您的位置 首页 Protocol

【小工具教程】准备Amber文件

用途

为Amber分子动力学模拟准备所需的拓扑和坐标文件。支持生物大分子、有机小分子体系,暂不支持膜蛋白。

预备知识

溶剂模型

通常研究的有机生物体系是在溶液(尤其是水溶液)中进行的,水对蛋白折叠、热力学性质有着极为重要的影响。为了反映溶剂化效应,一般要在分子动力学模拟中采用溶剂模型。溶剂模型可分为两类:显式溶剂模型(explicit solvent model)隐式溶剂模型(implicit solvent model)

  • 显式溶剂模型

该模型直接将研究体系放在水盒子中,通常还添加抗衡离子以中和体系电荷。这种直接模拟溶质与溶剂之间相互作用的方法,大大提高了模拟的准确性,但大量水分子也会带来计算量的急剧增加。通常使用一定大小的水盒子把溶质包裹起来,采用周期边界条件(periodic boundary condition,PBC)来表现无限溶剂环境。

  • 隐式溶剂模型

该模型不添加水分子,而用连续介质模型(数学方程)来反映该效应。隐式溶剂模型有许多优势,包括:减少体系粒子数目,降低计算开销;无溶剂摩擦效应,加快构像变化,避免长时间模拟;无需显式水的平衡过程。最著名的模型为广义波恩(Generalized Born,GB)方法。

通常,我们在做常规分子动力学模拟时会采用显式溶剂模型,而在之后的结合自由能计算则采用隐式溶剂模型(MM/GB(PB)SA方法)

水模型

显式溶剂模型需要在溶质周围填充水分子,至今已经发展出许多水模型,以重现水的不同性质。Amber中可使用的水模型包括:TIP3P、TIP3P/F、TIP4P、TIP4P/Ew、TIP5P、OPC、OPC、POL3、SPC/E、SPC/Eb、TIP3PFB和TIP4PFB。此外,还有有机溶剂非可极化模型,包括:甲醇、氯仿、N-甲基乙酰胺以及尿素-水混合溶剂。

其中,最常用的水模型是TIP3P。该模型已经被证实在许多性质上与真实水存在不少差距。但由于历史原因,过去很多力场都是基于TIP3P水模型建立的,总能量中溶剂部分的误差在一定程度上被抵消了。TIP3P水模至今仍然在生物分子模拟中非常流行。

OPC是一个新的非极化、4点、3电荷刚性水模型,它在许多性质上显著更好于常用的刚性水模型(如TIP3P)。最近对AMBER ff99SB的更新,消除了它对TIP3P水模型固有的偏倚,OPC也因此成为与之搭配使用的首推之选

更多关于水模型的介绍,请见Amber 20手册第52-54页。

入口

平台地址:https://cloud.yinfotek.com/

功能入口:左侧菜单栏【计算方案】->【小工具】->【分子动力学】->【准备Amber文件】

步骤

1. 上传分子结构

上传处理好的3D分子结构文件。分子无残基、氢原子缺失,mol2文件还需带有原子电荷(请参照【处理PDB结构(进阶版)】、【准备化合物结构】和【添加原子电荷】等教程)。

  • 强烈建议:生物大分子(蛋白、核酸、多糖、磷脂)、辅酶、水、金属离子等结构采用pdb格式文件,有机小分子用mol2格式。
  • 相同格式的组分,可合并为一个文件,也可分别上传。如下图,receptor.pdb包含蛋白、核酸、多糖、磷脂、辅酶、水和金属离子,ligand-A.mol2和ligand-B.mol2为有机小分子。
  • 上传多个mol2文件时需要注意顺序,因为这决定了它们在研究体系中的排列顺序。例如,先上传ligand-A.mol2后上传ligand-B.mol2,那么,在复合物体系中,它们的顺序是AB;反之为BA。

当有mol2文件时,会自动显示其残基名,用户可修改为合适的名称,以便准确标记该分子,方便后续分析。残基名由三个(通常大写)英文字母和(或)阿拉伯数字组成,例如:BAX。

如下图所示,ligand-A.mol2文件包含2个分子,残基分别为BAX和BAY,而ligand-B.mol2文件包含1个分子,残基名为YF5。

2. 上传参数文件

参数文件不是必须的,通常用于补充缺失的、特殊的参数,如:修饰后残基(非标准残基)的参数文件、辅酶参数文件、【添加原子电荷】时提示缺少的某些参数、特殊处理的金属参数。

3. 设置模拟环境

有机生物体系通常在溶剂环境中进行模拟。若需使用显式溶剂,可通过该设置添加溶剂和离子。

4. 分子力场

默认采用以下Amber力场,且目前暂不支持变更:

  • ff19SB:蛋白
  • BSC1:DNA
  • OL3:RNA
  • GLYCAM_06j:多糖
  • lipid17:磷脂
  • GAFF2:有机小分子(支持C、N、O、S、P、H、F、Cl、Br和I等元素)

5. 查看体系,下载文件 amber_files.zip

作者: 殷赋科技

广州市殷赋信息科技有限公司(简称“殷赋科技”),成立于2015年11月。承蒙多所高校教授与研究生的鼎力支持,我们在药物设计与筛选、计算化学/化学信息学、计算生物学/生物信息学及机器学习等领域进行了长期研究并积累了丰富的实践经验。殷赋科技坚持“科技引领创新,专业提升效率”的理念,致力于成为国际领先的科研与应用信息技术服务提供商,推动国内外科研、教育机构与研发企业共同发展,在“信息咨询、计算服务、教育培训、软件开发”等方面为客户提供优质的一站式服务。



发表回复

您的电子邮箱地址不会被公开。 必填项已用*标注

评论列表(5)

联系我们

联系我们

(44)07934433023

在线咨询: QQ交谈

邮箱: info@bioengx.org

关注微信
微信扫一扫关注我们

微信扫一扫关注我们

关注微博
返回顶部