Yasara MD 实例分享

lrf1980

在所有的MD软件中，yasara恐怕是操作最简单，可视化程度最好的软件了。但因为MD本身的计算过程相对来说涉及的参数较多，同时出错的可能也较大，所以在学习MD的过程一定需要按照一些已经有实验数据或者文献报道的数据自己走一遍去重复这些结果，才能比较全面的对自己的学习过程有很好的掌握及理解。

本实例重点分享用MD来计算binding energy，再跟实验数据做比对这几步来考察学习的过程。
附件中的参考文献是本文例子中的数据来源，另外也分享该文献引用的另外一个数据库，包含了更多的实验数据结果（该数据中的自由能是由 deltaG=-RTlnK计算得到）。

实例一： 1A42
1. yasara 打开蛋白质的pdb文件，简单处理一下该文件，删除水分子，然后将该文件split一下。（如果不做这个split，直接将该复合物做MD，最后是不能用分析binding energy的macro来计算binding energy的）
2. 然后在edit菜单里，选择clean -> all
3. 添加水盒子，确定边界条件及立场，这里选的是Amber03
4. 将文件存成sce
5. 清除窗口所有内容，选择option菜单， macro & movie， set target， 选刚才存好的文件。然后再选择play macro， 从跳出的菜单里选md_run。 这个时候就完成了所有的md设置，理论上你就可以看到在窗口里有md的图像了。
6. yassara的md默认是一直跑，直到手动停止的。
7. 在合适的时候停止md，然后用macro md_analyzebindenergy 来计算一下binding energy

下面是我自己跑1A42这个蛋白质时得到的比较早的snapshoot的binding energy数据。

____Time[ps] Energy[ kJ/mol ]
       0.000      -90.237
     100.000     -179.138
     200.000     -126.061
     300.000     -160.649
参考附件中该蛋白质的binding energy，-56.42， 应该说我们前期的值还是比较合理的接近文献报道的值，这样我们对上面的整个步骤也有较大的信心。当然跑这么一点时间还是不能说明什么问题的，大家可以尝试跑更长的时间看看这个体系的变化趋势。

实例二： 1D3D

用上面的步骤重复处理1D3D这个蛋白，然后跑md，这个蛋白我跑的时间比较长， 23.3 ns
下面是前面一部分的snapshoot的binding energy数据。

____Time[ps] Energy[ kJ/mol ]
       0.000      589.939
     100.000      205.610
     200.000      112.547
     300.000       97.199
     400.000      198.370
     500.000      232.398
     600.000      402.753
     700.000      203.900
     800.000      460.470
     900.000      448.197
    1000.000      311.705
       .
       .
       .
    8500.000      -49.313
    8600.000       25.690
    8700.000      132.245
       .
       .
   12500.000     -244.101
   12600.000     -122.506
   12700.000     -139.214
       .
       .
   23100.000      -26.783
   23200.000      114.671
   23300.000      -25.781
这个体系就不像前面的那个蛋白质一样，而且跑了很长的时间都没有趋势向实验结果靠近。实际上23.3ns后的结果虽然是-25.78， 但是通过分析蛋白质的结构发现，在跑md的过程，时间上蛋白质的结构变的越来越松散了，最后23.3ns的时候跟最初的结构完全不一样了。

问题出现了，两次md的过程得到的结论不一致，应该如何解决呢？ 目前在摸索过程中，欢迎大家指出问题所在，帮助提高：）

附件压缩包里包含三个目录，一个1A42的相关文件，1个1D3D的相关文件，最后一个是参考文件及binding ernergy数据库文件。

Note： 个人认为这个里计算的binding energy应该不是严格的delta G的概念。个人借用了delta G数据来做参考，用于考察md过程是否有问题而已，希望不会给大家带来不必要的误解。

fanc232

楼主，请问，您这篇帖子里面的ΔG是拿什么方法算的？通过PMF曲线算的，MM/PBSA还是别的什么方法？

川大-灰太狼

首先感谢分享！
其次，你的MD过程，还存在一点问题。
1. 首先导入蛋白pdb文件，删除不必要的小分子，然后将配体和蛋白分割一下（split），保留晶体水分子，并在Option中确定环境的pH值，这样就加氢了；
2. 优化氢键网络，这样就纠正一些错误了的氢键或者金属配位键；
3. 添加水盒子，确定边界条件；
4. 然后在edit菜单里，选择clean -> all；
5. 将文件存成sce；
6. 选择option菜单， macro & movie， set target， 选刚才存好的文件。然后再选择play macro， 从跳出的菜单里选md_run。 这个时候就完成了所有的md设置，理论上你就可以看到在窗口里有md的图像了。

川大-灰太狼

为了保证你的md的重复性，在取样的时候可以把步长改小点，这样重现度就提高了。

lrf1980

川大-灰太狼 发表于 2015-1-9 23:48
首先感谢分享！
其次，你的MD过程，还存在一点问题。
1. 首先导入蛋白pdb文件，删除不必要的小分子，然后将 ...

最后体系都会加水分子，为什么需要保留晶体里的水分子呢？背后的理论和原因是什么？
环境的pH我是直接按照md_run里的默认设置7.4，优化氢键网络这个没有做，谢谢提醒。

lrf1980

川大-灰太狼 发表于 2015-1-9 23:49
为了保证你的md的重复性，在取样的时候可以把步长改小点，这样重现度就提高了。 ...

记住了，改天再试试。非常感谢

lrf1980

fanc232 发表于 2015-1-9 18:45
楼主，请问，您这篇帖子里面的ΔG是拿什么方法算的？通过PMF曲线算的，MM/PBSA还是别的什么方法？ ...

个人认为这里计算的不是delta G，灰大大能帮忙进一步解释么？
虽然我自己用了这个delta G来参考自己的md过程，但只是一个退而求其次的办法。目的是确认自己做md的过程没有出什么大问题。怎么用yasara来就delta G，还没有琢磨清楚

WLQ

非常感谢楼主的分享。

dongpanpan

你好，请问我想研究芳香族氨基酸之间的Pi-Pi interaction 对蛋白质热稳定性的影响，你觉得可以直接用yasara中的view other interaction 行吗

lrf1980

dongpanpan 发表于 2016-7-27 16:45
你好，请问我想研究芳香族氨基酸之间的Pi-Pi interaction 对蛋白质热稳定性的影响，你觉得可以直接用yasara ...

可不可以做动力学的模拟，然后看看在整个的模拟过程中pi-pi interaction 的贡献？