Гомологичное моделирование комплекса белка с лигандом

Задание 1

Переименуем последовательность в файле выравнивания : 

Было		>P1;uniprot|P*****|LYSC_LAMBD
Стало		>P1;seq


Было 		>P1;1LMP|PDBID|CHAIN|SEQUENCE	
Стало		>P1;1lmp



После имени последовательности моделируемого белка добавляем строчку: 

sequence:ХХХХХ::::::: 0.00: 0.00


эта строчка описывает входные параметры последовательности для modeller. 
После имени последовательности белка-образца добавляем: 
 
structureX:1lmp_now.ent:1 :A: 132 :A:undefined:undefined:-1.00:-1.00

Эта строчка описывает, какой файл содержит структуру белка с этой последовательностью, 
номера первой и последней аминокислот в структуре, идентификатор цепи и т.д.
В конце каждой последовательности добавьте символы /.

 
        
Удаляем всю воду из структуры (в текстовом редакторе), всем атомам лиганда присвоим один и тот же номер "остатка" 

(MODELLER считает, что один лиганд = один остаток) и модифицируем имена атомов каждого остатка, 

добавив в конец буквы A, B, C. Смысл операции в том, что атомы остатка 130 имели индекс А, атомы остатка 131 имели индекс В и т.д. 

После модификации имен атомов изменяем номера остатков на 130.
 
 

/1LMP//A/TRP`63/NE1
/1LMP//A/NAG`131/O3

/1LMP//A/NAG`131/O7
/1LMP//A/ASN`59/N

/1LMP//A/ASP`52/OD2
/1LMP//A/NDG`132/O1L
/1LMP//A/NDG`132/C1
/1LMP//A/NDG`132/O

/1LMP//A/NDG`132/O1L
/1LMP//A/ASN`46/OD1

/1LMP//A/VAL`109/N
/1LMP//A/NDG`132/O6
/1LMP//A/GLU`35/OE2

/1LMP//A/NAG`131/N2
/1LMP//A/ALA`107/O

/1LMP//A/NAG`130/O7
/1LMP//A/ASN`103/ND2

/1LMP//A/NAG`130/O6
/1LMP//A/ASP`101/OD2

/1LMP//A/TRP`74/NE1     NAG`131/O3        
/1LMP//A/LEU`70/N		NAG`131/O7
/1LMP//A/GLN`136/O      NAG`131/N2        
/1LMP//A/PRO`57/N       NDG`132/O1L        
/1LMP//A/LYS`138/N      NDG`132/O6
                                     

from modeller.automodel import *
class mymodel(automodel):
	def special_restraints(self, aln):
		rsr = self.restraints
		for ids in (('NE1:74:A', 'O3B:159:B'),
					('N:70:A', 'O7B:159:B'),
					('O:136:A', 'N2B:159:B'),						
					('N:138:A', 'O6C:159:B')):
					atoms = [self.atoms[i] for i in ids]
					rsr.add(forms.upper_bound(group=physical.upper_distance,
                      feature=features.distance(*atoms), mean=3.5, stdev=0.1)) 
env = environ()
env.io.hetatm = True
a = mymodel(env, alnfile='all_aligned.pir', knowns=('1lmp'), sequence='seq')
a.starting_model = 1
a.ending_model = 5
a.make()