先写简略版,以后再详细写. 1. 对输入结构进行预处理(refine) $> relax.default.linuxgccrelease -in:file:s input_files/from_rcsb/1qys.pdb @flag_input_relax flag_input_relax: -nstruct -relax:constrain_relax_to_start_coords -relax:ramp_constraints false -ex1 -ex2 -use_input_sc -

Purpose: 主要说目的,relax的作用就是对一个给定的蛋白进行构象搜索,寻找与WT相似并能量低于WT的结构,既包含packer又包含minimizer.主要的应用在对一个结构构象进行取样,获得一个构象assembly,同时还能应用于相似结构的比较,结构优化等,它主要能对空间结构中的clash进行释放,使整个结构的能量更优. Demos: 关于relax的教程及相关文件可见 <path_to_Rosetta_directory>/demos/tutorials/Relax_Tutoria

没有梦想的人,就是一只咸鱼,像我,就有一个梦想,就是让蛋白模拟过程变成动画,动起来! 虽然MD中有很多方法可以方模拟过程像动画一样播放出来,但是我一直想在ROSETTA中也找一个这样的功能,这不,我发现了! 方法也很简单,首先确保你安装了PyMOL,安装下载都很简单,百度即可,下面说这两个软件怎么串连起来. 1.建立Rosetta与PyMOL两个软件的链接 并不像Linux中需要用到ln命令那么复杂,操作如下: ..打开PyMOL: ..在PyMOL命令运行框里输入 run <path_to_R

在执行多线程编译rosetta时执行: python scons.py bin mode=release extras=mpi -j8 编译安装rosetta 会出现错误sh: mpiCC command not found导致编译终止. 解决方法: 1.首先确定已安装openmpi,不管你是安到/usr/local还是自己定义的安装目录,都要确定已经将openmpi的bin目录和lib目录放到环境变量里(我的安装目录是服务器上我的主目录下的Programs文件夹下的openmpi里).环境变量

1.Rosetta uses SCons as a compile assistant. You will likely need to download and install this first. download website: http://www.scons.org/download.php install command: rpm -ivh scon*.rpm 2.install rosetta decompress packages: tar -xvzf Rosetta[rel

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STRING database的挖掘 这个数据库绝对是做实验人的宝藏,里面包含了各种蛋白互作关系,不用做实验就有一大堆证据. IPA了解一下,收费的高端分析软件,大部分就是整合的这个数据库,很多大佬喜欢用IPA来找明星基因,再来讲故事,实例请看之前解读的CSC paper. 首先了解一下STRING里面有哪些文件可以下载: https://string-db.org/cgi/download.pl?sessionId=yMNmD7s36wS8 选你的物种,减少文件大小,常用的就是互作数据: 一般

cst(constraint file)文件示例: CST::BEGIN TEMPLATE:: ATOM_MAP: atom_name: C6 O4 O2 TEMPLATE:: ATOM_MAP: residue3: D2N TEMPLATE:: ATOM_MAP: atom_type: Nhis, TEMPLATE:: ATOM_MAP: residue1: H CONSTRAINT:: distanceAB: CONSTRAINT:: angle_A: CONSTRAINT:: angle_

时间不充分,简单记录下自己实践过程中的做法: 1. 首先,非标准残基都需要转换成.params文件,使用 <path-to-Rosetta>/main/source/scripts/python/public/molfile_to_params.py -n TPP TPP.mol2 --chain=F --clobber 转换,此命令会产生TPP_0001.pdb和TPP.params两个文件: 2. 其次,如果配体需要进行构象搜索,可以使用obabel,这个免费且简单,见博客http://w

一般运行ROSETTA,屏幕上的Log很多,而且很复杂,让我们看着眼晕,现在我们可以通过控制Log等级来控制屏幕上输出的东西.  Integer Level 0 Fatal 100 Error 200 Warning 300 Info 400 Debug 500 Trace 使用 -out:level <integer> 选项即可控制屏幕输出: 0 代表只输出致命型错误,程序异常终止 100 代表输出一般错误信息,程序终止 200 代表会输出警告信息,程序继续运行 300 代表输出一般信息,包

Full Atom Representation vs Centroid Representation Full Atom Representation即全原子标识,氨基酸残基的所有相关原子,均原封不动的表示出来,比如主链即侧链上的所有原子,N O S等,全原子表示的优势在于计算准确,但是耗时较长: Centroid Representation即质心标识,除了主链骨架用原子(主链氨基N,CA,羧基C,羧基O,氨基H)表示外,其余侧链,均用质心(CB或者CEN)来表示,即忽略具体的侧链构成,用相

很简单,因为使用了mpi编译版本的rosetta,却只给它分配了一个线程,然后这个线程用于分配任务,就没有线程跑任务,所以就freeze了

安装openmpi2.1.0版本,编译mpi rosetta时出现 MPI has not been declared 错误,经过一系列的摸索发现安装openmpi-1.6.5就可以顺利编译,降低版本就可以 这个问题就说明并不是最新版本软件是最好的.

