs)的方法来进行蛋白质接触图(contact map)的修补工作[^1]。这类技术可以有效地恢复被遮挡区域的信息,并保持整体的一致性和连续性。通过训练大量已知完整的蛋白质三维结构及其对应的二维投影图样作为输入输出对,使得模型学会如何合理推测未知部分的样子。 #### 基于变分自动编码器(VAE)的数据填充方案 另一种值得注意的技术路线则是借助VAE框架实现更灵活多样的概率建模能力,在面对稀疏采样条件下仍能提供较为可靠的估计效果[^2]。具体来说就是先构建一个潜在空间表示法用于捕捉不同样本间的共通特征模式;再设计解码过程将这些抽象概念映射回原始观测域内完成最终的任务目标——即重建出那些丢失掉的关键细节部位。 ```python import torch.nn as nn class ProteinInpainter(nn.Module): def __init__(self, input_channels=1, output_channels=1): super(ProteinInpainter, self).__init__() # 定义编码器层... # 定义解码器层... def forward(self, x_masked, mask): encoded_features = self.encoder(x_masked * (1-mask)) reconstructed_image = self.decoder(encoded_features) inpainted_result = mask * x_masked + (1 - mask) * reconstructed_image return inpainted_result ``` 上述代码片段展示了一个简单的端到端架构实例,它接受带有掩膜标记的真实图片以及相应位置指示矩阵作为联合输入参数传递给前向传播函数计算得到预期输出结果。
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