RosettaRosetta概览Rosetta软件包括用于蛋白质结构的计算建模和分析的算法。 它使计算生物学取得了显着的科学进步，包括从头进行蛋白质设计，酶设计，分子对接以及生物大分子和大分子复合物的结构预测。 所有非商业用户均可免费使用Rosetta，商业用户可付费使用Rosetta。 Rosetta的开发始于华盛顿大学David Baker博士的实验室，作为结构预测工具，但从… PyRosetta工具包是一个基于PyRosetta构建的Rosetta软件套件的图形用户界面，用于设置Rosetta文件类型，分析结果，运行方案以及执行许多其他分子建模和设计任务。
需要提前准备好ensemble1.list和ensemble2.list, 这个文件中记载了两个对接组分的PDB文件的绝对路径。 从一开始的基于FFTs算法的刚性对接ZDOCK发展到现在整合多步骤的HADDOCK、ClusPro、SwamDock等等，该领域的算法不断地升级迭代。 对于options或flag的编写，我们一定要去阅读开发者给出的输入选项解释，我们可以很方便地在Rosetta APP文档或则在Options_list页面中找到对应的解释,以及默认设置的参数值。 同样，大多数来自带约束的最小化结构的新分数都低于晶体结构的分数。 还要注意，对于新最小化的结构，在eneray项列表中增加了坐标约束项。 现在结构已经对齐了，注意到loop区的最后9个残基已经从原来的构象明显地移动了。
典型物理能量函数是Seheraga建立的联合残基力场。 联合残基力场提供了蛋白质分子中原子间相互作用的能量函数，简化了模型，所以相对全原子力场，计算量较少，同时考虑了多种作用力形式，一定程度上保证了建模的精度。 后者de novo意思是from the new，是一个更宽泛的含义，指不需要PDB中的同源模板而是依靠对其他结构的观察来预测。 Rosetta的结果分析是一个非常复杂的话题，这关乎到你所采用的计算方法、打分函数以及人类直觉。
建立一个能区分蛋白质正确构象与其它构象的能量函数，是从头预测方法中关键性的第一步。 理想的能量函数(又称打分函数，势能函数)应该能够精确表达蛋白质的所有原子空间位置及其能量之间的关系，通过能量极小化找到天然构象。 使用Commandline界面来运行Rosetta程序是Rosetta应用的最主要的形式，使用Commandline可以非常方便地在linux或超算集群系统上进行Rosetta的运算。 本文我们将进一步带领大家学习如何去运行Rosetta以及需要准备些什么。
rosetta甜紅: 氢键相互作用
此外还会有人对测序的覆盖度（coverage）和测序的深度（depth）概念混淆。 Rosetta提供了一组Python接口，这些接口提供了Python编程语言访问，修改和扩展Rosetta C ++对象的能力。 PyRosetta非常适合通过组合现有教程或编写新的Movers 和得分项来创建新协议。 PyRosetta非常适合在该领域教学入门材料，以及快速制作新思想和新协议的原型。 对一个给定目标序列的许多独立构象模拟聚类，通过识别最小能量值来多样化一个蛋白质家族，从某种程度上补偿能量函数的不精确性。
原则上我们应该先首先参考原文献作者对结果的分析方法，因为没有人比开发者更懂这个程序以及参数的优化。 在某些情况下，用户可能希望在最小化过程中防止某些残基的内部几何形状移动，而不是原子的XYZ坐标。 为了禁止主链phi/psi角和/或侧链chi角的移动，我们可以为minimizer提供一个MoveMap，指定哪些自由度可以改变。 蛋白质构象库中的每一个构象都与能量有关，其中一些构象具有高能量，一些具有低能量。 在分子建模中，通常需要找到这个能量函数的全局最小值(代表最低能量构象)。
- 整个套件内设有蛋白质结构建模和分析的各种采样算法和打分函数，涉及从头蛋白质设计、酶设计、分子对接以及生物大分子和大分子复合物的结构预测等领域。
- 将范德华力拆分后，Roseta可以更加方便地进行模拟退火，如单独设置个调整fa_rep和fa_atr的权重。
- 如果您点按“以后”，则下次打开需要 Rosetta 的 App 时，系统会再次要求您安装 Rosetta。
- 如果一开始的初猜构象和真实相差较远，那么优化出来的构象也会偏离较远。
- 所有非商业用户均可免费使用Rosetta，商业用户可付费使用Rosetta。
蛋白质的分子结构可划分为四级，以描述其不同的方面： • 蛋白质一级结构：组成蛋白质多肽链的… 高效性，完全兼容原生TensorFlow对数据流图自动执行的各种运行时优化。 我们同时在跟业界的密码学家设计高效前沿的MPC技术，来适配机器学习或者深度学习的一些模型。 David Baker及团队设计的ROSETTA方法是碎片组装理论的最佳体现，它把基于物理和统计学(贝叶斯概率论)知识能量函数结合，搜索策略是简化的Monte Carlo法。
