Gromacs教程II-MD结果分析 - 图文

RMSD的收敛

当心!因为你的蛋白质可能会跳出盒子外, 我们必须重新制作轨迹来把中间周期性图像中的粒子拽回来。为此,运行以下命令:

trjconv -f traj.xtc -o traj_nojump.xtc -pbc nojump 由于RMSF计算也给出平均结构,我们现在计算均方根偏差(RMSD)。RMSD通常被用作指示到平衡状态的收敛情况。前面说过,RMSD仅仅是个距离单位,值越小越好。RMSD用g_rms程序计算。首先计算所有原子的RMSD,使用起始结构作为参考:

g_rms -f traj_nojump.xtc rmsd-all-atom-vs-start.xvg

-s

topol.tpr

-o ==Q== If observed, at what time and value does the RMSD reach a plateau? ( T )

再次计算RMSD,但只计算骨架原子: g_rms -f traj_nojump.xtc rmsd-backbone-vs-start.xvg

-s

topol.tpr

-o 这次,RMSD达到了一个低值,这是由于排除了侧链原子(侧链原子往往更容易发生运动)。两个RMSD最后都应到达一个平台值。这意味着蛋白质结

构达到了与参考结构有一定距离并或多或少保持那个距离。然而,随着距离的增加,可能构象的数目也在增加。这意味着虽然RMSD达到了一个平台值,结构仍然可能在向平衡状态收敛。出于这个原因,建议同时检查一下向平均结构的收敛情况。

echo 1 | trjconv -f traj_nojump.xtc -s topol.tpr -o protein.xtc

g_rms -f protein.xtc rmsd-all-atom-vs-average.xvg g_rms -f protein.xtc rmsd-backbone-vs-average.xvg

-s

average.pdb

-o -s average.pdb -o 比较与上次图像的差别。注意RMSD值的平衡点。

==Q== Briefly discuss two differences between the graphs against the starting structure and against the average structure. Which is a better measure for convergence?

回旋半径的收敛

QA的最后一步,我们将计算回旋半径。这个值表示每次分子形状的变化。将回旋半径与试验得出的回旋半径相比较。可以用g_gyrate计算回旋半径。该程序也会给出个性因子(individual components),相应于惯性矩阵的本征值。这意味着,第一个individual component对应于原子的最长轴,最后一个individual component相应于最小轴。这三个轴能说明分子的形状。输入以下命令:

g_gyrate -f traj.xtc -s topol.tpr -o radius-of-gyration.xvg 看看回旋半径和individual components,注意这些值如何达到平衡值。 ==Q== At what time and value does the radius of gyration converge? ( T ) 这里,我们完成了分析的第一部分,包括图像检查和质量检查。现在该深入一点了,挖掘一下蛋白质内部发生的情况。第二部分的分析包括结构特性,这些特性可用蛋白质形状,例如氢键数量、溶剂可接近表面或特定原子-原子之间的距离等。Let’s go。

结构分析:由形状得出的特性

如果提示需要选择,选择 \;如果没有特别提示或者没有 if no selection is specifically stated or does not follow logically from the text.

To get rid off the noise, please use the 'Running Average' method in 'Data->Transformation' to smooth your graphs with xmgrace 如果确认了模拟已经收敛,就可以进行真正的分析了。对模拟数据的分析,可以分为几种类型。第一种包括对单个图形的解释,通过一些函数逐个点进行计算得到一个值或者一些值;例如RMSD和回旋半径的计算。这些特性可称为构型,依赖或瞬间特性。另外一种是可以通过一定时间范围内的平均化来分析的特征,比如相互关系或波动。本部分将进行一些通常的分析,每个都能得到直接来自于轨迹(不同时间下的坐标)的一个时间序列值。这些问题可以参考程序运行时的屏幕输出或者图形。

溶剂可及表面面积

一个可能感兴趣的特性是蛋白质表面可被溶剂到达的面积,一般指溶液科技表面 (SAS)或者溶剂可及表面面积 (SASA)。还可细分为亲水性SAS和疏水性SAS。除此之外,SAS可以和一些经验参数一起使用,得到一个溶剂化自由能的估计。 所有这四个参数都可用g_sas程序完成。本程序也允许计算每个残基或原子一段时间内的平均SAS。输入下面的命令,设置需要计算SAS的基团和输出基团,查看输出文件。

g_sas -f traj_nojump.xtc -s topol.tpr -o solvent-accessible-surface.xvg -oa atomic-sas.xvg -or residue-sas.xvg

==Q== Focusing on the loop1 (residues 53-62), which residues are the most accessible to the solvent?

氢键

另一可能能提供很多信息的性质是氢键,内部氢键(蛋白质-蛋白质)或蛋白质与其周围的溶剂之间的氢键都是这样。氢键的存在与否可以通过氢键受体和供体对的距离和键角来推断。为了计算氢键,使用如下命令(并用Xmgrace查看输出文件):

echo 1 1 | g_hbond -f traj_nojump.xtc -s topol.tpr -num hydrogen-bonds-intra-protein.xvg

echo 1 12 | g_hbond -f traj_nojump.xtc -s topol.tpr -num hydrogen-bonds-protein-water.xvg

==Q== Discuss the relation between the number of hydrogen bonds for both cases and the fluctuations in each.

特定氢键可以用包含相应原子数量的索引文件来得出。从分析1得出的RMSF及b-factors显示loops 2 和 3 (helix 2附近)值比较高。实验数据也显示,loop 1可能在UbcH6 and UbcH8的多个行为中起了一定作用。看看这些loop所包含的氢键连接。第一个命令会在菜单中弹出3个新的条目去选择基团,每个loop一个。第二个命令是一个通用命令g_hbond,需要一个索引文件。你可能想看看每个loop里的氢键、loop1和loop2之间的氢键;例如,某个特定的loop和蛋白质其他部分的氢键(为此可能需要修改索引文件,不明白就找人问问)或者和水形成的氢键,等...

echo \53-62\\nname 16 loop1\\nr 87-94\\nname 17 loop2\\nr 110-117\\nname 18 loop3\\nq\| make_ndx -f confout.gro -o my_index.ndx

g_hbond -f traj_nojump.xtc -s topol.tpr hydrogen-bonds-loop.xvg -n my_index.ndx

-num ==Q== What can you say about the stability of the hydrogen bonds for these loop regions?

==Q== On the hydrogen bonding basis, which loop is the more, respectively less, stable? Did you detect H-bonding between loops?

盐桥

除了氢键之外,蛋白质也常在不同的带点残基之间形成盐桥。这对蛋白质的结构有重要的稳定作用,尤其是当它们位于一个憎水环境,例如蛋白质核心。但是盐桥也能在蛋白质暴露表面看到,对于介导蛋白质识别过程往往很重要。盐桥的存在,可以用g_saltbr来查看。当需要时,通过设置选项-sep,这个程序可以为每对相反的带电残基产生一个输出文件,这些残基位于轨迹中的某点,彼此之间在一定的隔断距离范围内(这里是0.5 nm,通过选项-t设置)。这将产生许多文件,所以分析时最好建立一个单独的文件夹。执行以下命令: mkdir saltbridge cd saltbridge

g_saltbr -f ../traj_nojump.xtc -s ../topol.tpr -t 0.5 -sep 为了更清晰点,删除有关钠离子和氯离子的文件: rm -f *CL-* *NA+* \\#*

看看以下残基之间的相互作用:

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GLU-56 (resp. ASP-56) 和 LYSH-60 LYSH-60 和 ASP-88

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