文档建议反馈控制台
首页
学习
活动
专区
圈层
工具
MCP广场
文章/答案/技术大牛
发布
首页
学习
活动
专区
圈层
工具
MCP广场
返回腾讯云官网
社区首页 >专栏 >分子对接PyRasetta--Rosetta Energy Score Functions

分子对接PyRasetta--Rosetta Energy Score Functions

原创
作者头像
追风少年i
发布于 2025-09-23 11:19:00
发布于 2025-09-23 11:19:00
15300
代码可运行
举报
运行总次数：0
代码可运行

作者，Evil Genius

今天我们继续分子对接，前面其实就是学习一些基础知识，这一篇我们来学习能量分数。

Keywords: score function, ScoreFunction(), get_score_function(), set_weight(), show(), etable_atom_pair_energies(), Atom objects, get_hbonds(), nhbonds(), residue_hbonds()

代码语言：javascript
代码运行次数：0
运行
复制
!pip install pyrosettacolabsetup
import pyrosettacolabsetup; pyrosettacolabsetup.install_pyrosetta()
import pyrosetta; pyrosetta.init()
import pyrosetta
pyrosetta.init()

学习在整体蛋白质、每个残基和每个原子层面检查生物分子的能量。

代码语言：javascript
代码运行次数：0
运行
复制
### BEGIN SOLUTION
ras = pyrosetta.pose_from_pdb("inputs/6Q21_A.pdb")
### END SOLUTION

首先需要通过pyrosetta.teaching命名空间中的get_score_function(is_fullatom: bool)方法定义评分函数。当参数设为True时将返回默认的ref2015全原子能量函数，而设为False时则指定默认的质心评分函数。

使用以下代码创建PyRosetta评分函数：

sfxn = get_score_function(True)

