CN109002690B - 通过构建charmm rotamers力场预测突变氨基酸侧链结构的方法 - Google Patents

通过构建charmm rotamers力场预测突变氨基酸侧链结构的方法 Download PDF

Info

Publication number
CN109002690B
CN109002690B CN201810591726.5A CN201810591726A CN109002690B CN 109002690 B CN109002690 B CN 109002690B CN 201810591726 A CN201810591726 A CN 201810591726A CN 109002690 B CN109002690 B CN 109002690B
Authority
CN
China
Prior art keywords
charmm
amino acid
rotamers
force field
inp
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN201810591726.5A
Other languages
English (en)
Other versions
CN109002690A (zh
Inventor
姚建庄
李春雨
朱莉
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Guangzhou Sanhuan Wenyue Intellectual Property Operation Co ltd
Shenzhen Xinrui Gene Technology Co ltd
Original Assignee
University of Jinan
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by University of Jinan filed Critical University of Jinan
Priority to CN201810591726.5A priority Critical patent/CN109002690B/zh
Publication of CN109002690A publication Critical patent/CN109002690A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN109002690B publication Critical patent/CN109002690B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Landscapes

  • Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
  • Investigating Or Analysing Biological Materials (AREA)

Abstract

一种通过构建CHARMM ROTAMERS力场预测突变氨基酸侧链结构的方法,通过运用VMD图形显示软件及PuTTY与WinSCP运行软件的结合,进行结构对比,我们找到了氨基酸不同旋转异构体中与晶体结构最相近且与旧CHARMM力场区分明显的稳定结构。通过能量最小化和分子动力学模拟研究,进行进一步测量与计算得出RMSD值,通过比较,进而证实了所得结构的准确性。我们的研究结果在数据准确丰富的基础上,快速的找到了氨基酸中能量最低、结构稳定的旋转异构体,节约了实验时间和成本,为蛋白质药物设计提供了可靠依据。