rosetta甜紅: Apple Rosetta 2 是什么 – 安装和简介
如果你使用的是PyMOL，输入align 3hon_0001, 3hon, 回车。 一般来说，minimizatoin是确定的，不像依赖于蒙特卡罗搜索的方法。 重复多次极小化轨迹通常没有什么好处;总体生成不应该有多样性。
其实Rosetta并不是传统的exe应用，我们并不能像在windows下对图标进行双击来完成安装。 如果您点按“以后”，则下次打开需要 Rosetta 的 App 时，系统会再次要求您安装 Rosetta。 通过统计脯氨酸ω’二面角分布以及chi3角的分布来实现。 Non-rotameric主要指末端的chi二面角，主要为sp2杂化类型，存在于8种氨基酸中。 这类末端chi二面角的分布与其前面的chi角分布区间、phi/psi角有关。 對於標示為「應用程式（Universal）」的 App，「資訊」視窗會包含「使用 Rosetta 打開」設定。
通过贝叶斯定理进行的转化统计所得项，含义是在目前的phi/psi区间内，出现某一种氨基酸的概率。 用于评估氨基酸的可替换性，与突变设计相关的能量项，也可以理解为设计得到的氨基酸与骨架匹配程度的一个评估。 直接从数据库中得到的统计量，其含义为给定一种氨基酸类型时，其骨架二面角的概率分布，分为i+1为脯氨酸和非脯氨酸两种情况。 Hbond项是根据Top8000高精度结构数据库中衍生得到的，首先通过将蛋白质内部的极性相互作用对的分离，并拟合了它们的二面角、键角、供体受体原子的距离等参数的能量分布。 即 Simple DirectMedia Layer，使用 LGPL 许可证。
由于两种假设模型各有优劣，因此在Rosetta中，P(sequence|structure)是使用了联合概率的扩展式进行二阶近似处理为P和P两项的乘积。 这样近似有个好处，就是将环境和对势较好地结合起来，可以对氨基酸对势进行校正，分别统计处于蛋白质内核和外部环境中氨基酸的相互作用。 有了初猜结构complex.pdb后需要对两个对接分子进行预先的优化，保证在非结合界面处的氨基酸都处于能量最低的状态，避免他们对后续的打分排名造成干扰影响。 碎片组装的方法是迄今最成功的从头预测方法，David Baker的ROSETTA就是基于这一理论建立的。 它基于这样一个假设：短的序列片段局限在蛋白质结构数据库中最相关的序列局部结构。
如果是標記為「應用程式 (通用)」的 app，「資料」視窗會顯示「使用 Rosetta 打開」的設定。 開啟設定後，通用 app (例如網頁瀏覽器) 便可以使用未更新至支援 Apple 晶片的外掛模組、延伸功能或其他附加元件。 如果通用 app 無法辨識你為其安裝的附加元件，你可以結束 app，選擇這項設定，然後再試一次。 應用程式 (通用) 代表該 app 同時支援 Apple 晶片和 Intel 處理器，並預設使用 Apple 晶片。 查看標記為「種類」的資料：應用程式 代表該 app 只支援 Intel 處理器，在配備 Apple 晶片的 Mac 上則需要配合 Rosetta 才能使用。
rosetta甜紅: Rosetta基础2: 运行Rosetta的程序的基本步骤
如果某个 App 无法识别插件、扩展或其他附加项，请退出相应 App，选择这项设置，然后再试一次。 应用程序（通用）表示 App 同时支持 Apple 芯片和 Intel 处理器，并且在默认情况下使用 Apple 芯片。 为了更好地表述β折叠配对的情况，引入了sheet相关的统计项，在已知结构中β-strand数量的前提下，统计β-strand配对成sheet数量的概率。 在一段α-helix中，以每4个氨基酸长度作为一个向量生成单位，前11个和后11个骨架原子坐标的平均值作为向量的起点和终点，以确保单位向量经过局部螺旋片段的中心。 在Centroid基本框架下，经过多年的发展，Centroid已经可应用于Docking、RNA、膜蛋白预测和设计、同源建模优化、Loop建模等领域。
由于大分子建模的复杂性和消耗，Rosetta通常在分布式集群超级计算机上通过简单的命令行界面运行。 Rosetta提供了许多不同的可执行文件，每个可执行文件都用于解决不同的高分子建模问题。 讲到现在，相信大家一定会遇到一个很大的问题，就是我们很想运用密码学解决问题，但是如果没有很高的数学基础或者没有学习过密码学的话，相关算法实在是门槛太高了。 但是一些AI领域的专家、学者对于AI的应用，深度学习、机器学习的框架已经非常熟了。 在现实生活中，急需把这两种技术做一个融合，但是密码学相对的技术门槛太高，会影响整个行业的发展，也会影响整套隐私计算或者隐私AI的计算技术问题和理论进展。
然而，考虑到需要搜索的巨大能源景观，这是一个非常困难的任务，所以我们将满足于下一个最好的事情：局部最小值。 Rosetta的安装方式主要有两种，一种是通过源代码自行编译安装，另外一种是直接下载Rosetta的预编译版本(内含源代码)。 对于新手入门，我建议直接下载预编译的版本（缺点就是下载包比较大，约~7GB）并正确设置所需要的环境。 日后，对于Linux有了一定了解后的朋友可以选择自行编译安装的方式。 对于标有“应用程序（通用）”的 App，“简介”窗口包含“使用 Rosetta 打开”这项设置。
- 在第二代Centroid框架下采用多个二级结构向量模型来代表一个结构整体特征，如二级结构之间朝向、距离、β-strand之间配对程度等等位指标。
- 對於標示為「應用程式（Universal）」的 App，「資訊」視窗會包含「使用 Rosetta 打開」設定。
- 在分子建模中，通常需要找到这个能量函数的全局最小值(代表最低能量构象)。
- 然而，考虑到需要搜索的巨大能源景观，这是一个非常困难的任务，所以我们将满足于下一个最好的事情：局部最小值。
- 建立一个能区分蛋白质正确构象与其它构象的能量函数，是从头预测方法中关键性的第一步。
- 这一状态变化的接受规则就是Monte Cado采用的Metropolis准则。
如果可执行文件在没有错误的情况下结束并生成一个3hon_minwithcsts_0001.pdb文件，以及 score-minwithcsts.sc 文件，那么你就成功地运行了带有坐标约束的最小化。 对于需要 Rosetta 的 App，在大多数情况下，您不会察觉它的性能有任何不同。 不过，您应该联系 App 开发者，以询问相应 App 有没有一个版本能够以原生方式来充分利用 Apple 芯片的功能和性能。 Rosetta能量函数由一系列可衡量的几何统计或经典物理相互作用能量经过加权后得到的函数形式。
首次開啟需要 Rosetta 的 app 時，系統會要求你安裝 Rosetta。 請按一下「安裝」，然後輸入使用者名稱和密碼，即可允許系統進行安裝。 基于Level 1和Level 2中学到的基础知识和交流技能，在Level 3中学习分享您的思想和观点，与他人谈论日常生活、兴趣爱好、工作学习、正在发生的事件等丰富内容。
学习过程中，您可随时练习学到的写作和口语，直到学会为止。 图像化、直觉化、游戏式的学习界面和过程，不再有枯燥无味的翻译和背诵，学习语言也轻松！ Dynamic Immersion™ Method （沉浸式强化训练法）孩提时，您完全沉浸在自己的母语环境中，在不断将看到的图像与单词、短语联系的过程中，逐渐地学会了自己的第一门语言——母语。 这种方法是简单的，就因为它是自然的，而且能使大脑接受更加复杂的语言难度。 查看标有“种类”字样的信息：应用程序 表示 App 仅支持 Intel 处理器，并且需要 Rosetta 才能在任何搭载 Apple 芯片的 Mac 上运行。
整个套件内设有蛋白质结构建模和分析的各种采样算法和打分函数，涉及从头蛋白质设计、酶设计、分子对接以及生物大分子和大分子复合物的结构预测等领域。 天然的蛋白质折叠倾向于形成疏水内核，使得在外部的疏水残基数量尽可能的少(疏水力)。 这里有个比较重要的前提假设就是，在数据集中，出现概率越高的性质或则构象，其能量越低，出现罕见的则能量越高（玻尔兹曼分布），因此可以通过测定频率直接取对数近似能量的大小值。 比如，我通过统计蛋白质主链上的phi, psi角的分布情况就可以统计得到Ramachandran图，其中点越富集说明这些主链构象的能量越低，在自然界中频繁被观测到。 点击蓝字关注我们蛋白-蛋白对接一直是分子模拟中非常重要同时非常难解决的问题，相较于小分子与蛋白之间的对接，蛋白-蛋白对接如今较不成熟。
只有让开发者转为M1芯片进行软件的兼容和开发，当然这需要大量的时间。 Contact Order是计算蛋白质内所有氨基酸相互作用对在一级序列上的平均间隔距离除以总氨基酸长度的指标。 以上Centroid框架都是基于骨架参数进行打分，直到Centroid_rot模型的提出，才真正考虑了氨基酸侧链排布问题。 蛋白-蛋白对接的分析官方教程是推荐使用total_score和I_sc两项。 如果还想做更加深入的分析，可以使用Rosetta InterfaceAnalyzer app来进行复合物界面分析。 所以我们想让熟悉机器学习，但是对密码学不了解的用户能够将隐私计算技术运用起来。
可以使程序开发者在程序运行时观察程序的内部结构和内存的使用情况。 GDB提供了一下一些功能： （1）监视程序中变量的值； （2）设置断点以使程序在制定的代码上上运行； （3）一行一行的执行代码。 这部分的计算前提是基于蛋白质折叠的漏斗模型，认为天然蛋白在折叠过程中总是倾向于能量最低的状态，因此能量越低的结构，它出现概率就越高。 换句话说，我们需要求解的P是给定的结构在折叠过程中出现的概率。 如果它和已知天然的结构特征越相似，那么它出现的概率自然也越高。
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