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[其它程序] 计算小分子诱导蛋白构象变化的Potential of Mean Force(PMF)

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本帖最后由 MolAICal 于 2020-9-2 22:26 编辑

计算小分子诱导蛋白构象变化的Potential of Mean Force(PMF)

更多教程(含英文教程)请见如下:
MolAICal官方主页:https://molaical.github.io
MolAICal 文章介绍:https://doi.org/10.1093/bib/bbaa161
MolAICal blogspothttps://qblab.blogspot.com
      

1.介绍
以前sobereva也写过一个计算PMF的程序,因为涉及到药物模拟,所以MolAICal添加了PMF的功能,在此先致谢sobereva。
Potential ofMean ForcePMF)可用于描述自由能级图(free energy landscape)。沿坐标的PMF是根据平均分布函数计算的,公式如下:
∆G=-kB*T*lnρ(x,y)
其中T是温度、kB是玻尔兹曼常数。 xy代表两个主成分。 在本教程中,本示例选择了胰高血糖素受体(GCGR)的分子动力学(MD)模拟结果(Front Chem. 2019 Dec 17;7:851) [1].

2. 材料
2.1. 所需软件
2.2. 示例文件
1) 所有必需的教程文件均可从以下网址下载:

3. 步骤
3.1. MolAICal 软件绘制自由能级图
#> cd 007-PMF
打开“ rmsd-dis.dat”,第一列是RMSD值,第二列是距离。 您也可以使用指定的主成份替换这些数据。然后,运行命令:
#> molaical.exe -pmf -i rmsd-dis.dat

绘制的结果如图1所示

1. PMF轮廓

运行如下命令, 将以其他形状绘制图形(参见图2)。
#> molaical.exe -pmf -i D:/pmf/rmsd-dis.dat -g 20 -l 10 -m conshd -b none -x "RMSD" -y "Distance"


2. PMF轮廓

3.2. 高级教程
该部分使用OriginLab软件画出更优美的图片。如果您对此部分不感兴趣,可以跳过。 可以从以下位置下载OriginLab的演示版本https://www.originlab.com.
运行如下命令:
#> molaical.exe -pmf -i rmsd-dis.dat > plot.dat
其中,“plot.dat 文件可用于再现自由能全景图。

1)  导入 “plot.dat” (见图3)

3. 导入数据

2)  双击选定的列C(Y),并将C(Y)更改为Z(参见图4)

4. 设置绘图参数

3)   选择所有数据列并绘制轮廓(参见图5)

5. 绘制轮廓

4)  可能显示“Speed Mode is On”。 您可以双击轮廓,单击“ Layer1”,选择“ Size /Speed”,然后取消图6红色框中的选项。如果不想取消“ Speed Mode”,可以跳过此步骤。

6. 取消“Speed Mode”

5)   如果要在轮廓线上显示数值,可以在轮廓上双击鼠标并选择红框中的labels选项,如图7所示。

7. 绘制轮廓

参考文献
1.     Bai Q, Tan S, Perez-Sanchez H et al.Conformation Transition of Intracellular Part of Glucagon Receptor in ComplexWith Agonist Glucagon by Conventional and Accelerated Molecular DynamicsSimulations, Front Chem 2019;7:851.





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发表于 Post on 2020-8-14 08:29:27 | 只看该作者 Only view this author
这个不包含PMF计算吧?只是后处理

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 楼主 Author| 发表于 Post on 2020-8-14 21:28:31 | 只看该作者 Only view this author
tjuptz 发表于 2020-8-14 08:29
这个不包含PMF计算吧?只是后处理

包括PMF计算,不包括主成份计算,不过主成份因研究而不同,主成份可以自定义,比如RMSD和距离等。

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发表于 Post on 2020-9-7 08:31:16 | 只看该作者 Only view this author
您好老师,请问3.1中的“距离”具体指的是哪一个距离啊?是怎么求得呢?

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 楼主 Author| 发表于 Post on 2020-9-7 12:59:27 | 只看该作者 Only view this author
本帖最后由 MolAICal 于 2020-9-7 13:02 编辑
lining 发表于 2020-9-7 08:31
您好老师,请问3.1中的“距离”具体指的是哪一个距离啊?是怎么求得呢?

指的是你研究的关键氨基酸或原子的距离,可以使用vmd脚本算,等我回去把例子附件给你上传一下,稍等。

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发表于 Post on 2020-9-7 15:30:19 | 只看该作者 Only view this author
MolAICal 发表于 2020-9-7 12:59
指的是你研究的关键氨基酸或原子的距离,可以使用vmd脚本算,等我回去把例子附件给你上传一下,稍等。

好嘞,非常感谢您老师!

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7#
 楼主 Author| 发表于 Post on 2020-9-7 15:45:41 | 只看该作者 Only view this author
本帖最后由 MolAICal 于 2020-9-7 15:49 编辑
lining 发表于 2020-9-7 15:30
好嘞,非常感谢您老师!

你要想了解距离的定义可以参考这个文献,https://doi.org/10.3389/fchem.2019.00851

底下给你一个脚本,仅做参考,具体跟你的实验改VMD脚本就行:
  1. mol load psf notwat.psf dcd notwat.dcd
  2. set outfile [open distance.dat w]
  3. set nf [molinfo top get numframes]
  4. set sel [[atomselect top "protein and name CA and (resid 253 343)"] get index]
  5. for { set j 0} { $j <= $nf } {incr j } {
  6. puts $outfile "[measure bond [list [lindex $sel 0] [lindex $sel 1]] frame $j]"
  7. }

  8. close $outfile
  9. mol delete all
  10. exit
复制代码


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8#
发表于 Post on 2020-9-7 15:59:43 | 只看该作者 Only view this author
MolAICal 发表于 2020-9-7 15:45
你要想了解距离的定义可以参考这个文献,https://doi.org/10.3389/fchem.2019.00851

底下给你一个脚本 ...

收到!非常感谢您老师!

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发表于 Post on 2023-6-8 10:20:43 | 只看该作者 Only view this author
请问一下对于用GaMD跑出来的轨迹,用MolAICal计算2d PMF,和使用aMD提供的PyReweighting-2D.py脚本计算有什么不同吗?我已经尝试过,选定的两个关键坐标是一样的,但是MolAICal好像不用提供重加权后的weights.dat数据

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发表于 Post on yesterday 15:57 | 只看该作者 Only view this author
本帖最后由 Jiangxue 于 2024-11-25 17:07 编辑
LUOD 发表于 2023-6-8 10:20
请问一下对于用GaMD跑出来的轨迹,用MolAICal计算2d PMF,和使用aMD提供的PyReweighting-2D.py脚本计算有什 ...

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