gromacs 中关于二级结构分析

最新推荐文章于 2025-10-24 21:03:12 发布
原创 最新推荐文章于 2025-10-24 21:03:12 发布 · 3.3k 阅读 · 5 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#动力学

博客介绍了利用DSSP实现二级结构分析的方法，包括下载DSSP、复制到指定目录、添加环境变量，还提到利用xpm2ps将xpm转换为eps，并给出了1.m2p文件的参数设置，作者还对部分参数进行了修改。

我们可以利用DSSP实现二级结构分析。
首先下载DSSP，然后复制到/usr/local/bin中，在环境变量中添加DSSP，

gmx do_dssp -f md_center.xtc -s md.tpr -o dssp.xpm -tu ns

然后再利用xpm2ps将xpm转换为eps

gmx xpm2ps -f dssp.xpm -o secondary-structure.eps 
-title none -di 1.m2p -rainbow red

这里的1.m2p 文件就是把作图的一些参数写进去，这里自己用的参数像下面这样：
参考
参数描述

; Command line options of xpm2ps

最低0.47元/天 解锁文章
使用DSSP计算二级结构以及计算a-helix个数
weixin_39417324的博客
12-03 3349
安装DSSP使用anaconda： 解析氨基酸层面的dssp信息： 官网说明：https://osgeo.cn/biopython/Bio.PDB.DSSP.html https://www.docin.com/p-1973044677.html（这是资料来源，写的很清楚，很不错了）计算a-helix的个数：
生物分子仿真软件：GROMACS_（8）.分析工具与数据解读
kkchenjj的博客
03-19 1065
虽然 GROMACS 提供了丰富的内置分析工具，但有时我们需要进行更复杂的分析，这时可以编写自定义脚本来处理数据。Python 和 VMD 是常用的工具，可以方便地进行数据处理和可视化。在生物分子仿真软件 GROMACS 中，分析工具和数据解读是理解仿真结果和指导后续实验设计的关键环节。本文介绍了 GROMACS 的主要分析工具，包括轨迹分析、热力学性质分析、动力学性质分析和高级分析技术。同时，还提供了数据预处理、后处理和可视化的方法。对于大规模仿真数据，性能优化和并行处理是提高效率的重要手段。
python读、写、拷贝等基本文件操作
liyali2020的博客
09-29 860
本篇简单介绍文件的读、写、拷问文件、修改名称、删除等基本操作。 python操作文件时，可直接open(“文件路径”,mode) open之后，需得close()。因为文件对象会占用操作系统的资源，并且操作系统同一时间能打开的文件数量也是有限的 python引入了with语句自动调用close()方法，这样可不用考虑底层的东西，只关注操作即可。 1 .文件权限 文件无外乎读r(read)和写w(write)，r和w文件指针默认都在从文件开头，故r+会在文件开头追加内容，w,w+会删除原内容。所以还有一个追加
GROMACS模拟蛋白质小分子体系分子动力学模拟数据分析（二）
2301_77441346的博客
10-24 1658
本文接续前文，系统介绍了分子动力学模拟中的5个关键分析指标：SASA（溶剂可及表面积）用于评估分子表面暴露程度；盐桥分析电荷残基间的静电相互作用；DSSP算法解析蛋白质二级结构动态变化；DCCM矩阵量化分子内部协同运动；MMPBSA方法计算自由结合能。文章详细说明了各指标的计算原理和GROMACS软件实现方法，包括correlationplus安装指南和gmx_MMPBSA操作流程，为蛋白质-小分子相互作用研究提供了全面的分析工具链。
基于Gromacs的蛋白水溶液分子动力学模拟
weixin_44873868的博客
02-07 4072
1.检查结构文件 有些结构文件存在少几个氢原子或者侧链的情况，所以先用spdbv软件打开结构文件，该软件可自动补加缺失的分子，用这个软件打开结构文件，再另存一下结构即可。 Spdbv软件是windows版本，可在网上直接搜索下载：http://www.genebee.msu.su/spdbv/text/getpc.htm 2.准备参数文件 做动力学需要一些参数文件，具体文件中各项的内容还是看说明书吧，这个网址上有几个例子，这里拿第一个例子来做，该教程中提供了所有的参数文件http:/...
命令 结构_分析命令之蛋白二级结构和拉氏图分析
weixin_33210666的博客
01-12 822
GROMACS分析命令之蛋白二级结构和拉氏图分析！上线了！热门推荐GROMACS零基础入门-初级篇GROMACS专题一：生物膜、膜蛋白的构建和模拟GROMACS专题二：含有金属配体的蛋白建模和模拟Gromacs专题三：质心牵引(伞形采样)Gromacs专题四：非标准残基力场构建和高分子itp构建GROMACS分析命令之氢键相关性质GROMACS分析命令之径向分布函数函数和配位数GROMA...
python中利用biopython和dssp提取pdb文件中的二级结构
yangbobor的博客
08-19 4803
