2.能量最小化 ddg_monomer输入的晶体数据必须进行能量最小化操作: mpirun -np 6 PATH to Rosetta/main/source/bin/minimize_with_cst.mpi.linuxgccrelease -in:file:s 4NEC_A.pdb -in:file:fullaton -ignore_unrecognized_res -fa_max_dis 9.0 -database PATH to Rosetta/main/database -ddg::harmonic_...
预测突变体是否稳定的软件有很多种[1],包括CUPSAT、Dmutant、FoldX、I-Mutant、Eris [2]、Rosetta ddg_monomer[3]等。最近有研究者对这些方法的预测准确率进行了比较,发现Rosetta ddg_monomer,FoldX等的准确率要高于其他的软件[4]。 ddg_monomer已经成功的应用于包括柠檬烯环氧化物水解酶、卤代烷烃脱卤酶在内的...
工具:`ddg_monomer.linuxgccrelease` 输入:`~/usr/local~/main/source/bin/ddg_monomer.linuxgccrelease -in:file:s gt11.pdb -ddg::mut_file i117a.mutfile -ddg:weight_file soft_rep_design -database ~/usr/local~/main/database/ -fa_max_dis 9.0 -ddg:minimization_scorefunction talaris2013 -dd...
今天我们就来说说Rosetta新一代的预测方法:Cartesian_ddG。 1 Cartesian_ddG方法概述 Cartesian_ddG是一种新的采样方法,与ddg_monomer不同,对于骨架柔性的计算并不需要大量重复的强限制约束,而是采取了卡迪尔空间的优化来允许小幅度的骨架运动。 在计算∆∆G时,Cartesian_ddG方法使用两步Relax的方法: 预先使用FastRe...
ddg_monomer已经成功的应用于包括柠檬烯环氧化物水解酶、卤代烷烃脱卤酶在内的多个蛋白质的稳定性工程化过程中。最近,我们也应用这个软件提高了大肠杆菌转酮醇酶的热稳定性,并对其预测准确率进行了评估,最后发现,其准确率可以达到65%[5]。面对着低效率的着定...
执行ddg_monomer程序 /public/panxiao/tools/Rosetta_3.10/rosetta_bin_linux_2018.33.60351_bundle/main/source/bin/ddg_monomer.mpi.linuxgccrelease -in:file:s min_cst_0.5.2ocjA_A_0001.pdb @flags 这里的flag文件需要自己整理获得,主要内容如下: ...
通过大量测试结果表明,Rosetta Flex ddG模块在预测Small-to-large mutation组、Multiple mutations, none to alanine组、Single mutation to alanine组以及Antibodies组具较ddG monomer有更优的预测结果。 因此Flex Ddg适用于以下场景: 适合应用于复合物界面上的丙氨酸扫描, 确定热点残基 ...
通过大量测试结果表明,Rosetta Flex ddG模块在预测Small-to-large mutation组、Multiple mutations, none to alanine组、Single mutation to alanine组以及Antibodies组均较ddG monomer有更优的预测结果。 因此Flex Ddg适用于以下场景: 适合应用于复合物界面上的...
all_util_monomer_batch36_msd.py utils for training, including feature building, loss computation and others. System_Requirements 1. Hardware requirements Only a standard computer with enough RAM to support the in-memory operations is required. 2. Software requirements OS requirements The codes are ...