代码语言：javascript
代码运行次数：0
运行
复制
from pyrosetta.teaching import *

### BEGIN SOLUTION
sfxn = get_score_function(True)
### END SOLUTION

可以通过打印评分函数查看其能量项、权重及能量计算方法：

代码语言：javascript
代码运行次数：0
运行
复制
### BEGIN SOLUTION
print(sfxn)
### END SOLUTION

ScoreFunction::show():
weights: (fa_atr 1) (fa_rep 0.55) (fa_sol 1) (fa_intra_rep 0.005) (fa_intra_sol_xover4 1) (lk_ball_wtd 1) (fa_elec 1) (pro_close 1.25) (hbond_sr_bb 1) (hbond_lr_bb 1) (hbond_bb_sc 1) (hbond_sc 1) (dslf_fa13 1.25) (omega 0.4) (fa_dun 0.7) (p_aa_pp 0.6) (yhh_planarity 0.625) (ref 1) (rama_prepro 0.45)
energy_method_options: EnergyMethodOptions::show: aa_composition_setup_files: 
EnergyMethodOptions::show: mhc_epitope_setup_files: 
EnergyMethodOptions::show: netcharge_setup_files: 
EnergyMethodOptions::show: aspartimide_penalty_value: 25
EnergyMethodOptions::show: etable_type: FA_STANDARD_DEFAULT
analytic_etable_evaluation: 1
EnergyMethodOptions::show: method_weights: ref 1.32468 3.25479 -2.14574 -2.72453 1.21829 0.79816 -0.30065 2.30374 -0.71458 1.66147 1.65735 -1.34026 -1.64321 -1.45095 -0.09474 -0.28969 1.15175 2.64269 2.26099 0.58223
EnergyMethodOptions::show: method_weights: free_res
EnergyMethodOptions::show: unfolded_energies_type: UNFOLDED_SCORE12
EnergyMethodOptions::show: split_unfolded_label_type: SPLIT_UNFOLDED_MM
EnergyMethodOptions::show: split_unfolded_value_type: SPLIT_UNFOLDED_BOLTZ
EnergyMethodOptions::show: atom_vdw_atom_type_set_name: centroid
EnergyMethodOptions::show: exclude_protein_protein_fa_elec: false
EnergyMethodOptions::show: exclude_RNA_RNA_fa_elec: false
EnergyMethodOptions::show: exclude_RNA_protein_fa_elec: false
EnergyMethodOptions::show: exclude_monomer_fa_elec: false
EnergyMethodOptions::show: elec_max_dis: 5.5
EnergyMethodOptions::show: elec_min_dis: 1.6
EnergyMethodOptions::show: elec_die: 10
EnergyMethodOptions::show: elec_no_dis_dep_die: false
EnergyMethodOptions::show: elec_sigmoidal_die: true
EnergyMethodOptions::show: elec_sigmoidal_D: 80
EnergyMethodOptions::show: elec_sigmoidal_D0: 6
EnergyMethodOptions::show: elec_sigmoidal_S: 0.4
EnergyMethodOptions::show: smooth_fa_elec: true
EnergyMethodOptions::show: grpelec_fade_type: false
EnergyMethodOptions::show: grpelec_fade_param1: 1
EnergyMethodOptions::show: grpelec_fade_param2: 1
EnergyMethodOptions::show: grpelec_fade_hbond: 0
EnergyMethodOptions::show: grp_cpfxn: 1
EnergyMethodOptions::show: elec_group_file: /scoring/score_functions/elec_group_def.dat
EnergyMethodOptions::show: grpelec_context_dependent: 0
EnergyMethodOptions::show: use_polarization: true
EnergyMethodOptions::show: use_gen_kirkwood: true
EnergyMethodOptions::show: protein_dielectric: 1
EnergyMethodOptions::show: water_dielectric: 78.3
EnergyMethodOptions::show: exclude_DNA_DNA: true
EnergyMethodOptions::show: exclude_intra_res_protein: false
EnergyMethodOptions::show: count_pair_hybrid: false
EnergyMethodOptions::show: put_intra_into_total: false
EnergyMethodOptions::show: geom_sol_interres_path_distance_cutoff: false
EnergyMethodOptions::show: geom_sol_intrares_path_distance_cutoff: true
EnergyMethodOptions::show: eval_intrares_elec_ST_only: false
EnergyMethodOptions::show: envsmooth_zero_negatives: false
EnergyMethodOptions::show: cst_max_seq_sep: 18446744073709551615
EnergyMethodOptions::show: pb_bound_tag: bound
EnergyMethodOptions::show: pb_unbound_tag: unbound
EnergyMethodOptions::show: ordered_wat_penalty: 1.221
EnergyMethodOptions::show: ordered_pt_wat_penalty: 2.709
EnergyMethodOptions::show: voids_penalty_energy_containing_cones_cutoff_:6
EnergyMethodOptions::show: voids_penalty_energy_cone_distance_cutoff_: 8
EnergyMethodOptions::show: voids_penalty_energy_cone_dotproduct_cutoff_: 0.1
EnergyMethodOptions::show: voids_penalty_energy_voxel_grid_padding_: 1
EnergyMethodOptions::show: voids_penalty_energy_voxel_size_: 0.5
EnergyMethodOptions::show: voids_penalty_energy_disabled_except_during_packing_: TRUE
EnergyMethodOptions::show: hbnet_bonus_ramping_function_: "quadratic"
EnergyMethodOptions::show: hbnet_max_network_size_: 0
EnergyMethodOptions::show: approximate_buried_unsat_penalty_hbond_energy_threshold_: -0.25
EnergyMethodOptions::show: approximate_buried_unsat_penalty_burial_atomic_depth_: 4.5
EnergyMethodOptions::show: approximate_buried_unsat_penalty_burial_probe_radius_: 2.3
EnergyMethodOptions::show: approximate_buried_unsat_penalty_burial_resolution_: 0.5
EnergyMethodOptions::show: approximate_buried_unsat_penalty_oversat_penalty_: 1
EnergyMethodOptions::show: approximate_buried_unsat_penalty_assume_const_backbone_:1
EnergyMethodOptions::show: bond_angle_central_atoms_to_score:
EnergyMethodOptions::show: bond_angle_residue_type_param_set: none
HBondOptions::show: exclude_DNA_DNA: true
HBondOptions::show: exclude_intra_res_protein_: false
HBondOptions::show: exclude_intra_res_RNA_: false
HBondOptions::show: put_intra_into_total_: false
HBondOptions::show: exclude_self_hbonds: true
HBondOptions::show: use_hb_env_dep: false
HBondOptions::show: use_hb_env_dep_DNA: true
HBondOptions::show: smooth_hb_env_dep: true
HBondOptions::show: bb_donor_acceptor_check: true
HBondOptions::show: decompose_bb_hb_into_pair_energies: false
HBondOptions::show: params_database_tag_: ref2015_params
HBondOptions::show: use_sp2_chi_penalty_: true
HBondOptions::show: sp2_BAH180_rise_: 0.75
HBondOptions::show: sp2_outer_width_: 0.357
HBondOptions::show: measure_sp3acc_BAH_from_hvy_: true
HBondOptions::show: fade_energy_: 1
HBondOptions::show: exclude_ether_oxygens_: 0
HBondOptions::show: Mbhbond: false 
HbondOptions::show: mphbond: false
HBondOptions::show: hbond_energy_shift: 0
HBondOptions::show: water_hybrid_sf: false
RNA_EnergyMethodOptions::show: syn_G_potential_bonus: 0
RNA_EnergyMethodOptions::show: torsion_potential: ps_04282011
RNA_EnergyMethodOptions::show: suiteness_bonus: Richardson
RNA_EnergyMethodOptions::show: rna_base_pair_xy_filename: scoring/rna/rna_base_pair_xy.dat
FreeDOF_Options::show: free_suite_bonus: -1
FreeDOF_Options::show: free_2HOprime_bonus: -0.5
FreeDOF_Options::show: free_sugar_bonus: -1
FreeDOF_Options::show: pack_phosphate_penalty: 0.25
FreeDOF_Options::show: free_side_chain_bonus: -0.5

