Построение выравнивания последовательности из структуры ID: 1lmp и предложенного белка (в моем случае LYS_BPPS1). Выравнивание строили в программе ClustalW и сохранили в формате PIR.

Модификация файла выравнивания:
Последовательность в файле выравнивания переименовали как в примере:

После имени последовательности моделируемого белка добавили строчку:

sequence:XXXXX::::::: 0.00: 0.00

structureX:1lmp_now.ent:1 :A: 132 :A:undefined:undefined:-1.00:-1.00

/.

Модификация файла со структурой: удалили всю воду из структуры (в текстовом редакторе). Всем атомам лиганда присвоили один и тот же номер "остатка" (MODELLER считает, что один лиганд = один остаток) и модифицировали 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 изменили номера остатков на 130.
Пример:

Создание управляющего скрипта. Нам представлена следующая заготовка:

from modeller.automodel import *
сlass mymodel(automodel):
    def special_restraints(self, aln):
        rsr = self.restraints
        for ids in (('OD1:98:A', 'O6A:131:A'),
                    ('N:65:A', 'O7B:132:A'),
                    ('OD2:73:A', 'O1C:133:A')):
                    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='test1.ali', knowns=('1lmp'), sequence='seq')
a.starting_model = 1
a.ending_model = 5
a.make()

В скрипте необходимо отредактировать строчки, в которых указаны какие водородные связи белка с лигандом должны быть в будущей модели.
Для этого сперва определили номера остатков и имена нужных атомов по тому, какие водородные связи имеются в образце (критерий водородной связи: расстояние менее 3.5 ангстрем между азотом или кислородом белка с подходящими атомами лиганда)
А затем по уже построенному выравниванию образца с нашим белком, так как в моделируемом белке число остатков не совпадает с числом остатков в белке-образце и номера "остатков" лиганда изменились.

В итоге имеем скрипт lys_bpps1.py.

Запускаем исполнение скрипта командой

 
mod9v7 lys_bpps1.py & 

Рассмотрим полученные модели.

Модели очень похожи, наибольшие расхождения наблюдаются в петлях и N-конце, который тоже никак не структурирован (представлен прямой цепью, так как в структуре образца его не было).

Проверим качество моделей и выберем лучшую. Инструменты для оценки качества структуры можно найти в веб интерфейсе WHATIF. Достаточно 2-3 инструментов.

1 Model
 Structure Z-scores, positive is better than average:
  Ramachandran Z-score : -0.810

 RMS Z-scores, should be close to 1.0:
  for bond lengths     :  0.988
  for bond angles      :  1.312
  Improper dihedral    :  1.104

2 Model
 Structure Z-scores, positive is better than average:
  Ramachandran Z-score : -1.137

 RMS Z-scores, should be close to 1.0:
  for bond lengths     :  0.975
  for bond angles      :  1.295
  Improper dihedral    :  1.121

3 Model
 Structure Z-scores, positive is better than average:
  Ramachandran Z-score : -1.264

 RMS Z-scores, should be close to 1.0:
  for bond lengths     :  0.985
  for bond angles      :  1.272
  Improper dihedral    :  1.095

4 Model
 Structure Z-scores, positive is better than average:
  Ramachandran Z-score : -1.288

 RMS Z-scores, should be close to 1.0:
  for bond lengths     :  0.985
  for bond angles      :  1.338
  Improper dihedral    :  1.052

5 Model
 Structure Z-scores, positive is better than average:
  Ramachandran Z-score : -1.267

 RMS Z-scores, should be close to 1.0:
  for bond lengths     :  0.999
  for bond angles      :  1.319
  Improper dihedral    :  1.046