蛋白同源建模及分子对接

蛋白模型 局部(每个氨基酸)Z-score
Z-score在pdb数据库中所有蛋白中的分布
Modeller软件
• Modeller是一种用Python语言编写的，可用 于本地建立分子模型的软件。然而，很多 人并不熟悉Python语言，因此有人编写了一 个Moldoller的GUI界面的软件—— Easymodeller， Easymodeller科用于简单的 单模板建模。目前Modeller最新版本为9.16 Easymodeller 最新版本为4.0。 • 与在线建模软件相比， Modeller还可进行模 型的修饰、多模版建模等操作。
蛋白模型的优化
Chiron网站界面
Chiron优化前后分子能量对比
Save检测优化百度文库的模型
项目 Procheck Ramachandran plot 优化前 优化后 评价标准
84.4% core 14.4% allow 1.2% gener 0.0% disall
83.570 87.45% 1.39
Diethan olamine
CueO
Grid box参数设置
分子对接结果展示
待解决的问题
• 1. 蛋白模型的评估还需完善。 • 2.蛋白模型的优化：因为在线网站Chiron 的优化效果并不好，所以在查阅文献后， 拟用本地软件olex2进行局部优化。 • 3.分子对接的评价。 • 4.为确定酶底物，最好补充一个虚拟底物 筛选试验，拟用Autodock Vina软件完成。
Easymodeller建模——确定模板
NCBI blast，blastp选择pdb数据库，identity>30%模板 可用。也可用Swiss-model来寻找合适模板。
Easymodeller界面
建立模型 粘贴序列
添加模板， 3-10个
铜离子
以4e9q.A为模板，建立了CueO的蛋白模型，左图为不含有铜辅基的模 型，右图为含有4个铜辅基的模型。
蛋白同源建模及分子对接
——以CueO蛋白为例
基本策略
• • • • • 建立模型：Swiss-model、 Modeller 模型检测：Save 模型优化：Chiron 再次检测：Save 分子对接：Autodock
Swiss-model同源建模
GMQE（Global Model Quality Estimation）是一种基于目标模 板对准结合性质的质量估计，数值在0-1之间，越接近于1表 示模型越接近实验结果。
接近91% >80% -0.10 ~ 0.10
Z-score RMS
31.83
38.13
<1.0
Autodock 4.0分子对接
• 受体：以Swiss-model构建的CueO模型为例， 未经优化。 • 配体：文献中所给出的CueO的底物之一— —二乙醇胺（Diethanolamine）
准备受体和配体
蛋白模型的检测与评价 ——以Swiss-model构建的CueO模型为例
Swiss-model构建的CueO的蛋白模型
SAVE网站评估蛋白模型
Procheck
红色： 核心区域 黄色： 允许区
浅黄色： 大致允许区
空白： 禁阻区
ERRAT
verify3d
Prove
结果总结
一· 根据SAVES的检测结果，需要局部优化的部位如下： • Procheck：位于 gener区域的残基。 • ERRAT：错误建模区域（置信度高于99%），残基集中 于140~160，300~320,400~420之间。 • Verify3d：得分<0.2的残基，残基集中于300~384之间。 • 二.猜测建模发生的错误可能原因 • 预测的酶活性部位位于309~384之间，恰好也是出错集 中的区域。可能是因为预测模型中Cu离子的缺失，导致 对活性周围的残基电子云分布，肽键角度，二级结构等 造成了影响。
序列与模板相似度，>30%模板可用
QMEAN(Qualitative Model Energy Analysis)
QMEAN对模型的质量估计是基于蛋白模型的局部和全局计分， 包括四个结构描述符： All atom：成对原子距离依赖性电位 C-β： C-β相互作用势能 Solvation：残基包埋情况 Torsion：扭转角分布
82.4% core 15.3%allow 1.2% gener 1.2% disall
60.042 89.5% 2.11
Core+ allow>90%
ERRAT Overall quality factor Verify3d Averaged 3D-1D score>0.2 Prove Z-score average