#===============================      版本1  ===============================================InterProScan的三种使用方法Interproscan,通过蛋白质结构域和功能位点数据库预测蛋白质功能.是EBI开发的一个集成了蛋白质家族.结构域和功能位点的非冗余数据库.Interproscan整合了一些使用最普及的一些数据库,并应用于功能未知的蛋白进行Interpro注释和GO注释.以下介绍3中interp

D. Rosetta Problem 题目连接: http://www.codeforces.com/contest/656/problem/D Description ++++++++[>+>++>+++>++++>+++++>++++++>+++++++>++++++++>+++++++++>++++++++++>+ ++++++++++>++++++++++++>+++++++++++++>+++++++++++++

发表时间:(2019年4月) IF:3.95 单位: 维也纳医科大学: 欧洲生物信息研究所(EMBL-EBI): 分子病理学研究所: 奥地利科学院分子生物技术研究所: Gregor Mendel分子植物生物学研究所. 对象:质谱无标记定量结果 技术:聚类分析 一. 概述:(用精炼的语言描述文章的整体思路及结果) 本文选择四个不同的数据集,分为基于谱图数计数和基于峰值强度计数的无标记定量两种情况,对谱图进行聚类算法分析,提高了低丰度蛋白的可检测性,并开发了可直接使用的聚类方法的PD节点. 二. 研

一. 概述: 自顶向下的蛋白质组学技术近年来也发展成为高通量蛋白定性定量手段.该技术可以在一次的实验中定性上千种蛋白,然而缺乏一个可靠的假阳性控制方法阻碍了该技术的发展.在大规模流程化的假阳性控制手段中,假阳性的判断取决于蛋白鉴定的检索条件,包括谱图的质量,检索的数据库的大小,检索引擎,检索参数等.本文提出了一个一种依据蛋白鉴定条件设定假阳性的方法.该方法的可靠性在一个人工确认的包含546个蛋白的数据集中进行了验证.目前该方法已被封装成一个开源工具,TDCD_FDR_CALCULATOR,可以整

发表时间:2019年4月 IF:5.232 一. 概述: 分支杆菌索状因子TDM(trehalose-6,6’-dimycolate)能够与巨噬细胞C-型凝集素受体(CLR)MINCLE结合引起下游通路变化.本文对TDM处理的巨噬细胞磷酸化蛋白质组进行定量分析,发现了依赖于MINCLE的信号通路和MINCLE非依赖的信号通路,两种信号通路具有不同的生物功能. 二. 研究背景:(简要介绍研究进展动态.研究目的和意义) 巨噬细胞对分支杆菌的识别依赖于TLR.CLR以及分支杆菌核酸.TDM是细胞壁主要

一.概述 由于难以获得100%的蛋白氨基酸序列覆盖率,蛋白组de novo测序成为了蛋白测序的难点,由Ac-LysargiNase(N端蛋白酶)和胰蛋白酶构成的镜像酶组合可以解决这个问题并具有稳定性,这2种消化位点互补的酶能够产生目标蛋白的镜像b,y离子,基于镜像原理设计的算法pNovoM可用于蛋白组de novo测序. 二.研究背景 De novo测序是基于二级质谱谱图解析未知蛋白.翻译后修饰及蛋白突变位点的测序方法,这项技术适用于没有氨基酸序列信息的蛋白及蛋白组解析.De novo测序的难点

大家好,本周分享的是发表在Molecular & Cellular Proteomics. 上的一篇关于阿尔兹海默病临床前期生物标志物鉴定的文章,题目是Changes in synaptic proteins precede neurodegeneration markers in preclinical Alzheimer’s disease cerebrospinal fluid,通讯作者是巴塞罗那Hospital de la Santa Creu i Sant Pau的Olivia Bel