ACEMD之利用HTMD進行配體結合分析

序

ACEMD是一款專門針對NVIDIA圖形處理器（GPU）運行而優化的分子動力學軟體，是世界上最快的分子動力學引擎之一。

HTMD是一個HTMD基於Python的分子可編程環境，用於準備、處理、模擬、可視化和分析分子系統。用戶使用HTMD可以在幾行代碼內完成非常複雜的協，且HTMD是開源的，所以你可以添加你自己的應用程序

由於其基於Python，其可視化及分析作圖是其非常大的優勢，可以很好地利用Python的作圖功能進行動力學數據的分析作圖，本文主要介紹小分子配體的結合分析。

Ligand binding analysis

#!/usr/bin/python3

# coding: utf-8

# In[1]:導入模塊，開啟視圖

from htmd.ui import *

%pylab inline

# In[2]:過濾軌跡

sets = glob("datasets/*/")

sims = []

for s in sets:

fsims = simlist(glob(s + "/filtered/*/"), "datasets/1/filtered/filtered.pdb")

sims = simmerge(sims, fsims)

# In[3]:計算metrics

metr = Metric(sims)

metr.set(MetricDistance("protein and name CA", "resname MOL and noh", metric="contacts"))

data = metr.project()

# In[4]:設置時間步長

data.fstep = 0.1

# In[5]:繪製軌跡長度

data.plotTrajSizes()

# In[6]:刪除不合適軌跡

data.dropTraj()

# In[7]:用TICA方法聚類軌跡

tica = TICA(data, 2, units="ns")

dataTica = tica.project(3)

# In[8]:Bootstrapping

dataBoot = dataTica.bootstrap(0.8)

# In[9]:聚類構象

dataBoot.cluster(MiniBatchKMeans(n_clusters=1000))

# In[10]:建立馬爾科夫模型

model = Model(dataBoot)

# In[11]:繪製馬爾科夫圖形

model.plotTimescales()

# In[12]:獲取5ns

model.markovModel(5, 5, units="ns")

# In[13]:繪製自由能面

model.plotFES(0, 1, temperature=298)

# In[14]:繪製自由能面

model.plotFES(0, 1, temperature=298, states=True)

# In[15]:可視化

from htmd.config import config

config(viewer="ngl")

model.viewStates(ligand="resname MOL and noh")

# In[16]:計算動力學，定量化

kin = Kinetics(model, temperature=298, concentration=0.0037)

# In[17]:計算與源速率差值

r = kin.getRates()

print(r)

# In[18]:繪製所有狀態的自由能和平均值圖形

kin.plotRates()

# In[19]:繪製FluxPathways

kin.plotFluxPathways()

參考資料

https://software.acellera.com/docs/latest/htmd/userguide/introduction.html

https://software.acellera.com/docs/latest/htmd/userguide/building.html

https://software.acellera.com/docs/latest/htmd/userguide/running.html

https://software.acellera.com/docs/latest/htmd/userguide/analysing.html

http://gainstrong.net/works/hudong/

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