说了要复现一下那篇文章,那就一步一步来看看
先看算法KIC,是kinematic closure 的简称,翻译一下运动学闭环,以前是用做机器人的,现在引入到rosetta中,其实你们说学科交叉什么太先进,我觉得也就那样子,结构生物学,首先是具有三维结构特性然后再发挥生物活性,哪怕未来有航天领域技术引入这个行业,我都不是很惊讶。
回归正题,KIC,原先是为机器人设计的,或者是控制机器臂
我是视觉型学习者,所以先看图
简单来说,KIC将蛋白分为了两个部分:pivot(中心点)以及non-pivot(非中心点)部分
你可以看到橘黄色的原子为pivot,而其余颜色的原子为non-pivot
1.算法初期会随机指定三个原子作为pivot
2.位于中间的pivot原子将多肽分为两个部分,两个pivot原子之间的非pivot原子间的扭转角会被随机采样(基于拉氏图)
3.随后一步是闭合,kic算法会调整三个pivot碳阿尔法原子上的扭转角度来使其闭合,以便减少对剩余结构的影响
从下面这张图可以更为清晰的知晓
你可将其分为两个阶段
1.低分辨率阶段,氨基酸侧链作为质心,首先KIC会在单独的片段上进行,然后对骨架进行最小化,MC算法,迭代
2.高分辨率阶段,首先KIC会在单独的片段上进行,然后侧链优化以及骨架优化,MC算法,迭代
最终拿到了低能构象
参考:
https://zhuanlan.zhihu.com/p/76390180
https://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0063090
https://new.rosettacommons.org/docs/latest/scriptingdocumentation/RosettaScripts/compositeprotocols/generalized_kic/GeneralizedKIC
https://www.rosettacommons.org/demos/latest/tutorials/GeneralizedKIC/generalizedkinematicclosure_1#:~:text=Kinematic%20closure%20algorithms%20were%20originally%20developed%20for%20the,of%20atoms%20with%20well-defined%20start%20and%20end%20points.
https://math.unm.edu/~vageli/papers/loop.pdf