自定义能量函数

可以创建包含特定能量项的自定义能量函数。通常而言，由于现有评分函数在多数情况下表现良好，完全重新创建评分函数并非必要。但通过重新分配权重和添加特定能量项来调整现有能量函数，往往能发挥实际效用。

创建一个示例能量函数，仅包含范德华吸引项（fa_atr）和范德华排斥项（fa_rep），两项权重均设为1。需使用set_weight()方法新建ScoreFunction并相应设置权重。具体设置全原子吸引项与全原子排斥项的操作如下所示：

代码语言：javascript
代码运行次数：0
运行
复制
### BEGIN SOLUTION
sfxn2 = ScoreFunction()
sfxn2.set_weight(fa_atr, 1.0)
sfxn2.set_weight(fa_rep, 1.0)
### END SOLUTION

比较使用全原子评分函数与仅含吸引项和排斥项的评分函数对ras蛋白的评分结果。

代码语言：javascript
代码运行次数：0
运行
复制
# print total energy of ras
### BEGIN SOLUTION
print(sfxn(ras))
### END SOLUTION

# print the attractive and repulsive energy of ras
### BEGIN SOLUTION
print(sfxn2(ras))
### END SOLUTION



basic.io.database: Database file opened: scoring/score_functions/elec_cp_reps.dat
core.scoring.elec.util: Read 40 countpair representative atoms
core.pack.dunbrack.RotamerLibrary: shapovalov_lib_fixes_enable option is true.
core.pack.dunbrack.RotamerLibrary: shapovalov_lib::shap_dun10_smooth_level of 1( aka lowest_smooth ) got activated.
core.pack.dunbrack.RotamerLibrary: Binary rotamer library selected: /Users/kathyle/Computational Protein Prediction and Design/PyRosetta4.Release.python36.mac.release-208/pyrosetta/database/rotamer/shapovalov/StpDwn_0-0-0/Dunbrack10.lib.bin
core.pack.dunbrack.RotamerLibrary: Using Dunbrack library binary file '/Users/kathyle/Computational Protein Prediction and Design/PyRosetta4.Release.python36.mac.release-208/pyrosetta/database/rotamer/shapovalov/StpDwn_0-0-0/Dunbrack10.lib.bin'.
core.pack.dunbrack.RotamerLibrary: Dunbrack 2010 library took 0.450999 seconds to load from binary
1215.729069796814
154.59159174026854

能量分解

使用全原子评分函数sfxn，通过sfxn.show(ras)方法将ras蛋白的能量分解为独立组分。其中占主导地位的前三个能量项分别是什么？它们的数值是多少？这个结果是否符合您的预期？为什么？请注意区分能量项的正负值属性。

代码语言：javascript
代码运行次数：0
运行
复制
# use the sfxn.show() method
### BEGIN SOLUTION
sfxn.show(ras)
### END SOLUTION

core.scoring: 
------------------------------------------------------------
 Scores                       Weight   Raw Score Wghtd.Score
------------------------------------------------------------
 fa_atr                       1.000   -1039.246   -1039.246
 fa_rep                       0.550    1193.837     656.611
 fa_sol                       1.000     682.582     682.582
 fa_intra_rep                 0.005     700.419       3.502
 fa_intra_sol_xover4          1.000      46.564      46.564
 lk_ball_wtd                  1.000     -14.597     -14.597
 fa_elec                      1.000    -195.387    -195.387
 pro_close                    1.250      97.210     121.513
 hbond_sr_bb                  1.000     -41.656     -41.656
 hbond_lr_bb                  1.000     -28.352     -28.352
 hbond_bb_sc                  1.000     -13.111     -13.111
 hbond_sc                     1.000      -7.771      -7.771
 dslf_fa13                    1.250       0.000       0.000
 omega                        0.400      41.525      16.610
 fa_dun                       0.700    1296.642     907.650
 p_aa_pp                      0.600     -25.496     -15.298
 yhh_planarity                0.625       0.000       0.000
 ref                          1.000      47.114      47.114
 rama_prepro                  0.450     197.781      89.002
---------------------------------------------------
 Total weighted score:                     1215.729