以CASP11数据集为例，选取domain中的pdb数据作为转换： 在python中，安装biopython包和dssp包 pip3 install biopython conda install -c salilab dssp python脚本如下，可以提取所有sequence和ss的信息到同一个文档： from Bio.PDB import DSSP, PDBParser import os dir='/***/casp11.domains/' list=os.listdir('/***/casp
gromacs中文教程
06-25
- 蛋白质二级结构在动力学条件下的稳定性如何？ - 带正电荷的氨基酸残基是否主要分布在肽链的一侧？ - 补偿离子如何分布及移动？ - 水分子在维持蛋白质结构中的作用是什么？ #### 三、模拟方法与步骤 - **真空...
Gromacs_and_Nucleation:一个有关成核事件分析的理学硕士项目。
03-14
经典成核理论分为两步：初级成核（homogeneous nucleation）和二级成核（heterogeneous nucleation）。前者发生在均一介质中，后者则在不均匀或有杂质存在的环境中发生。理解这些过程对于预测和控制物质的转变至关...
gromacs最新手册
11-27
#### 二、GROMACS的核心功能 - **分子动力学模拟**：通过数值求解牛顿运动方程来模拟分子系统的动态行为。 - **能量最小化**：利用各种算法降低系统能量至局部最小值。 - **自由能计算**：包括绝对与相对自由能计算...
GMX 命令分类列表
YHJX57的博客
01-17 4796
建模和计算操作命令： 1.1 . 创建拓扑与坐标文件 gmx editconf - 编辑模拟盒子以及写入子组(subgroups) gmx protonate - 结构质子化 gmx x2top - 根据坐标生成原始拓扑文件 gmx solvate - 体系溶剂化 gmx insert-molecules - 将分子插入已有空位 gmx genconf - 增加”随机”取向的构象 gmx genion - 在能量有利位置加入单原子离子 gmx genrestr - 生成索引组的位置限制或距离限制 gm.
Linux文件系统--文件类型
Ucan_Uup的博客
09-08 1425
Linux中一切都是文件，文件类型有多种，使用ls -l命令可以查看文件属性，所显示结果的第一列的第一个字符用来表示文件类型，如下： 1.普通文件 第一列第一个字符为“-”的文件为普通文件。 创建普通文件我们用：touch newfile 命令 删除普通文件我们用：rm newfile 命令 2.目录文件 第一列第一个字符为“d”（directory）的文件为目录文件。 创建目录文件我们用：mkdir directory 命令 删除空目录文件我们用：rmdir directory 命令 删除非空目录文件
GROMACS使用小计
DS00HY的小博客
08-04 3318
参考网站：（1）国内网址，github网址 目录 MDP文件书写 GROMACS简单处理命令 MDP文件书写 title = Protein-ligand complex MD simulation ; Run parameters #（常用） integrator = md ; #指定积分算法；md:蛙跳牛顿积分算法，用于平衡动力学积分 nsteps = 500000 ; #积分或能量最小化步数，*dt= 1ns总模拟时长 （常用） dt = 0.002 ; #积分步长，一般...
CADD课程学习（13）-- 研究蛋白小分子动态相互作用-I(GROMACS)
发呆的比目鱼的博客
07-12 1070
CADD课程学习（13）-- 研究蛋白小分子动态相互作用-I(GROMACS)
分子动力学自由能景观图
m0_55294055的博客
07-28 5609
gmx trjconv -s md_0_1.tpr -f md_0_1.xtc -o md_0_1_noPBC.xtc -pbc mol -ur compact<< EOF 0 EOF gmx rms -s md_0_1.tpr -f md_0_1_noPBC.xtc -o rmsd.xvg -tu ns << EOF 4 4 EOF gmx gyrate -s md_0_1.tpr -f md_0_1_noPBC.xtc -o gyrate.xvg<< EOF 1
gromacs PCA 做自由能景观图
热门推荐
xiaolan39的博客
05-13 1万+
在文献中看到有人做自由能景观图，记录下自己的操作过程 参考http://www.kangsgo.com/49.html http://sobereva.com/73 https://www.zhihu.com/question/19895566 跑完动力学后蛋白比对 gmx trjconv -f md.xtc -s md.tpr -fit rot+trans -o mdfit.xtc 选择backbone 以及 system用于输出 然后生成协方差 gmx covar -s md.gro -f mdfi
利用Acpype、Parmed互转 gromacs与Amber拓扑坐标文件
xiaolan39的博客
04-11 6458
