fpocket2探索

安装教程

之前了解了以下Epock，前一篇文章也使用了Epock做分析，最大的好处就是简便，但是其分析是建立与自己处理口袋上的，这样误差就非常的大，导致模拟往往开始的时候体积高，后期下滑的很厉害～看到一篇plos one 上使用了fpocket2，所以使用了解一下。fpocket2有一个好处是有在线服务:点我进去
要求：基于可视化软件VMD和Pymol
安装:

tar -xzf fpocket2.tar.gz
cd fpocket2
make
make test
sudo make install

如果遇到错误，将makefile中部分内容进行替换：

1
2
3

$(LINKER) $(LFLAGS) $^ -o $@
by
$(LINKER) $^ -o $@ $(LFLAGS)

fpocket基本使用

软件自带了一个sample的文件夹，里面有许多例子，我们可以使用一个最为简单的

fpocket -f sample/3LKF.pdb

终端会有如下：

=========== Pocket hunting begins ==========
=========== Pocket hunting ends ============

表示已经使用运算完毕

会有一个3LKF_out的文件夹，可以使用3LKF_VMD.sh脚本快速查看

结果如下：

[

3lkf](http://kangsgo.com/wp-content/uploads/2016/09/3LKF-300x244.png)

修改球的大小颜色位于3LKF_out处的Graphical->Representations

[

1](http://kangsgo.com/wp-content/uploads/2016/09/1-300x187.png)

同样可以运行pymol脚本3LKF_PYMOL.sh

和手册上的图感觉不同，还需要进一步微调

[

2](http://kangsgo.com/wp-content/uploads/2016/09/2-300x225.png)

dpocket口袋特征提取

dpocket的d一词为describing的意思，能够描述口袋的物理化学环境，并且能够分析多个结构。

例子：

数据要求设计一个text文件，该文件包含蛋白的pdb结构文件，以及配体的ID，教程上说位于sample/test_dpocket.txt上，但是我并未看见，而是有一个dpinput.txt文件，估计是1.0版本遗留下来的产物，我们重命名并且修改中间的内容变为如下：（！注意pdb与配体名称中间为制表符【table】，7TTA的结构文件可能需要自己下载！）

1
2
3

3LKF.pdb    pc1
1ATP.pdb    atp
7TAA.pdb   abc

dpocket -f sample/test_dpocket.txt

会得到3个文件：

1
2
3

dpout_explicitp.txt
dpout_fpocketnp.txt
dpout_fpocketp.txt

可以使用-o 来修改输出文件前缀，如-o my_test则为my_test_explicitp.txt

fpocketp.txt描述精确的口袋的相关描述

fpocketnp.txt为描述非精确的口袋

explicito.txt则为描述自定义参考残基与配体相互之间距离多少被纳入分析范围（默认4A）

得到的ASCII 文本文件可以用统计学软件例如R进行分析（自己待研究）

tpocket评分功能

相比fpoket与dpocket，其是成药性预测评分的进一步精细预测，T为Test的含义，测试你需要比对有无配体的结构在口袋上的空间对应关系。

例子：tpocket对于无配体结构

这个需要下载fpocket-1.0-date

需要有pp_apo-t.txt 和 pp_cplx-t.txt 两个文件。前者为无配体，后者为包含配体，pp_apo-t.txt 部分示例如下：

data/pp_data/unbound/1QIF-1ACJ.pdb  data/pp_data/complex/1ACJ.pdb  tha
data/pp_data/unbound/3APP-1APU.pdb  data/pp_data/complex/1APU.pdb  iva
data/pp_data/unbound/1HSI-1IDA.pdb  data/pp_data/complex/1IDA.pdb  qna
data/pp_data/unbound/1PSN-1PSO.pdb  data/pp_data/complex/1PSO.pdb  iva

运行：

1	tpocket -L data/pp_apo-t.txt

运行需要花费一些时间，最后可以得到两个文件，第一个为默认的stats_g.txt 他包含了fpocket所需要的所有的指标

Ratio of good predictions (dist = 4A)
——————————————
Rank <= 1 :  0.69
Rank <= 2 :  0.83
Rank <= 3 :  0.94
Rank <= 4 :  0.94
Rank <= 5 :  0.94
Rank <= 6 :  0.94
Rank <= 7 :  0.94
Rank <= 8 :  0.94
Rank <= 9 :  0.94
Rank <= 10 :  0.94
————————————-
Mean distance: 2.924573
Mean relative overlap : 39.373226

此结果为48个蛋白的总计stats_p.txt为分开的信息

部分如下：

若为计算有配体的结构，则只需要把无配体结构也改为有配体即可如：

1	data/pp_data/complex/1acj.pdb data/pp_data/complex/1acj.pdb tha

mdpocket MD轨迹中的口袋检测

mdpocket主要有如下功能：

1.MD轨迹中的口袋检测

2.口袋瞬时可视化

3.MD轨迹中口袋描述的提取

4.MD轨迹中获取口袋事件的静态图像

使用的格式为pdb格式

例子：

非常重要的是首先需要align所有的snapshots

以Amber为例:

1.创建ptraj输入文件，包含以下内容

trajin ../md_1.x.gz 1 250 10
trajin ../md_2.x.gz 1 250 10
trajin ../md_3.x.gz 1 250 10
reference ../reference.pdb
strip !:1-208
rms reference :25-88,120-196@CA,C,N,O
trajout snapshots/snap.pdb pdb
go

2.运行ptraj使用如下命令

1	ptraj your_topology.top < ptraj_input_file.ptr

主要方法内容为切割为3个文件，每个为250 snaphots，取第10个计算。设置参考的PDB结构进行校准。strip用来丢弃除去蛋白的一切东西，如溶剂，离子等（注：因为这个蛋白只有208位，所以1-208，貌似只会获取残基，未考）接下来，我们比对每个snapshot和参考结构，仅使用重原子残基 25-88和120-196.输出到snapshots/snap.pdb，名称为snap.pdb.#，你需要重命名你的pdb文件成为例如snap_#.pdb。可以使用如下shell命令：

1	ls \| cut -f3 -d”.” \| awk ‘{print “mv snap.pdb.”$0″ snap_”$0″.pdb”}’ \| sh

最后你需要对你的snapshots文件进行排序，可以使用scripts目录中的createMDPocketInputFile.py,命令如下：

1	python createMDPocketInputFile.py /home/peter/snapshots mdpocket_input.txt

将会输出一个mdpocket_input.txt文件

1	mdpocket -L mdpocket_input.txt

最后会获得如下文件:

mdpout_dens_grid.dx 其会显示体积坐标，设置和最终效果图如下：

mdpout_freq_grid.dx 这个文件和前者非常类似，但是这个网格只包含在MD轨迹中开放频率的量度

mdpout_dens_iso_8.pdb 这个文件包含在8A^3大于3或者更大的Voronoi Vertices, Pymol可以选择并存储你感兴趣的格点，一般情况下蛋白结合口袋或者蛋白蛋白作用口袋选择isovalue高的，例如5.若是研究构象的改变例如开关闭合，则选择2或者3这种isovalue较低的。可以参考高级功能参看如何提取。

mdpout_freq_iso_0_5.pdb 与前者相似，只是cut -off 为0.5

这样即可使用自己选择的结合口袋进行计算：

1	mdpocket -L mdpocket_input.txt -f my_pocket.pdb -v 10000

-v 是一个可选选项，用以控制合理的计算时间（我认为是，若没有计算完，也会停止？）将会获得如下文件：

mdpout_mdpocket.pdb 所选择的口袋区域，仅可使用PyMOL读取。

mdpout_mdpocket_atoms.pdb 相互作用原子

mdpout_descritpors.txt 体积等信息

可以使用R等作图

r=read.table(“mdpout_descriptors.txt”,h=T)
ylim=c(400,1200)
plot(r[,”pock_volume”],ty=’l’,ylim=ylim,main=””,xlab=””,ylab=””)
par(new=T)
plot(smooth.spline(r[,”pock_volume”],df=40),col=”red”,lwd=3,ylim=ylim,ty
=”l”,xlab=”snapshot”,ylab=”volume”)

如下：

参考文献：Error Installing fpocket

fpocket官网