Description

通过构建CHARMM ROTAMERS力场预测突变氨基酸侧链结构的 方法
技术领域
本发明涉及蛋白质工程和分子动力学模拟技术领域,具体涉及一种通过构建CHARMM ROTAMERS力场预测突变氨基酸侧链结构的方法。
背景技术
利用传统的蛋白质工程实验方法改造蛋白质,耗时费力,可行性不高。计算机运算速度的快速发展使基于力场的分子动力学模拟变成现实。
CHARMM(Chemistry at HARvard Macromolecular Mechanics)是分子动力学场集合的名称,以及与他们相关的分子动力学模拟和分析计算机软件包的名称。它作为引领软件,对蛋白质分子动力学模拟的发展起到了至关重要的作用,但是在预测突变氨基酸的侧链结构时,CHARMM力场仍有不足之处。
蛋白质的结构复杂多样,基本组成单位是氨基酸,各个氨基酸具有不同ROTAMERS(ROTAMER是仅由绕分子內单键的内旋转构象不同而产生的旋转异构体,在实际的晶体结构里面有许多ROTAMERS)的三维结构,主链是重合的,侧链在不同的位置。当把某一氨基酸突变为目标氨基酸的时候,因为CHARMM力场本身只有氨基酸的一种ROTAMER,不包括其他ROTAMERS,所以CHARMM力场不可以准确快速的确定目标氨基酸侧链的位置。
发明内容
本发明为了克服以上技术的不足,提供了一种使新CHARMM力场能够更好的预测突变氨基酸的侧链结构,并通过能量最小化和分子动力学模拟,得出结合能最小的突变体结构,与已知突变体的晶体结构进行对比,验证新CHARMM力场的正确性和优越性的预测突变氨基酸侧链结构的方法。
本发明克服其技术问题所采用的技术方案是:
一种通过构建CHARMM ROTAMERS力场预测突变氨基酸侧链结构的方法,包括如下步骤:
a)下载并打开ROTAMERS库中含有某氨基酸全部rotamers的pdb格式文件,将其中的N种旋转异构体独立保存并分别命名为氨基酸英文简称1-N;
b)使用VMD视图软件打开pdb格式文件,选用VPK模型,在VMD视图软件中测量氨基酸的键长Bonds、测量键角Angles、测量二面角Dihedrals,构建CHARMM ROTAMERS力场并得到N种旋转异构体的稳定结构;
c)将测量完成的N种氨基酸旋转异构体的数据添加到旧CHARMM力场top模板文件中所对应氨基酸的位置;
d)在WinSCP软件中打开蛋白质文件并找到氨基酸所在位置,删除氨基酸侧链,将氨基酸名字末位字母改为1-N,在PuTTY软件中得到氨基酸1-N的N个输出文件fullprot.pdb;
e)使用VMD视图软件打开步骤d)中的fullprot.pdb文件,将得到的晶体结构与旧的CHARMM力场中对应的氨基酸结构和N种氨基酸旋转异构体结构分别进行对比;
f)通过公式
Figure GDA0003002800520000021
分别计算N种旋转异构体的旋转异构体与晶体偏转数值RMSD(v,w),式中v表示蛋白质晶体结构,w为步骤b)中氨基酸1-N或旧的CHARMM力场下该氨基酸的结构,x,y,z为蛋白质中每个重原子的坐标,n表示蛋白质侧链结构的原子数,i为蛋白质中第i个重原子;
g)取步骤f)中数值最小的RMSD(v,w)为最接近蛋白质晶体结构的旋转异构体;
h)将步骤g)中最接近蛋白质晶体结构的旋转异构体、蛋白质晶体结构以及旧CHARMM力场下结构文件上传到WinSCP软件,通过PuTTY得到输出结果e127_min.pdb文件并分别重新命名;
i)在PuTTY软件中运行./charmm<equ.inp指令进行分子动力学模拟,分别让三种结构运行输出,得到输出文件e127_dyn0并分别重命名。
进一步的,步骤d)中在Putty软件中输入/charmm<step1_pdbreader.inp>step1_pdbreader.out指令运行charmm,得到氨基酸1-N的N个输出文件fullprot.pdb。
进一步的,步骤h)中在PuTTY软件中输入vi solv1.inp命令进入insert模式,修改溶剂化中心后退出insert模式,依次输入命令./charmm<solv1.inp和./charmm<solv2.inp进行溶剂化,得到已加上水球的solv3文件,再依次输入【./charmm<patch.inp】、【./charmm<sb1.inp】、【./charmm<sb2.inp】、【./charmm<min.inp】四个指令得到输出结果e127_min.pdb文件。
本发明的有益效果是:通过运用VMD图形显示软件及PuTTY与WinSCP运行软件的结合,进行结构对比,我们找到了氨基酸不同旋转异构体中与晶体结构最相近且与旧CHARMM力场区分明显的稳定结构。通过能量最小化和分子动力学模拟研究,进行进一步测量与计算得出RMSD值,通过比较,进而证实了所得结构的准确性。我们的研究结果在数据准确丰富的基础上,快速的找到了氨基酸中能量最低、结构稳定的旋转异构体,节约了实验时间和成本,为蛋白质药物设计提供了可靠依据。
具体实施方式
下面对本发明做进一步说明。
一种通过构建CHARMM ROTAMERS力场预测突变氨基酸侧链结构的方法,包括如下步骤:
a)下载并打开ROTAMERS库中含有某氨基酸全部rotamers的pdb格式文件,将其中的N种旋转异构体独立保存并分别命名为氨基酸英文简称1-N,如酪氨酸TYR即为TY1-4。
b)使用VMD视图软件打开pdb格式文件,选用VPK模型,此时可以观察到氨基酸的结构是由主链和侧链两部分组成,在VMD视图软件中测量氨基酸的键长Bonds、测量键角Angles、测量二面角Dihedrals,构建CHARMM ROTAMERS力场并得到N种旋转异构体的稳定结构。在VMD视图软件中,Atoms表示原子,可以知道每个原子的命名;Bonds表示键长,按顺序单击两个原子可测出其键长;Angles表示键角,此选项下依次单击三个原子即可测出其键角;Dihedrals表示二面角,依次单击选中四个原子即可测量出其二面角的角度。用VMD测量数据时每个IC需要四个连接的原子,它们有两种连接方式,正常模型需要测出I-J与K-L的键长、I-J-K与J-K-L的键角、I-J-K-L的二面角;非正常模型需要测出I-K*与K*-L的键长、I-K*-J与L-K*-J的键角、I-J-K*-L的二面角。
c)通过运用VMD软件对氨基酸N个旋转异构体进行显示,测量各有效原子之间的键长、键角、二面角,将这些数据记录分析,可以快速找到氨基酸侧链的变化,进而方便找到氨基酸稳定的旋转异构体结构。将测量完成的N种氨基酸旋转异构体的数据添加到旧CHARMM力场top模板文件中所对应氨基酸的位置。
d)在WinSCP软件中打开蛋白质文件并找到氨基酸所在位置,删除氨基酸侧链,将氨基酸名字末位字母改为1-N,在PuTTY软件中得到氨基酸1-N的N个输出文件fullprot.pdb;
e)使用VMD视图软件打开步骤d)中的fullprot.pdb文件,将得到的晶体结构与旧的CHARMM力场中对应的氨基酸结构和N种氨基酸旋转异构体结构分别进行对比。
f)通过公式
Figure GDA0003002800520000041
分别计算N种旋转异构体的旋转异构体与晶体偏转数值RMSD(v,w),式中v表示蛋白质晶体结构,w为步骤b)中氨基酸1-N或旧的CHARMM力场下该氨基酸的结构,x,y,z为蛋白质中每个重原子的坐标,n表示蛋白质侧链结构的原子数,i为蛋白质中第i个重原子。
g)取步骤f)中数值最小的RMSD(v,w)为最接近蛋白质晶体结构的旋转异构体。
h)将步骤g)中最接近蛋白质晶体结构的旋转异构体、蛋白质晶体结构以及旧CHARMM力场下结构文件上传到WinSCP软件,通过PuTTY得到输出结果e127_min.pdb文件并分别重新命名。
i)在PuTTY软件中运行./charmm<equ.inp指令进行分子动力学模拟,分别让三种结构运行输出,得到输出文件e127_dyn0并分别重命名。
补充说明上述步骤结合取得的效果。
通过运用VMD图形显示软件及PuTTY与WinSCP运行软件的结合,进行结构对比,我们找到了氨基酸不同旋转异构体中与晶体结构最相近且与旧CHARMM力场区分明显的稳定结构。通过能量最小化和分子动力学模拟研究,进行进一步测量与计算得出RMSD值,通过比较,进而证实了所得结构的准确性。我们的研究结果在数据准确丰富的基础上,快速的找到了氨基酸中能量最低、结构稳定的旋转异构体,节约了实验时间和成本,为蛋白质药物设计提供了可靠依据。具体的,步骤d)中在Putty软件中输入/charmm<step1_pdbreader.inp>step1_pdbreader.out指令运行charmm,得到氨基酸1-N的N个输出文件fullprot.pdb。
具体的,步骤h)中在PuTTY软件中输入vi solv1.inp命令进入insert模式,修改溶剂化中心后退出insert模式,依次输入命令./charmm<solv1.inp和./charmm<solv2.inp进行溶剂化,得到已加上水球的solv3文件,再依次输入【./charmm<patch.inp】、【./charmm<sb1.inp】、【./charmm<sb2.inp】、【./charmm<min.inp】四个指令得到输出结果e127_min.pdb文件。

Claims (3)

1.一种通过构建CHARMM ROTAMERS力场预测突变氨基酸侧链结构的方法,其特征在于,包括如下步骤:
a)下载并打开ROTAMERS库中含有某氨基酸全部rotamers的pdb格式文件,将其中的N种旋转异构体独立保存并分别命名为氨基酸英文简称1-N;
b)使用VMD视图软件打开pdb格式文件,选用VPK模型,在VMD视图软件中测量氨基酸的键长Bonds、测量键角Angles、测量二面角Dihedrals,构建CHARMM ROTAMERS力场并得到N种旋转异构体的稳定结构;
c)将测量完成的N种氨基酸旋转异构体的数据添加到旧CHARMM力场top模板文件中所对应氨基酸的位置;
d)在WinSCP软件中打开蛋白质文件并找到氨基酸所在位置,删除氨基酸侧链,将氨基酸名字末位字母改为1-N,在PuTTY软件中得到氨基酸1-N的N个输出文件fullprot.pdb;
e)使用VMD视图软件打开步骤d)中的fullprot.pdb文件,将得到的晶体结构与旧的CHARMM力场中对应的氨基酸结构和N种氨基酸旋转异构体结构分别进行对比;
f)通过公式
Figure FDA0003002800510000011
分别计算N种旋转异构体的旋转异构体与晶体偏转数值RMSD(v,w),式中v表示蛋白质晶体结构,w为步骤b)中氨基酸1-N或旧的CHARMM力场下该氨基酸的结构,x,y,z为蛋白质中每个重原子的坐标,n表示蛋白质侧链结构的原子数,i为蛋白质中第i个重原子;
g)取步骤f)中数值最小的RMSD(v,w)为最接近蛋白质晶体结构的旋转异构体;
h)将步骤g)中最接近蛋白质晶体结构的旋转异构体、蛋白质晶体结构以及旧CHARMM力场下结构文件上传到WinSCP软件,通过PuTTY得到输出结果e127_min.pdb文件并分别重新命名;
i)在PuTTY软件中运行./charmm<equ.inp指令进行分子动力学模拟,分别让三种结构运行输出,得到输出文件e127_dyn0并分别重命名。
2.根据权利要求1所述的通过构建CHARMM ROTAMERS力场预测突变氨基酸侧链结构的方法,其特征在于:步骤d)中在Putty软件中输入/charmm<step1_pdbreader.inp>step1_pdbreader.out指令运行charmm,得到氨基酸1-N的N个输出文件fullprot.pdb。
3.根据权利要求1所述的通过构建CHARMM ROTAMERS力场预测突变氨基酸侧链结构的方法,其特征在于:步骤h)中在PuTTY软件中输入vi solv1.inp命令进入insert模式,修改溶剂化中心后退出insert模式,依次输入命令./charmm<solv1.inp和./charmm<solv2.inp进行溶剂化,得到已加上水球的solv3文件,再依次输入【./charmm<patch.inp】、【./charmm<sb1.inp】、【./charmm<sb2.inp】、【./charmm<min.inp】四个指令得到输出结果e127_min.pdb文件。
CN201810591726.5A 2018-06-08 2018-06-08 通过构建charmm rotamers力场预测突变氨基酸侧链结构的方法 Active CN109002690B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201810591726.5A CN109002690B (zh) 2018-06-08 2018-06-08 通过构建charmm rotamers力场预测突变氨基酸侧链结构的方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201810591726.5A CN109002690B (zh) 2018-06-08 2018-06-08 通过构建charmm rotamers力场预测突变氨基酸侧链结构的方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN109002690A CN109002690A (zh) 2018-12-14
CN109002690B true CN109002690B (zh) 2021-05-18

Family

ID=64601132

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201810591726.5A Active CN109002690B (zh) 2018-06-08 2018-06-08 通过构建charmm rotamers力场预测突变氨基酸侧链结构的方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN109002690B (zh)

Families Citing this family (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2020034615A1 (zh) * 2019-02-21 2020-02-20 深圳晶泰科技有限公司 基于恒定pH分子动力学模拟的蛋白质质子化状态确定方法
CN110718265B (zh) * 2019-09-05 2021-02-26 复旦大学 靶向生物毒素的g-四联体式核酸适配体三级结构预测方法
CN115521929B (zh) * 2021-06-25 2024-08-06 济南大学 高活性农药活化脂激活酶突变体及其应用

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1414972A (zh) * 1999-12-02 2003-04-30 思罗姆-X股份有限公司 通过消除t-细胞表位来降低异源蛋白的免疫原性的方法
CN1672160A (zh) * 2002-05-20 2005-09-21 埃博马可西斯公司 在计算机上产生和筛选蛋白质文库
CN103761452A (zh) * 2013-12-11 2014-04-30 深圳先进技术研究院 基于随机模拟的折叠病致病机理的分析方法

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10468119B2 (en) * 2015-07-28 2019-11-05 Yeda Research And Development Co. Ltd. Stable proteins and methods for designing same

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1414972A (zh) * 1999-12-02 2003-04-30 思罗姆-X股份有限公司 通过消除t-细胞表位来降低异源蛋白的免疫原性的方法
CN1672160A (zh) * 2002-05-20 2005-09-21 埃博马可西斯公司 在计算机上产生和筛选蛋白质文库
CN103761452A (zh) * 2013-12-11 2014-04-30 深圳先进技术研究院 基于随机模拟的折叠病致病机理的分析方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN109002690A (zh) 2018-12-14

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Jiang et al. Drug–target affinity prediction using graph neural network and contact maps
CN109002690B (zh) 通过构建charmm rotamers力场预测突变氨基酸侧链结构的方法
CN107038348B (zh) 基于蛋白-配体相互作用指纹图谱的药物靶标预测方法
Bawono et al. Multiple sequence alignment
Brylinski et al. e FindSite: Improved prediction of ligand binding sites in protein models using meta-threading, machine learning and auxiliary ligands
Ahmed et al. A comparison of seed-and-extend techniques in modern DNA read alignment algorithms
Knudsen et al. Sequence alignments and pair hidden Markov models using evolutionary history
Rahman et al. Use of computer in drug design and drug discovery: A review
Giguere et al. Learning a peptide-protein binding affinity predictor with kernel ridge regression
EP1337958A2 (en) Method for self-validation of molecular modeling
Zok et al. MCQ4Structures to compute similarity of molecule structures
Liu et al. Detection, annotation and visualization of alternative splicing from RNA-Seq data with SplicingViewer
Dewey Whole-genome alignment
Lindow et al. Ligand excluded surface: A new type of molecular surface
Evteev et al. SiteRadar: utilizing graph machine learning for precise mapping of protein–ligand-binding sites
Pirovano et al. Multiple sequence alignment
CN107526939B (zh) 一种快速小分子结构对齐方法
Andersson et al. Assessing how multiple mutations affect protein stability using rigid cluster size distributions
Thomas et al. In silico protein engineering: Methods and Tools
CN110310706A (zh) 一种蛋白质无标绝对定量方法
Wang et al. Reconstruction of Protein Backbone with the alpha-Carbon Coordinates.
Friedman et al. Multiple Topology Replica Exchange of Expanded Ensembles (MT-REXEE) for Multidimensional Alchemical Calculations
Fonseca et al. Probing RNA native conformational ensembles with structural constraints
Tran et al. Repeat complexity of genomes as a means to predict the performance of short-read aligners
Rai et al. Software tools and resources for bioinformatics research

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant
TR01 Transfer of patent right
TR01 Transfer of patent right

Effective date of registration: 20221222

Address after: Room 1001-8, No. 2399, Chuangye Avenue, Huangpu District, Guangzhou, Guangdong 510000

Patentee after: Guangzhou Sanhuan Wenyue Intellectual Property Operation Co.,Ltd.

Address before: 250022 No. 336, South Xin Zhuang West Road, Shizhong District, Ji'nan, Shandong

Patentee before: University of Jinan

Effective date of registration: 20221222

Address after: D1101, Building 4, Software Industry Base, No. 19, 17, 18, Haitian 1st Road, Binhai Community, Yuehai Street, Nanshan District, Shenzhen, Guangdong, 518000

Patentee after: Shenzhen Xinrui Gene Technology Co.,Ltd.

Address before: Room 1001-8, No. 2399, Chuangye Avenue, Huangpu District, Guangzhou, Guangdong 510000

Patentee before: Guangzhou Sanhuan Wenyue Intellectual Property Operation Co.,Ltd.