结构中每个残基的非加权独立组分能量存储在Pose对象中，可通过energies()方法访问。例如，要将能量分解为各残基的贡献值，使用：

代码语言：javascript
代码运行次数：0
运行
复制
print(ras.energies().show(<n>))

其中<n>代表残基编号。

残基24的总范德华力、溶剂化效应和氢键作用贡献值分别是多少？

注意：主干氢键作用项无法通过Energies对象直接获取，需使用EnergyMethodOptions功能实现。

代码语言：javascript
代码运行次数：0
运行
复制
### BEGIN SOLUTION
print(ras.energies().show(24))
### END SOLUTION

core.scoring.Energies: E               fa_atr        fa_rep        fa_sol  fa_intra_repfa_intra_sol_x   lk_ball_wtd       fa_elec     pro_close   hbond_sr_bb   hbond_lr_bb   hbond_bb_sc      hbond_sc     dslf_fa13         omega        fa_dun       p_aa_pp yhh_planarity           ref   rama_prepro
core.scoring.Energies: E(i)  24         -7.40         19.03          2.94          8.76          0.09         -0.11         -0.56          0.00          0.00          0.00          0.00          0.00          0.00          0.12          2.68          0.06          0.00          2.30          3.58
None

范德华力、溶剂化效应和静电作用项是基于预计算查找表（称为etable）的原子-原子对能量，其数值取决于两个原子间的距离及原子类型。可以直接访问这个查找表，以逐原子核对能量计算。使用etable_atom_pair_energies函数可返回吸引能、排斥能和溶剂化能的三元组。

实践操作：残基24的氮原子与残基20的氧原子之间的吸引能、排斥能、溶剂化能及静电作用分量分别是多少？

代码语言：javascript
代码运行次数：0
运行
复制
### BEGIN SOLUTION
res24 = ras.residue(24)
res20 = ras.residue(20)
res24_atomN = res24.atom_index("N")
res20_atomO = res20.atom_index("O")
pyrosetta.etable_atom_pair_energies(res24, res24_atomN, res20, res20_atomO, sfxn)
### END SOLUTION

(-0.1505855046001568, 0.0, 0.5903452111877215, 2.173111777247698)

Practice: Analyzing energy between residues

Keywords: pose_from_rcsb(), pdb2pose(), EMapVector()

代码语言：javascript
代码运行次数：0
运行
复制
!pip install pyrosettacolabsetup
import pyrosettacolabsetup; pyrosettacolabsetup.install_pyrosetta()
import pyrosetta; pyrosetta.init()
from pyrosetta import *
from pyrosetta.teaching import *
init()

# From previous section:
sfxn = get_score_function(True)

通过以下步骤分析西妥昔单抗（PDB代码1YY9，使用pyrosetta.toolbox.pose_from_rcsb函数下载并加载到新的Pose对象中）残基Y102与Q408之间的能量。

A. 在Pose对象内部，残基列表从1开始编号。要找到D链Y102和A链Q408的残基编号，需使用残基链标识符和PDB残基编号，通过pose2pdb()方法转换为Pose编号：

代码语言：javascript
代码运行次数：0
运行
复制
### BEGIN SOLUTION
pose = pyrosetta.toolbox.pose_from_rcsb("1YY9")
res102 = pose.pdb_info().pdb2pose("D", 102)
res408 = pose.pdb_info().pdb2pose("A", 408)
### END SOLUTION

B. 对pose进行评分并确定这两个残基间的范德华能量和溶剂化能量。使用以下命令来提取特定残基对的贡献值，其中rsd102和rsd408是上述两个目标残基对象（注意不是残基编号——需使用pose.residue(res_num)获取对象）：

代码语言：javascript
代码运行次数：0
运行
复制
emap = EMapVector()
sfxn.eval_ci_2b(pose.residue(res102), pose.residue(res408), pose, emap)
print(emap[fa_atr])
print(emap[fa_rep])
print(emap[fa_sol])

