Các mã nguồn mở có sẵn để nghiên cứu gấp protein?

8

Tôi muốn kiểm tra ảnh hưởng của các tham số hòa tan trong các mô hình hòa tan ngầm và tự hỏi mã nào có sẵn miễn phí dưới dạng chương trình độc lập để gấp protein của protein nhỏ và sử dụng phương pháp giảm thiểu năng lượng thay vì động lực học, vì vậy tôi không tìm kiếm mã động lực phân tử .

computational-chemistry computational-biology

— Mở đường
nguồn

Một trong những vấn đề khoa học quan trọng nhất trong ngày và hầu như không có bất kỳ lượt truy cập lớn nào của GitHub FOSS Google. Đáng buồn.

— Ciro Santilli 冠状病毒审查事件

8

Các mã động lực phân tử phổ biến nhất là namd và gromacs , và có thể cả desmond . Các gói này được cung cấp miễn phí và "nguồn mở" theo nghĩa là mã nguồn được cung cấp miễn phí. Wikipedia lưu trữ một danh sách các phần mềm cho mô hình hóa phân tử có thể chứa các liên kết tốt khác.

Tuy nhiên, các mã này cũng khá phức tạp và do đó nếu bạn muốn thực hiện các thay đổi của riêng mình, ví dụ: để kiểm tra các mô hình giải quyết mới, bạn có thể mất khá nhiều thời gian chỉ để cố gắng hiểu chúng. Nếu dễ sử dụng tốc độ nhanh hơn (có thể không hoàn toàn nếu bạn đang xem tỷ lệ thời gian để gấp), bạn có thể muốn xem mmtk , cho phép chương trình mô phỏng động lực phân tử tùy chỉnh trong chương trình của bạn trong Python.

Nếu bạn quan tâm đến tốc độ, nhưng không phải tất cả tiếng chuông và tiếng huýt sáo của gói mô phỏng chính thức, bạn cũng có thể quan tâm đến các thư viện động lực phân tử như OpenMM hoặc mdcore (từ chối trách nhiệm: mdcore là dự án phần mềm của riêng tôi). Tuy nhiên, những điều này sẽ yêu cầu lập trình nhiều hơn một chút về phía bạn.

— Pedro
nguồn

Cảm ơn rất nhiều! Tôi quên nói một chi tiết, tôi đã cập nhật câu hỏi. Nhân tiện, sự khác biệt giữa openmm và mdcore của bạn là gì?

— Mở đường

@flow: Thật ra, bạn đã thay đổi hoàn toàn câu hỏi của mình. Cả namd và gromac đều giảm thiểu năng lượng. Vì phần đắt tiền và phức tạp vẫn là sự đánh giá của các lực không liên kết, bạn cũng có thể sử dụng một thư viện như OpenMM hoặc mmtk để tính toán chúng và tự thực hiện tối thiểu hóa. Sự khác biệt giữa OpenMM và mdcore là chúng tôi giải quyết cùng một vấn đề theo những cách rất khác nhau :)

— Pedro

Thông minh! Tôi không biết về giảm thiểu năng lượng với gromacs. Bây giờ tôi sẽ cố gắng tìm nếu nó đã được sử dụng để gấp protein theo cách đó. Ngoài ra openmm là thú vị vì tôi nghĩ rằng nó đã được thực hiện trên gpus. Vấn đề nào bạn đang đề cập đến? Lo puedes contar? ;)

— Mở đường

Đây là một chủ đề hơi lạc đề, nhưng "vấn đề" là động lực phân tử trên các kiến trúc bộ nhớ dùng chung như CPU đa lõi, kiến trúc Cell / BE hoặc GPU. Mặc dù OpenMM và mdcore khác nhau đáng kể về cách chúng song song hóa các tính toán, chúng giống nhau hơn so với namd hoặc gromac, cả hai đều tuân theo mô hình song song hóa dựa trên bộ nhớ MPI.

— Pedro

Ok, tôi nghĩ rằng tôi có ý tưởng của bạn. Mối quan tâm chính của tôi là nếu bạn dành quá nhiều thời gian cho một số kỹ thuật quản lý bộ nhớ mới hoặc tương tự, mọi thứ có thể thay đổi rất nhanh trong những năm tới và dự án của bạn có thể trở nên lỗi thời

— Mở đường vào

5

Bên cạnh những gợi ý của Pedro , bạn cũng có thể xem Quantum Espresso , trong số những thứ khác cho phép tính toán Car-Parrinello . Đó là (hoặc ít nhất, nó đã được) viết trong Fortran 90.

— Francesco
nguồn

espresso lượng tử bao giờ được sử dụng để gấp protein dựa trên năng lượng ???

— Mở đường

Đây là danh sách các tính năng của QE: quantum-espresso.org/whatcanqedo.php

— Francesco

ok, rõ ràng là có "Tối ưu hóa cấu trúc", nhưng nó đã bao giờ được sử dụng cho các phân tử có khoảng 1000 nguyên tử chưa?

— Mở đường

3

Thuật ngữ "giảm thiểu năng lượng" thường dùng để chỉ sự giảm thiểu năng lượng tiềm năng. Đối với mô phỏng gấp protein, bạn thực sự cần giảm thiểu năng lượng miễn phí. Nếu bạn chạy tối thiểu hóa năng lượng đơn giản trên một protein chưa được mở, bạn sẽ sớm bị mắc kẹt ở mức tối thiểu cục bộ. Vì vậy, bạn có thể muốn có động lực phân tử, và sử dụng một số giao thức như ủ mô phỏng để có được năng lượng thấp dần. Xem câu trả lời của pedro cho các đề xuất phần mềm.

— khinsen
nguồn

vâng, ý tôi là năng lượng tự do, nhưng tôi muốn tránh động lực phân tử

— Mở đường

1

Nếu bạn muốn có một năng lượng tự do, bao gồm entropy và do đó lấy mẫu không gian hình dạng, bạn có hai lựa chọn: sử dụng một tiềm năng đơn giản (thường là một điều hòa) và thực hiện một tính toán phân tích, hoặc sử dụng một tiềm năng không tầm thường và thực tế và làm lấy mẫu. Để lấy mẫu, rất nhiều kỹ thuật đã được phát triển, nhưng tất cả đều sôi sục với động lực phân tử hoặc Monte-Carlo, với động lực phân tử được thiết lập tốt hơn nhiều cho trường hợp cụ thể của protein.

— khinsen

vâng, tôi hoàn toàn đồng ý với câu trả lời chung của bạn, nhưng vấn đề của tôi bây giờ là tìm ra các mã liên quan phù hợp, sẵn sàng để sử dụng

— Mở đường

1

Ngoài ra còn có một chương trình thú vị được gọi là Foldit trông giống như một trò chơi giải đố với GUI đẹp nhưng trong nền tảng nó thực sự nghiên cứu về việc gấp protein.

— ê buốt
nguồn

Nhưng, mã nguồn có mở không?

— Mở đường

Rõ ràng là không nhưng nó có sẵn cho windows, mac và cả linux. Thoguh, có một cuộc thảo luận về vấn đề này. Tôi tin rằng có một vấn đề ngăn nó trở thành nguồn mở. Nó cuối cùng sẽ mở nguồn tôi đoán.

— erhanturan