오목 - 클라우드의 온라인

프로그램:

이름

오목함 - 구조 및 보존에서 단백질 리간드 결합 부위의 예측자

개요

오목 [옵션] PDBFILE OUTPUT_NAME

기술

ConCavity는 진화 시퀀스를 결합하여 단백질 리간드 결합 부위를 예측합니다.
보존 및 3D 구조.

ConCavity는 PDB 형식의 단백질 구조를 입력으로 사용합니다. PDB파일 및 선택적으로 파일
구조 파일에서 사슬의 진화적 시퀀스 보존을 특성화합니다.

다음 결과 파일이 기본적으로 생성됩니다.

· 각 사슬에 대한 잔류 리간드 결합 예측(*.scores).

· PDB 형식 파일의 잔류 리간드 결합 예측(잔기 점수는
온도 요인 필드, *_residue.pdb).

· DX 형식 파일(*.dx)의 포켓 예측 위치.

· 예측을 시각화하는 PyMOL 스크립트(*.pml).

PyMol에서 예측을 시각화하려면(시스템에 설치된 경우) 스크립트를 로드합니다.
프롬프트에서 "pymol 1G6C_test1.pml"을 입력하거나 pymol을 통해 로드하여
인터페이스.

원하는 경우 PDB 및 DX 파일을 다른 분자 뷰어에 입력할 수 있습니다. 여러 개의
추가 출력 형식을 사용할 수 있습니다. 아래를 참조하십시오. 잔류물 번호는
.scores 파일은 PDB 파일과 일치하지 않을 수 있습니다.

ConCavity 접근 방식은 그리드 생성, 포켓의 세 가지 개념적 단계로 진행됩니다.
추출 및 잔류물 매핑(종이의 방법 참조). 먼저 구조와
단백질의 진화적 특성은 주변을 둘러싼 규칙적인 3D 격자를 만드는 데 사용됩니다.
각 그리드 포인트와 관련된 점수가 추정치를 나타내는 단백질
결합된 리간드 원자와 겹칠 가능성. 둘째, 연속적인 상위 그룹
스코어링 그리드 포인트는 클러스터링되어 주어진 모양과 크기에 맞는 포켓을 추출합니다.
제약. 마지막으로, 모든 단백질 잔류물은 가능성에 대한 추정치와 함께 점수가 매겨집니다.
추출된 포켓에 대한 근접성을 기반으로 리간드에 결합합니다.

이러한 단계에 대해 설명된 각 알고리즘은 오목하게 구현됩니다. 참조
예.

참조

Capra JA, Laskowski RA, Thornton JM, Singh M 및 Funkhouser TA(2009) 단백질 예측
진화적 서열 보존과 3D 구조를 결합하여 리간드 결합 부위.
플로스컴퓨팅바이오, 5(12).

옵션

PDB파일 PDB 형식의 단백질 구조 파일입니다. 출력_이름 출력의 일부가 됩니다
파일 이름이며 "/"를 포함할 수 없습니다. 출력은 현재 디렉토리에 기록됩니다.

입력
-보존 PATH
"-conservation" 옵션이 제공되지 않으면 보존 정보가 제공되지 않습니다.
존경받는. 각 단백질 사슬에 대한 별도의 보존 파일이 있습니다.
구조 및 -conservation 옵션에 대한 입력은 이러한 파일의 접두사입니다.
ConCavity의 거의 전체 PQS에 대해 사전 계산된 보존 파일 사용 가능
웹사이트. 자신의 시퀀스 보존 값을 계산하려는 경우
정렬, 우리는 JSD 알고리즘을 권장합니다:
<http://compbio.cs.princeton.edu/conservation/>, 다음과 같이 사용 가능 점수_보존(1)
보존 코드 패키지에서.

그리드 창조
-grid_method ligsite|서핑넷|포켓파인더|커스텀
-해결 INT INT INT
그리드 해상도를 설정합니다.

-간격 뜨다
그리드 간격을 설정합니다.

포켓 추출
-추출_메서드 검색|topn|사용자 정의
-extraction_threshold_range_cutoff 흙손
반복 중지 수색 이진 검색 창의 지름이 작은 경우 방법
보다 -extraction_threshold_range_cutoff * 상한 임계값. 권장 값: 1-6.
태만: 0.

잔여 매핑
-res_map_method 흐림|dist|dist-thresh|사용자 정의

이러한 각 알고리즘은 텍스트에 설명되어 있으며 각 알고리즘에는 여러 가지 추가 기능이 있습니다.
행동을 바꾸는 매개변수. "custom" 옵션을 사용하면 값을 설정할 수 있습니다.
각 단계에 대한 모든 매개변수의 사전 설정(예: ligsite, 검색, 흐림)은
명령줄에서 설정한 값을 재정의하므로 "custom"을 사용하여 완전히 제어하십시오.

산출
또한 여러 출력 형식 옵션이 있습니다. 포켓 예측 그리드 값을 출력할 수 있습니다.
다음 형식으로:

-print_grid_dx 0 | 1
DX 형식. 이것은 1 기본적으로

-print_grid_pdb 0 | 1
PDB 형식. 잔여 예측은 잔여 점수와 함께 PDB 파일로 출력됩니다.
온도에 매핑됩니다. 요소 필드 및 포켓 번호를 잔류 시퀀스 필드로.

-print_grid_txt 0 | 1
원시 텍스트.

-v 상세 모드.

사용 예

참고: 실행하기 전에 예제 데이터 파일을 복사하고 압축을 풀어야 할 수도 있습니다.
다음 예.

1. 기본 값으로 오목하게 실행됩니다(논문에서 ConCavity^L과 동일).
구조 1G6C.pdb에서 발견된 보존 값을 고려하십시오.
보존_데이터/. 이 예측 세트를 "test1"이라고 합니다. 이것은 생산
현재 디렉토리의 다음 기본 결과 파일:

오목 - 보존 /usr/share/doc/concavity/examples/conservation_data/1G6C /usr/share/doc/concavity/examples/1G6C.pdb test1

2. 예를 들어 ConCavity_Pocketfinder, Search 및
블러, 다음을 입력합니다.

오목 - 보존 /usr/share/doc/concavity/examples/conservation_data/1G6C -grid_method pocketfinder -extraction_method 검색 -res_map_method 흐림 /usr/share/doc/concavity/examples/1G6C.pdb cc-pocketfinder_search_blur

노트

저자는 주로 시각화를 위해 PyMol 및 Chimera를 사용하지만 출력 범위는
형식은 대부분의 구조 분석 프로그램으로 데이터를 가져올 수 있어야 함을 의미합니다.
보고 싶은 다른 출력 형식이 있으면 알려주십시오.

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