计算化学公社

 找回密码 Forget password
 注册 Register
Views: 10221|回复 Reply: 1
打印 Print 上一主题 Last thread 下一主题 Next thread

[Amber] MMPBSA/MMGBSA应用于对接模型的筛选

[复制链接 Copy URL]

206

帖子

3

威望

2819

eV
积分
3085

Level 5 (御坂)

跳转到指定楼层 Go to specific reply
楼主
本帖最后由 kunkun 于 2018-11-28 16:10 编辑

原文:Assessing the performance of the MM/PBSA and MM/GBSA methods. 6. Capability to predict protein–protein binding free energies and re-rank binding poses generated by protein–protein docking†

文献结果表明隐式模型下的MMGBSA的模拟效果最好..甚至比显式模型更好...
FF02力场的参数也比AMBER14SB更好...(我在考虑要不要用最新的fb15或则ff15ipq)
表示很疑问??有大神帮忙分析下么!!我到底要不要参考它.....

我用隐式模型计算速度比显式模型还要慢....我的天。愁死个ren

另外还有个疑问。隐式模型下MMPBSA.py的运行该怎么生成solvent的拓扑文件啊...  其中-sp项和-cp项我按照一个文件输入了..

tleap:生成..
        # make tleap
        tleap = '''source leaprc.protein.ff15ipq
com = loadpdb %s
a = loadpdb antigen.pdb
ab = loadpdb antibody.pdb
set default PBRadii mbondi2
saveamberparm com complex.prmtop complex.inpcrd
saveamberparm a antigen.prmtop antigen.inpcrd
saveamberparm ab antibody.prmtop antibody.inpcrd
saveamberparm com complex_sol.prmtop complex_sol.inpcrd
savepdb com complex_sol.pdb
quit

''' % (self.pdbfile)

mmpbsa运行:
def run_mmgbsa(self):
    print 'Running MMGBSA...'
    os.system('mpirun --allow-run-as-root -np 44 MMPBSA.py.MPI -O -i mmpbsa.in -o FINAL_RESULTS_MMPBSA.dat \
    -sp complex_sol.prmtop \
    -cp complex.prmtop \
    -rp antigen.prmtop \
    -lp antibody.prmtop \
    -y md.mdcrd > mmpbsa.log 2>&1')
主攻: 蛋白-蛋白对接,蛋白de novo设计、蛋白结构建模,抗体设计等方向。Rosetta/PyRosetta

205

帖子

0

威望

1723

eV
积分
1928

Level 5 (御坂)

2#
发表于 Post on 2020-2-12 17:13:23 | 只看该作者 Only view this author
侯老师组 发过一篇Chemical reviews 里面有提到
Shanghai JiaoTong University
欢迎关注我的推送号:AI计算生化

本版积分规则 Credits rule

手机版 Mobile version|北京科音自然科学研究中心 Beijing Kein Research Center for Natural Sciences|京公网安备 11010502035419号|计算化学公社 — 北京科音旗下高水平计算化学交流论坛 ( 京ICP备14038949号-1 )|网站地图

GMT+8, 2025-8-16 15:05 , Processed in 0.155785 second(s), 20 queries , Gzip On.

快速回复 返回顶部 返回列表 Return to list