今天就到这里，生活很好，有你更好。

原创声明：本文系作者授权腾讯云开发者社区发表，未经许可，不得转载。

如有侵权，请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

数据分析

原创声明：本文系作者授权腾讯云开发者社区发表，未经许可，不得转载。

如有侵权，请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

数据分析
#蛋白
#结构
#数据分析
评论
登录后参与评论
0 条评论
热度
最新
登录 后参与评论
推荐阅读
目录
  • 作者，Evil Genius
  • 今天我们继续分子对接，前面其实就是学习一些基础知识，这一篇我们来学习能量分数。
  • Keywords: score function, ScoreFunction(), get_score_function(), set_weight(), show(), etable_atom_pair_energies(), Atom objects, get_hbonds(), nhbonds(), residue_hbonds()
  • 学习在整体蛋白质、每个残基和每个原子层面检查生物分子的能量。
  • 首先需要通过pyrosetta.teaching命名空间中的get_score_function(is_fullatom: bool)方法定义评分函数。当参数设为True时将返回默认的ref2015全原子能量函数，而设为False时则指定默认的质心评分函数。
  • 使用以下代码创建PyRosetta评分函数：
  • sfxn = get_score_function(True)
  • 可以通过打印评分函数查看其能量项、权重及能量计算方法：
  • 自定义能量函数
  • 可以创建包含特定能量项的自定义能量函数。通常而言，由于现有评分函数在多数情况下表现良好，完全重新创建评分函数并非必要。但通过重新分配权重和添加特定能量项来调整现有能量函数，往往能发挥实际效用。
  • 创建一个示例能量函数，仅包含范德华吸引项（fa_atr）和范德华排斥项（fa_rep），两项权重均设为1。需使用set_weight()方法新建ScoreFunction并相应设置权重。具体设置全原子吸引项与全原子排斥项的操作如下所示：
  • 比较使用全原子评分函数与仅含吸引项和排斥项的评分函数对ras蛋白的评分结果。
  • 能量分解
  • 使用全原子评分函数sfxn，通过sfxn.show(ras)方法将ras蛋白的能量分解为独立组分。其中占主导地位的前三个能量项分别是什么？它们的数值是多少？这个结果是否符合您的预期？为什么？请注意区分能量项的正负值属性。
  • 结构中每个残基的非加权独立组分能量存储在Pose对象中，可通过energies()方法访问。例如，要将能量分解为各残基的贡献值，使用：
  • 其中<n>代表残基编号。
  • 残基24的总范德华力、溶剂化效应和氢键作用贡献值分别是多少？
  • 注意：主干氢键作用项无法通过Energies对象直接获取，需使用EnergyMethodOptions功能实现。
  • 范德华力、溶剂化效应和静电作用项是基于预计算查找表（称为etable）的原子-原子对能量，其数值取决于两个原子间的距离及原子类型。可以直接访问这个查找表，以逐原子核对能量计算。使用etable_atom_pair_energies函数可返回吸引能、排斥能和溶剂化能的三元组。
  • 实践操作：残基24的氮原子与残基20的氧原子之间的吸引能、排斥能、溶剂化能及静电作用分量分别是多少？
  • Practice: Analyzing energy between residues
  • Keywords: pose_from_rcsb(), pdb2pose(), EMapVector()
  • 通过以下步骤分析西妥昔单抗（PDB代码1YY9，使用pyrosetta.toolbox.pose_from_rcsb函数下载并加载到新的Pose对象中）残基Y102与Q408之间的能量。
  • A. 在Pose对象内部，残基列表从1开始编号。要找到D链Y102和A链Q408的残基编号，需使用残基链标识符和PDB残基编号，通过pose2pdb()方法转换为Pose编号：
  • B. 对pose进行评分并确定这两个残基间的范德华能量和溶剂化能量。使用以下命令来提取特定残基对的贡献值，其中rsd102和rsd408是上述两个目标残基对象（注意不是残基编号——需使用pose.residue(res_num)获取对象）：
  • 今天就到这里，生活很好，有你更好。
领券

腾讯云开发者

扫码关注腾讯云开发者

扫码关注腾讯云开发者

领取腾讯云代金券

热门产品

热门推荐

更多推荐

Copyright © 2013 - 2025 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有 

深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 深公网安备号 44030502008569

腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 |  京ICP备11018762号 | 京公网安备号11010802020287

问题归档专栏文章快讯文章归档关键词归档开发者手册归档开发者手册 Section 归档

Copyright © 2013 - 2025 Tencent Cloud.

All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有

登录 后参与评论