Virtual Structural Biology Group » Учебные курсы » Структурная биоинформатика в ВШЭ

h1.  Гомологичное моделирование комплекса белка с лигандом 

h3. Традиционные ссылки на полезные ресурсы: 

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

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 любым белком лизоцимом из Uniprot. Используя известную структуру лизоцима форели как образец, Вам необходимо построить модель комплекса Вашего белка с лигандом.

# Загрузим модуль

<pre><code class="python">

import sys 

import modeller 

import _modeller

import modeller.automodel 

</code></pre>

# Зададим некторые параметры

<pre><code class="python">

env=modeller.environ()

env.io.hetatm=True

</code></pre>

# Скачаем белок заготовку

<pre><code class="python">

! wget http://www.pdb.org/pdb/files/1lmp.pdb

</code></pre>

и последовательность 

<pre><code class="python">

! wget http://www.uniprot.org/uniprot/PXXXX.fasta

</code></pre>

# Создадим объект выравнивание:

<pre><code class="python">

alignm=modeller.alignment(env)

</code></pre>

и добавим последовательность и структуру

<pre><code class="python">

alignm.append(file='PXXX.fasta', align_codes='all',alignment_format='FASTA')

## создадим модель

mdl = modeller.model(env, file='ХХХХ.pdb', model_segment=('FIRST:'+'A', 'LAST:'+'A'))

## и добавим в выравнивание

alignm.append_model(mdl, atom_files='ХХХ.pdb', align_codes='1lmp')

## есть смысл поправить идентификаторы

alignm[0].code = '.....'

</code></pre>

# Делаем выравнивание и сохраняем:

<pre><code class="python">

alignm.salign()

alignm.write(file='all_in_one.ali', alignment_format='PIR')

</code></pre>

# Посмотрите содержимое all_in_one.ali, там всё хорошо?

# Построим модель:

<pre><code class="python">

## Выбираем объект для моделирования 

s = alignm[0]

pdb = alignm[1]

print s.code, pdb.code

## Создаем объект automodel

a = modeller.automodel.automodel(env, alnfile='all_in_one.ali', knowns= pdb.co...... , sequence = s.code )

a.name='mod'+s.code

a.starting_model = 1

a.ending_model = 2

a.make()

</code></pre>

# Надо посмотреть результат:

<pre><code class="python">

import nglview

import ipywidgets

w1 = nglview.show_structure_file('.....B99990001.pdb')

w1

</code></pre>

-----

А ГДЕ ЛИГАНД??

-----

# Оказывается надо добавить три остатка лиганда к последовательности

Подсказки как сделать:

<pre><code class="python">

## Получить список остаков

alignm[n].residues

## Добавить в объект выравнивание последовательность из  строки

alignm.append_sequence(....

</code></pre>

# (Дополнительно) Поместите лиганд в другое место, переназначив объект automodel, это очень примерный код:

<pre><code class="python">

class mymodel(modeller.automodel.automodel):

    def special_restraints(self, aln):

        rsr = self.restraints

        at = self.atoms

        for x,y in [('CG:83','O6:228')]:

        rsr.add(modeller.forms.gaussian(group=modeller.physical.xy_distance, 

                                        feature=modeller.features.distance(

                                        at[x],at[y]),mean=3.0, stdev=0.1))

from modeller import *

from modeller.automodel import *    

a = mymodel(env, ...

</code></pre>

и да подсказка: надо удалить рестрейны которые генерируются автоматически: ( можно через файл рестрейнов) 

<pre>

43 atoms in HETATM/BLK residues constrained

to protein atoms within 2.30 angstroms

and protein CA atoms within 10.00 angstroms

</pre>

# Доп. Найдите способ искать мутации для улучшения связывания по мотивам этого скрипта https://salilab.org/modeller/wiki/Mutate%20model

# Гомологичное моделирование комплекса белка с лигандом #

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

 - Необходимо представить обсуждение результата.

##  Традиционные ссылки на полезные ресурсы: ## 

 - Уроки по работе с Modeller [находятся здесь](http://salilab.org/modeller/tutorial/) VPN? или https://vsb.fbb.msu.ru/share/modeller/ 

 - [Colab](https://colab.research.google.com/drive/1Mld2l0DVzowppOm0947uE8sWWLj1HoMe)

>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.

h2.  Alphafold Design 

> Работу выполняем в среде Alphadesign

 * Практикум по мотивам : https://github.com/sokrypton/ColabDesign

# Загрузим быстрые пакеты для градиентов и линейной алгебры и ColabDesign

<code><pre>	

import jax

import jax.numpy as jnp

from colabdesign.af.alphafold.common import residue_constants

from colabdesign import clear_mem, mk_afdesign_model

</code></pre>

# Скачаем белок для модификации 

<code><pre>	

! wget http://www.pdb.org/pdb/files/1l2y.pdb

! mkdir -p  /opt/alphadesign/

! curl -fsSL https://storage.googleapis.com/alphafold/alphafold_params_2022-12-06.tar | tar x -C /opt/alphadesign/

</code></pre>

# Зададим функцию потерь от радиуса инерции

<code><pre>	

def rg_loss(inputs, outputs):

	positions = outputs["structure_module"]["final_atom_positions"]

	ca = positions[:,residue_constants.atom_order["CA"]]

	center = ca.mean(0)

	rg = jnp.sqrt(jnp.square(ca - center).sum(-1).mean() + 1e-8)

	rg_th = 2.38 * ca.shape[0] ** 0.365

	rg = jax.nn.elu(rg - rg_th)

	return {"rg":rg}

</code></pre>

# Зададим объект модели 

<code><pre>	

clear_mem()

af_model = mk_afdesign_model(protocol="partial", data_dir='/opt/alphadesign/',

    loss_callback=rg_loss, # Это наша функция

    use_templates=False) 

</code></pre>

# Можно задать вес нашей функции

<code><pre>	

af_model.opt["weights"]["rg"] = 0.1 

</code></pre>

# Теперь зададим степень насилия над PDB

<code><pre>	

af_model.prep_inputs(pdb_filename="1l2y.pdb",

	chain="A",

	pos="1-7,15-19",  	 # Позиции, которые  мы хотим оставить неизменными

	length=30)          # Новый белок будет 30 аминокислот

af_model.rewire(loops=[15]) # тут мы зададим размер петли между участками

</code></pre>

# Запуск 

<code><pre>	

af_model.restart(mode=["soft","gumbel","wildtype"])

af_model.design_3stage(soft_iters=100, temp_iters=100, hard_iters=10)

</code></pre>

# Результаты 

<code><pre>	

af_model.save_pdb('afdes.pdb')

af_model.plot_pdb()

af_model.get_seqs()

</code></pre>

- Оцените, что получилось. Выдвините предположение об предполгаемой стабильности пепетида