Gromacs教程II-MD结果分析(2)

周期性图像建的最小距离

对于QA，一个最重要的需要检查的事项是，周期性图像之间不应该有相互作用；因为周期性图像是有独立身份的，这些相互作用在物理学上不应该发生。设想双极性蛋白质图像存在直接的相互作用，那么同一蛋白质在盒子边界的两个末端就会产生作用力，这将影响蛋白质的本身行为并使模拟结果失效。 为了确认这些相互作用没有发生，我们用g_mindist命令计算周期性图像每次的最小距离：

g_mindist -f traj.xtc -s minimal-periodic-distance.xvg -pi

topol.tpr

-od ==Q== What was the minimal distance between periodic images and at what time did that occur? ( T )

==Q== What happens if the minimal distance becomes shorter than the cut-off distance used for electrostatic interactions? Is it the case in your simulations?

小距离的事件发生是偶然性的还是持续性的，也会有影响。如果是持续性的，就可能影响蛋白质动力学；但是如果只是偶尔发生，就一般不会有影响。 ==Q== Run now g_mindist on the C-alpha group, does it change the results? What does is mean for your system?

不只是直接相互作用需要关注，那些由水分子介导的间接效应，也会产生问题。例如，蛋白质可能影响最初四层水分子的排列，这相当于1 nm的距离；理想的情况是，最小距离不应该小于2nm。

波动的均方根

除了能量本身的检查外，还应该检查模拟过程中，松弛后的蛋白质向平衡状态收敛的情况。通常，松弛只是考虑了与参考结构（例如，晶体结构）的Euclidean距离。这个距离以 均方根偏差 (RMSD)表示。然而，我们推荐再检查一下与平均结构的松弛情况，也就是说，与平均结构的RMSD。个中原因，将在下一段说明。但为了计算与平结构的RMSD，需要首先得到平均结构。这个结构可在计算波动均方根(RMSF)时附加得到。

RMSF的捕获每个原子相对平均位置的波动。这能深入观察蛋白质柔性部位的性质，相应于晶体结构测定中的b-factors (温度因子)。通常，我们希望RMSF与b-factors相近，这能表明模拟结果与晶体结构相适应。RMSF (和平均结构)用g_rmsf计算。-oq选项运行计算b-factors，并把它们添加到参考结构中。我们最关心每个残基的波动，可用选项-res设定。

g_rmsf -f traj.xtc -s topol.tpr -o rmsf-per-residue.xvg -ox average.pdb -oq bfactors.pdb -res

用xmgrace看看RMSF，找出柔性和刚性区域。

==Q== Indicate the start and end residue for the most flexible regions and the maximum amplitudes. ( T )

==Q== Compare the results from the different proteins. Are there differences? If yes, which is the most flexible and which least?

为了获得这些结果关联性的印象，这里有个人类prion蛋白质1qlz 的RMSF，图中会导致CJD疾病的突变残基被标示出来。

现在来看看两个pdb文件，把它们读入Pymol。然后根据b-factors给结构文件bfactors.pdb上色，检查柔性区域。平均结构是非物理结构。看看其中的一些侧链，并注意平均结构对其构想的影响。 pymol average.pdb bfactors.pdb spectrum b, selection=bfactors

颜色分布在b-factor范围内，蓝色代表最低（最稳定），红色代表最高（最易波动）。你可以减少最大值来调整颜色范围，如设为500:

Q = 500; cmd.alter(\q

以下图像显示的是人类野生型UbcH8蛋白根据模拟计算得到的b-factors上的颜色。蓝色是低，红色是高。白色区域表示目前已知的能够反转蛋白质相互作用特征的残基。在图像右侧，你可以看到那些在Helix 2前后的loops有较高的b-factors。第二个图像是helix 2前loop的放大显示。

RMSD的收敛

当心！因为你的蛋白质可能会跳出盒子外， 我们必须重新制作轨迹来把中间周期性图像中的粒子拽回来。为此，运行以下命令：

trjconv -f traj.xtc -o traj_nojump.xtc -pbc nojump 由于RMSF计算也给出平均结构，我们现在计算均方根偏差（RMSD）。RMSD通常被用作指示到平衡状态的收敛情况。前面说过，RMSD仅仅是个距离单位，值越小越好。RMSD用g_rms程序计算。首先计算所有原子的RMSD，使用起始结构作为参考：

g_rms -f traj_nojump.xtc rmsd-all-atom-vs-start.xvg

-s

topol.tpr

-o ==Q== If observed, at what time and value does the RMSD reach a plateau? ( T )

再次计算RMSD，但只计算骨架原子： g_rms -f traj_nojump.xtc rmsd-backbone-vs-start.xvg

-s

topol.tpr

-o 这次，RMSD达到了一个低值，这是由于排除了侧链原子（侧链原子往往更容易发生运动）。两个RMSD最后都应到达一个平台值。这意味着蛋白质结

构达到了与参考结构有一定距离并或多或少保持那个距离。然而，随着距离的增加，可能构象的数目也在增加。这意味着虽然RMSD达到了一个平台值，结构仍然可能在向平衡状态收敛。出于这个原因，建议同时检查一下向平均结构的收敛情况。

echo 1 | trjconv -f traj_nojump.xtc -s topol.tpr -o protein.xtc

g_rms -f protein.xtc rmsd-all-atom-vs-average.xvg g_rms -f protein.xtc rmsd-backbone-vs-average.xvg

-s

average.pdb

-o -s average.pdb -o 比较与上次图像的差别。注意RMSD值的平衡点。

==Q== Briefly discuss two differences between the graphs against the starting structure and against the average structure. Which is a better measure for convergence?

回旋半径的收敛

QA的最后一步，我们将计算回旋半径。这个值表示每次分子形状的变化。将回旋半径与试验得出的回旋半径相比较。可以用g_gyrate计算回旋半径。该程序也会给出个性因子（individual components），相应于惯性矩阵的本征值。这意味着，第一个individual component对应于原子的最长轴，最后一个individual component相应于最小轴。这三个轴能说明分子的形状。输入以下命令：

g_gyrate -f traj.xtc -s topol.tpr -o radius-of-gyration.xvg 看看回旋半径和individual components，注意这些值如何达到平衡值。 ==Q== At what time and value does the radius of gyration converge? ( T ) 这里，我们完成了分析的第一部分，包括图像检查和质量检查。现在该深入一点了，挖掘一下蛋白质内部发生的情况。第二部分的分析包括结构特性，这些特性可用蛋白质形状，例如氢键数量、溶剂可接近表面或特定原子-原子之间的距离等。Let’s go。

结构分析：由形状得出的特性

如果提示需要选择，选择 \；如果没有特别提示或者没有 if no selection is specifically stated or does not follow logically from the text.

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