Молекулярная динамика биологических молекул в GROMACS - Моделирование самосборки липидного бислоя

К сожалению, из-за проблем с подключением к суперкомпьютеру Ломоносов-2 не удалось выполнить практикум в полном объёме, поэтому здесь я приведу выполненные команды в командной строке и некоторые соображения.

Создала среду

python3 -m ipykernel install --user --name molsim --display-name "Pyth3 molsim" conda activate molsim

Скопировала необходимые файлы себе в директорию, а именно:

1) Дополнительной топологии для липида DPPC, dppc.itp wget https://kodomo.fbb.msu.ru/~golovin/bilayer/dppc.itp

2) Параметры для липидов lipid.itp wget https://kodomo.fbb.msu.ru/~golovin/bilayer/lipid.itp

3) Координаты одного липида dppc.gro wget https://kodomo.fbb.msu.ru/~golovin/bilayer/dppc.gro

4) Файл-заготовка тополгии системы b.top wget https://kodomo.fbb.msu.ru/~golovin/bilayer/b.top

5) файл праметров для минимизации энергии em.mdp wget https://kodomo.fbb.msu.ru/~golovin/bilayer/em.mdp

6) файл праметров для "утряски" воды pr.mdp pr.mdp wget https://kodomo.fbb.msu.ru/~golovin/bilayer/pr.mdp

7) Файл праметров для молекулярной динамики md.mdp wget https://kodomo.fbb.msu.ru/~golovin/bilayer/md.mdp

Зашла на удалённую машину через Putty и перешла в рабочую директорию.

На основе одного липида создала ячейку с 64 липидами.

gmx genconf -f dppc.gro -o b_64.gro -nbox 4 4 4

С помощью editconf преобразовала dppc.gro и b_64.gro в pdb файлы.

editconf -f dppc.gro -o dppc.pdb editconf -f b_64.gro -o b_64.pdb

В текстовом редакторе в файле b.top установила правильное количество липидов в системе, а именно 64.

Сделала небольшой отступ в ячейке от липидов, чтобы добавить примерно 2500 молекул воды.

gmx editconf -f b_64.gro -o b_ec -d 0.5

Провела оптимизацию геометрии системы, чтобы удалить "плохие" контакты молекул.

gmx grompp -f em -c b_ec -p b -o b_em -maxwarn 2 gmx mdrun -deffnm b_em -v &> energy_min.log

Добавила в ячейку молекулы воды типа spc.

gmx solvate -cp b_em -p b -cs spc216 -o b_s

Провела "утряску" воды.

gmx grompp -f pr -c b_s -p b -o b_pr -maxwarn 1 gmx mdrun -deffnm b_pr -v

gmx grompp -f em -c b_s -p b -o b_empr -maxwarn 1 gmx mdrun -deffnm b_empr -v

gmx grompp -f pr -c b_empr -p b -o b_pr -maxwarn 1 gmx mdrun -deffnm b_pr -v

Переформатировала b_pr.gro и b_s.gro в pdb формат.

editconf -f b_pr.gro -o b_pr.pdb editconf -f b_s.gro -o b_s.pdb

А вот с копированием файлов в нужную директорию на суперкомпьютере возникли проблемы. Система висла и не давала скопировать файлы, и у меня в конечном итоге не получилось запустить тестовое моделирование на суперкомпьютере, но успешные однокурсники любезно согласились предоставить нужные файлы для выполнения практикума.

In [1]:
from IPython.display import Image, display
import __main__
__main__.pymol_argv = [ 'pymol', '-x' ]

import pymol
pymol.finish_launching()
from pymol import cmd, stored

Смотрим с разных ракурсов на молекулу липида

In [2]:
cmd.do('load dppc.pdb')
In [7]:
cmd.do('''
orient
png pr11_top_view.png, width=1080, height=720, ray=3
''')
In [8]:
Image(filename='pr11_top_view.png')
#у меня что-то с лицензией, видимо она закончилась
Out[8]:
In [9]:
cmd.do('''png pr11_bok_view.png, width=1080, height=720, ray=3''')
Image(filename='pr11_bok_view.png')
Out[9]:

Посмотрим теперь на 64 таких одинаковых молекул - это ячейка из 64 липидов

In [18]:
cmd.do('b_64.pdb')
In [19]:
cmd.do('''png pr11_cell_64.png, width=1080, height=720, ray=3''')
Image(filename='pr11_cell_64.png')
Out[19]:

Просто добавили воды и уже стало повеселее

In [20]:
cmd.do('b_s.pdb')
In [22]:
cmd.do('''png pr11_water.png, width=1080, height=720, ray=3''')
Image(filename='pr11_water.png')
Out[22]:

Утрясём воду и посмотрим, что получилось после

In [27]:
cmd.do('b_pr.pdb')
In [29]:
cmd.do('''png pr11_shake.png, width=1080, height=720, ray=3''')
Image(filename='pr11_shake.png')
Out[29]:

Если честно, на первый взгляд после утряски нет никакой разницы. Даже нет ощущения, что вода сидит как-то кучнее. Точно что-то произошло, потому что паттерн распределения воды поменялся, но в целом как будто одинаково.

Бислой

Со списком команд, которые я не выполнила можно ознакомиться здесь: https://kodomo.fbb.msu.ru/wiki/Main/Modelling/BioNanoPrac/SelfAssFBB

К сожалению, с расчётами на суперкомпьютере не сложилось. Привожу результаты Кристины Перевощиковой, а именно смоделированный бислой. Похоже на магию, если честно, но это наука и ничего более.

In [30]:
Image(filename='pr11_bisloi.png')
Out[30]: