#分子模拟#同源建模从入门到精通 (二)

上期我们介绍了Swiss-model进行同源建模，虽然建模自动化非常方便，但是自己可以调节的地方较少，对待序列相似度较高的还不错，但是对待序列相似度低的话可能建模的质量就不怎么好了，所以今天给大家介绍同源建模界的鼻祖同时也是同源建模的大哥大，Modeller，要知道我们常用的商业软件Discover Studio以及YASARA，其同源建模实际上就是使用的Modeller。这也侧面说明了Modeller在同源建模界的地位。
由于Modeller是命令化使用，所以有许多人对其心存敬畏，但是真正接触后可以发现其在强大的基础上的平易近人，今天就带领大家初识Modeller：

软件下载与简单安装

下载地址: https://salilab.org/modeller/download_installation.html
Modeller 的license： MODELIRANJE
注意，该软件仅学术用户免费

Window安装

双击解压32位或者64位文件即可

Linux安装（Debian/Ubuntu）

sudo env KEY_MODELLER=MODELIRANJE dpkg -  i 包名称.deb

Modeller 之单模板建模

Modeller虽然自带搜索模板功能，但是其每次更新数据库比较麻烦，还是建议用NCBI BLAST进行搜索，首先打开NCBI，输入蛋白名称：

Paste_Image.png

点击蛋白分类，右侧选择种属，然后选择自己的目标序列。

Paste_Image.png

再点击右侧的RUN BLAST，在BLAST 里选择搜索的库位pdb数据库，后blast。

Paste_Image.png

步骤原理与Swiss-Model类似，结果选择的方式与Swiss-Model相似，由于我们进行的是单模板建模，所以选择一个质量最好的已知晶体结构进行建模。（下次教程会提到多模板建模）。同时下载目标序列。将目标序列修改成如下:

1.修改目标序列

>P1;序列名称
sequence:目标序列名称:::::::0.00: 0.00
此处填写自己的序列*

File: 目标序列名称.ali

---

例子:

>P1;TvLDH
sequence:TvLDH:::::::0.00: 0.00
MSEAAHVLITGAAGQIGYILSHWIASGELYGDRQVYLHLLDIPPAMNRLTALTMELEDCAFPHLAGFVATTDPKAAFKDIDCAFLVASMPLKPGQVRADLISSNSVIFKNTGEYLSKWAKPSVKVLVIGNPDNTNCEIAMLHAKNLKPENFSSLSMLDQNRAYYEVASKLGVDVKDVHDIIVWGNHGESMVADLTQATFTKEGKTQKVVDVLDHDYVFDTFFKKIGHRAWDILEHRGFTSAASPTKAAIQHMKAWLFGTAPGEVLSMGIPVPEGNPYGIKPGVVFSFPCNVDKEGKIHVVEGFKVNDWLREKLDFTEKDLFHEKEIALNHLAQGG*

File: TvLDH.ali

---

其中>P1;序列名称写在第一行，为索引头,第二列的sequence:表示文件包含未知结构的序列，*表示结尾标记

2.目标序列与模板进行比对

from modeller import *

env = environ()
aln = alignment(env)
mdl = model(env, file='模板文件名', model_segment=('FIRST:链','LAST:链'))
aln.append_model(mdl, align_codes='模板pdb名称+链', atom_files='模板文件名.pdb')
aln.append(file='目标序列名称.ali', align_codes='目标序列名称')
aln.align2d()
aln.write(file='保存文件名称.ali', alignment_format='PIR')
aln.write(file='保存文件名称.pap', alignment_format='PAP')

File:脚本名称1.py

---

例子:

from modeller import *

env = environ()
aln = alignment(env)
mdl = model(env, file='1bdm', model_segment=('FIRST:A','LAST:A'))
aln.append_model(mdl, align_codes='1bdmA', atom_files='1bdm.pdb')
aln.append(file='TvLDH.ali', align_codes='TvLDH')
aln.align2d()
aln.write(file='TvLDH-1bdmA.ali', alignment_format='PIR')
aln.write(file='TvLDH-1bdmA.pap', alignment_format='PAP')

File: align2d.py

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首先我们在python中导入modeller模块，然后创建一个environ()的实例，再然后创建一个空的比对aln模型。再创建一个新的蛋白模型，mdl，该蛋白模型是保存了的模板序列的优化。append_model()命令转化模型的pdb序列进入aln内，append()命令将目标序列同样也加入。执行align2d()实例进行比对。然后写出比对的结果为PIR与PAP格式。

使用modeller执行脚本命令

mod+版本号 脚本1.py

3.构建模型

from modeller import *
from modeller.automodel import *
#from modeller import soap_protein_od

env = environ()
a = automodel(env, alnfile='比对好的文件.ali',
              knowns='已知模板+链', sequence='目标序列',
              assess_methods=(assess.DOPE,
                              #soap_protein_od.Scorer(),
                              assess.GA341))
a.starting_model = 模型其实编号
a.ending_model = 模型结束编号
a.make()

File: 脚本名称2.py

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例子

from modeller import *
from modeller.automodel import *
#from modeller import soap_protein_od

env = environ()
a = automodel(env, alnfile='TvLDH-1bdmA.ali',
              knowns='1bdmA', sequence='TvLDH',
              assess_methods=(assess.DOPE,
                              #soap_protein_od.Scorer(),
                              assess.GA341))
a.starting_model = 1
a.ending_model = 5
a.make()

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采用自动建模实例，automodel()，并选择已知模型，目标序列，assess_methods()内选择模型的评价方法，具体的评价方法后头将会再讲。make()实例完成建模的计算。

使用modeller执行脚本命令

mod+版本号 脚本1.py

完成后对应的脚本1.log将会产生日志文件，里面有用的模型评价整体内容。

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例子:

>> Summary of successfully produced models:
Filename                          molpdf     DOPE score    GA341 score
----------------------------------------------------------------------
TvLDH.B99990001.pdb           1763.56104   -38079.76172        1.00000
TvLDH.B99990002.pdb           1560.93396   -38515.98047        1.00000
TvLDH.B99990003.pdb           1712.44104   -37984.30859        1.00000
TvLDH.B99990004.pdb           1720.70801   -37869.91406        1.00000
TvLDH.B99990005.pdb           1840.91772   -38052.00781        1.00000

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4.模型评价

from modeller import *
from modeller.scripts import complete_pdb

log.verbose()    # request verbose output
env = environ()
env.libs.topology.read(file='$(LIB)/top_heav.lib') # read topology
env.libs.parameters.read(file='$(LIB)/par.lib') # read parameters

# read model file
mdl = complete_pdb(env, '评价的模型.pdb')

# Assess with DOPE:
s = selection(mdl)   # all atom selection
s.assess_dope(output='ENERGY_PROFILE NO_REPORT', file='文件名称.profile',
              normalize_profile=True, smoothing_window=15)

File: 脚本3.py

使用complete_pdb脚本对PDB文件进行读取并准备其的能力计算，DOPE能量计算使用assess_dope命令，每个滑块窗使用15个残基（ERRAT2为9个），得出的文件名称.profile可以用GNUPLOT或者例如python的matplotlib包进行读取。

结果例子如下：

Paste_Image.png

可以看出序列220-250结果没有模板模型质量的好，可以进行下一步的loop 优化，我们下期详细讲解，敬请关注。
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