Virtual Structural Biology Group » Учебные курсы

h1. Гомологичное моделирование комплекса белка с лигандом 

    * Отчёт должен содержать все файлы необходимы для моделирования и описание их получения. 

    * Необходимо представить в отчёте результаты моделирования и результаты проверки качества структур. 

    * Необходимо представить обсуждение результата.

h3. Традиционные ссылки на полезные ресурсы: 

  * "Уроки по работе с Modeller":http://salilab.org/modeller/tutorial 

  * "Напоминание о Python":https://kodomo.fbb.msu.ru/wiki/Main/Modelling/PyPymol  от Александра Гришина.

  * [[tip4|Подсказки]]

  * "команды баш, коротко":http://kodomo.fbb.msu.ru/wiki/2011/1/bash-hints

  * "Bash cheatsheet":http://kodomo.fbb.msu.ru/FBB/year_11/term1/latexsheet.pdf

h3. Набросок выполнения работы в Jupyter

attachment:modeller_teach_ligand.html или http://vsb.fbb.msu.ru/attachments/download/517/modeller_teach_ligand.html

Вся работа по расчётам будет проходить на хосте vsb.fbb.msu.ru порт 22025 через терминал "putty":http://www.chiark.greenend.org.uk/~sgtatham/putty/download.html (shad/shad123). Для копирования файлов используйте "WinSCP":http://winscp.net/eng/download.php . Создайте свою рабочую папку и в ней работайте.

Цель данного занятия ознакомится с возможностями гомологичного моделирования комплекса белка с лигандом. В этом занятии мы будем пользоваться пакетом Modeller. Это программное обеспечение распространяется бесплатно для академических пользователей.

Вы будете работать с белком лизоцимом из [[table|указанного организма]]. Используя известную структуру лизоцима форели как образец, Вам необходимо построить модель комплекса Вашего белка с лигандом.

Программе MODELLER для моделирования структуры белков, в качестве входных данных нужны: управляющий скрипт, файл pdb со структурой-образцом, файл выравнивания с дополнительной информацией.

# Постройте выравнивание последовательности из структуры ID: 1lmp и предложенного Вам белка. Рекомендуемые ресурсы и программы: "Clustal": http://www.genome.jp/tools/clustalw/ Clustal и GeneDoc Полученное выравнивание сохраните в формате PIR.

# Модификация файла выравнивания:

Переименуйте последовательность в файле выравнивания как в примере:

|Было|Стало|

|>P1;uniprot P37712 LYSC_CAMDR|>P1;seq|

|>P1;1LMP PDBID CHAIN SEQUENCE|>P1;1lmp|

После имени последовательности моделируемого белка добавьте строчку: 

>sequence:ХХХХХ:::: 0.00: 0.00 

эта строчка описывает входные параметры последовательности для modeller.

После имени последовательности белка-образца добавьте: 

>structureX:1lmp_now.ent:1 :A: 132 :A:undefined:undefined:-1.00:-1.00 

эта строчка описывает, какой файл содержит структуру белка с этой последовательностью, номера первой и последней аминокислот в структуре, идентификатор цепи и т.д. В конце каждой последовательности добавьте символ

<pre>

. 

</pre>

Точка указывает на то, что имеется один лиганд (если бы было два лиганда стояли бы две точки). 

3. Модификация файла со структурой: удалите всю воду из структуры (в текстовом редакторе) всем атомам лиганда присвойте один и тот же номер "остатка" (MODELLER считает, что один лиганд = один остаток) и модифицируйте имена атомов каждого остатка, добавив в конец буквы A, B, C. Смысл операции в том, что атомы остатка 130 имели индекс А, атомы остатка 131 имели индекс В и т.д. . После модификации имен атомов измените номера остатков на 130.

Пример: 

|Было|Стало|

|HETATM 1014 O7 NAG 130|HETATM 1014 O7A NAG 130|

|HETATM 1015 C1 NAG 131|HETATM 1015 C1B NAG 130|

сохраните в файле 1lmp_now.ent 

4.Создание управляющего скрипта my_seq.py (my_seq - имя Вашей последовательности, например, lysc_chram)

Вам представляется следующая заготовка: 

<pre><code class="python">

from modeller.automodel import *

class mymodel(automodel):

    def special_restraints(self, aln):

        rsr = self.restraints

        for ids in (('OD1:98:A', 'O6A:131:A'),

                    ('N:65:A', 'O7B:132:A'),

                    ('OD2:73:A', 'O1C:133:A')):

                    atoms = [self.atoms[i] for i in ids]

                    rsr.add(forms.upper_bound(group=physical.upper_distance,

                    feature=features.distance(*atoms), mean=3.5, stdev=0.1)) 

env = environ()

env.io.hetatm = True

a = mymodel(env, alnfile='test1.ali', knowns=('1lmp'), sequence='seq')

a.starting_model = 1

a.ending_model = 5

a.make()

</code></pre>

В скрипте указано:

 * что нужно использовать стандартные валентные углы в полипептидной цепи (строчка 4)

 * что дополнительно нужно сохранять взаимное расположение определенных пар атомов (3.5 ангстрема);

 * В данном случае трех атомов белка, образующих водородные связи с тремя атомами лиганда - строчки 5-7 с ID пар атомов; параметры взаимного расположения атомов пары описаны в строчке 9-10. 3 точки могут однозначно расположить сложную структуру в пространстве, поэтому мы выбираем водородные связи как источник данных точек.

 * что ковалентные связи в гетероатомах нужно вычислять по расстояниям между атомами (так же, как это делает Rasmol), строчка 12

 * что имя файла с выравниванием и имена последовательностей образца и моделируемого белка, строчка 13 (а имя файла со структурой содержится в выравнивании)

 * что число и номера моделей, которые нужно построить (в данном примере 5 моделей), строки 14-15

 * что пора строить модель, строчка 16

> В скрипте Вам необходимо отредактировать строчки, в которых указаны какие водородные связи белка с лигандом должны быть '''В БУДУЩЕЙ МОДЕЛИ.''' Номера остатков и имена нужных атомов определите по выравниванию и тому, какие водородные связи имеются в образце. Критерий водородной связи: расстояние менее 3.5 ангстрем между азотом или кислородом белка с подходящими атомами лиганда. 

Если в моделируемом белке число остатков не совпадает с числом остатков в белке-образце, то номера "остатков" лиганда изменятся.

'''ВНИМАНИЕ.''' В скриптовом языке (на основе python ) важно с какого столбца начинается информация. Соблюдайте предложенный в заготовке синтаксис.

5.Запустите исполнение скрипта командой

>mod9.11 myscript & 

 6. Просмотрите полученные Вами моделибВизуальные различия занесите в отчёт. 

 7. Проверьте качество моделей и выберите лучшую. Инструменты для оценки качества структуры можно найти в веб интерфейсе WHATIF (google://whatif). Достаточно 2-3 инструментов. Выберете лучшую модель.