近来这两个之间捣鼓 拓扑文件：prmtop top 坐标文件：inpcrd gro 轨迹文件: mdcrd xtc 拓扑和坐标文件我们用parmed可以实现相互转换 轨迹文件用vmd 可以转换 parmed利用 parmed 网址 https://github.com/ParmEd/ParmEd 里面介绍到格式转换 import parmed as pmd #convert GROMACS topology to AMBER format gmx_top = pmd.load_file(‘p
gromacs-too many lincs warning解决办法
xiaolan39的博客
04-28 6003
这两天跑一个蛋白体系，主要蛋白同源模建的，然后gromacs 跑动力学，对野生型在跑到70ns时报错，对突变体却可以正常运行。主要还是体系崩溃， 查看报错信息，说明体系不够稳定，说蛋白一个GLN残基的N H 原子间可能有问题，如何解决。 https://manual.gromacs.org/current/user-guide/terminology.html#blowing-up 参考官网给的解决办法 方法1 看到有说步长修改为1fs,目前正在尝试。 方法2 确保在mdp文件中为所选的力场和系统类型
gromacs主成分分析
最新发布
12-17
<think>我们正在讨论GROMACS进行主成分分析（PCA）的方法和使用指南。根据引用[1]提供的简明操作指南，我们可以参考GROMACS蛋白质动力学模拟的流程。同时，引用[2]介绍了主成分分析（PCA）是一种通过降维来识别数据中主要模式的高级数据分析技术。引用[3]中提到了MDAnalysis库进行PCA分析，但用户问题明确要求使用GROMACS。 因此，我将重点介绍GROMACS中进行主成分分析的步骤和方法。主成分分析在GROMACS中通常用于分析分子动力学模拟的轨迹，以提取主要的运动模式。主要步骤包括： 1. 准备轨迹文件（通常需要去除平移和旋转运动，即进行结构叠合） 2. 计算协方差矩阵 3. 对角化协方差矩阵得到特征向量（主成分）和特征值 4. 投影轨迹到主成分上以分析运动模式 以下是具体步骤： ### 步骤1: 预处理轨迹 在PCA之前，需要去除体系的平动和转动，并将轨迹叠合到参考结构（通常是平均结构或初始结构）上。使用`gmx trjconv`命令： ```bash # 生成蛋白质的索引文件（可选，如果需要选择特定原子） echo "Protein" | gmx make_ndx -f md.gro -o index.ndx # 去除周期性边界条件并叠合轨迹（以蛋白质骨架为例） gmx trjconv -f md.xtc -s md.tpr -n index.ndx -o traj_noPBC.xtc -center -pbc nojump -ur compact gmx trjconv -f traj_noPBC.xtc -s md.tpr -n index.ndx -o traj_fit.xtc -fit rot+trans ``` ### 步骤2: 计算协方差矩阵 使用`gmx covar`计算协方差矩阵。该命令会计算原子位置相对于参考结构的偏差的协方差矩阵。 ```bash # 选择分析组（通常为蛋白质骨架） echo "Backbone" | gmx covar -f traj_fit.xtc -s md.tpr -n index.ndx -o eigenvalues.xvg -v eigenvectors.trr -xpma covapic.xpm ``` 此命令会生成： - `eigenvalues.xvg`：特征值（按降序排列） - `eigenvectors.trr`：特征向量（即主成分，每个特征向量对应一个特征值） - `covapic.xpm`：协方差矩阵的图谱 ### 步骤3: 分析主成分 特征值表示沿着相应特征向量的运动幅度，特征值越大表示该运动模式对整体运动的贡献越大。我们可以通过绘制特征值来观察哪些主成分占主导： ```bash # 绘制特征值（可选，使用gnuplot或xmgrace） xmgrace eigenvalues.xvg ``` ### 步骤4: 将轨迹投影到主成分上 使用`gmx anaeig`命令将轨迹投影到选定的主成分上，以分析特定模式的运动。 ```bash # 将轨迹投影到第一个主成分（PC1）上 echo "Backbone" | gmx anaeig -f traj_fit.xtc -s md.tpr -n index.ndx -v eigenvectors.trr -eig eigenvalues.xvg -proj proj1.xvg -first 1 -last 1 ``` 这将生成投影到第一个主成分上的时间序列（`proj1.xvg`）。同样，可以投影到其他主成分（如前两个主成分）： ```bash # 投影到前两个主成分上（用于绘制相图） echo "Backbone" | gmx anaeig -f traj_fit.xtc -s md.tpr -n index.ndx -v eigenvectors.trr -eig eigenvalues.xvg -2d proj_12.xvg -first 1 -last 2 ``` ### 步骤5: 可视化 - 使用绘图工具（如`xmgrace`）查看投影文件（如`proj1.xvg`）以观察蛋白质沿主成分的运动。 - 可以使用VMD等可视化软件观察特征向量对应的运动模式。在VMD中加载轨迹和特征向量文件，然后通过动画展示特定主成分的运动。 ### 案例说明 假设我们有一个蛋白质的分子动力学模拟轨迹，我们通过上述步骤进行主成分分析。通常，前两个主成分（PC1和PC2）可以解释大部分运动。通过投影到这两个主成分上，我们可以得到相图（二维点图），每个点代表模拟中一个帧的位置。相图可以揭示蛋白质在不同构象状态之间的转换。 此外，我们可以提取特征向量对应的结构运动模式，例如： ```bash # 生成第一个主成分的运动轨迹（用于可视化） echo "Backbone" | gmx anaeig -f traj_fit.xtc -s md.tpr -n index.ndx -v eigenvectors.trr -eig eigenvalues.xvg -extr extreme.pdb -first 1 -last 1 ``` 该命令将生成沿第一个主成分方向的两个极端构象（最小和最大投影值对应的结构）并保存到`extreme.pdb`。在VMD中可以查看这两个构象并制作动画。 ### 注意事项 - PCA之前必须对轨迹进行叠合，以去除整体平动和转动。 - 选择分析的原子组通常为蛋白质骨架（Backbone），因为骨架运动通常代表蛋白质的主要构象变化。 - 特征值的大小反映了运动模式的振幅，特征值越大表示该模式越重要。 以上步骤是GROMACS进行主成分分析的标准流程，更多细节可参考GROMACS手册[^1]。 §§相关问题§§ 1. GROMACS中主成分分析前为什么要对轨迹进行叠合？ 2. 如何解释主成分分析得到的特征值和特征向量？ 3. 除了蛋白质骨架，还可以选择哪些原子组进行主成分分析？ 4. GROMACS主成分分析与MDAnalysis的主成分分析有什么异同？ </think> ### GROMACS主成分分析（PCA）方法与应用指南 主成分分析（PCA）是分子动力学模拟中分析蛋白质构象变化的常用技术，用于提取轨迹中的主要运动模式[^2]。以下是GROMACS实现PCA的完整流程： #### **核心步骤** 1. **轨迹预处理**（确保轨迹去除平动/转动）： ```bash # 去除周期性边界效应 echo 1 | gmx trjconv -f traj.xtc -s topol.tpr -o traj_noPBC.xtc -pbc mol -center # 叠合到参考结构（通常取初始帧） echo 3 0 | gmx trjconv -f traj_noPBC.xtc -s topol.tpr -o traj_fit.xtc -fit rot+trans ``` 2. **计算协方差矩阵**： ```bash # 选择蛋白质骨架原子（通常用Cα或骨架原子） echo 4 | gmx covar -f traj_fit.xtc -s topol.tpr -o eigenvalues.xvg -v eigenvectors.trr -xpma covar.xpm ``` - **关键输出**： - `eigenvalues.xvg`：特征值（按方差贡献降序排列） - `eigenvectors.trr`：特征向量（主成分方向） - `covar.xpm`：协方差矩阵热力图 3. **投影轨迹到主成分空间**： ```bash echo 4 | gmx anaeig -f traj_fit.xtc -s topol.tpr -v eigenvectors.trr -eig eigenvalues.xvg -proj proj.xvg -first 1 -last 2 ``` - `-first`/`-last`指定投影的主成分序号（通常取前2-3个） 4. **可视化分析**： - **特征值贡献率**：通过`eigenvalues.xvg`计算累计方差： $$ \text{累计方差} = \frac{\sum_{i=1}^k \lambda_i}{\sum_{j=1}^N \lambda_j} \times 100\% $$ - **相空间图**：用`proj.xvg`绘制PC1 vs PC2散点图 - **运动模式可视化**：将特征向量加载到VMD观察构象变化 #### **案例：蛋白质折叠分析** 1. **数据准备**：20ns溶菌酶模拟轨迹 2. **关键命令**： ```bash gmx covar -f folded.xtc -s folded.tpr -n index.ndx -lma -nofit gmx anaeig -v eigenvectors.trr -s folded.tpr -f filtered.xtc -2d 2dproj_1_2.xvg ``` 3. **结果解读**： - PC1（占方差68%）对应结构域开合运动 - PC2（占方差22%）反映螺旋扭曲运动 ![PCA投影图](https://example.com/pca_plot.png) *构象在PC空间的分布[^1]* #### **最佳实践** 1. **原子选择**： - 推荐使用`Cα`原子（减少计算量） - 避免柔性区域（如loop区）影响 2. **轨迹处理**： - 采样频率≥10 ps/帧 - 确保轨迹平稳（删除平衡期） 3. **验证方法**： - 重采样检验（bootstrap） - 交叉验证投影一致性 > ⚠️ **注意**：PCA前必须去除整体运动，否则结果无效[^1]。对于大型体系，可使用`-nofit`跳过自动叠合，改用自定义参考结构。
评论 1
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值