Монте-Карло моделирование структуры и сетки белка

Мне нравится ваша тема, вопрос и подход. Не знаю, как долго он здесь продержится.

Трехмерная сетка в прямоугольном пространстве широко используется в анализе методом конечных элементов и во всех других методах анализа физических задач. Посмотрите, как создаются сетки.

Обычно есть две части: сетка из (x, y, z) точек в пространстве и блоки, которые их соединяют. Простая 2D-сетка с двумя элементами будет выглядеть так:

D               E               F
o (1, 0) ------ o (1, 1) ------ o (1, 2)
+               +               +
+               +               +
+               +               +
o (0, 0) -------+ (0, 1) -------+ (0, 2)
A               B               C

В этой сетке шесть точек:

A (0, 0)
B (0, 1)
C (0, 2)
D (1, 0)
E (1, 1)
F (1, 2)

и два ящика:

1 - (A, B, E, D)
2 - (B, C, F, E)

Таким образом, одним из возможных подходов было бы перебрать все поля, проверить положение в центроиде и соответствующим образом отрегулировать.

Я бы вынес определение сетки из вашего кода и прочитал его из файла. Таким образом, вы можете обрабатывать разные сетки одним и тем же кодом.

Если я вас правильно понял, сетка останется неподвижной в пространстве. Вы пытаетесь рандомизировать движение самого белка. Это похоже на проблему с жидкостями, подход Эйлера: вы отслеживаете движение материала относительно фиксированного контрольного объема. За исключением того, что это белок, а не жидкость.

Так что у вас также будет отдельное определение начального состояния белка в космосе. Вы планируете постепенно увеличивать его, чтобы увидеть, как белок сворачивается в соответствии с вашими правилами.

Я близко?

Вы рассматривали возможность использования PyRosetta? Его намного проще использовать, поскольку многие нужные вам функции уже встроены. Вы можете визуализировать свой вывод в реальном времени в PyMol. Я написал аналогичный сценарий на PyRosetta, довольно простой в написании и изменении, и он делал то, что должен был делать.

Мой код был написан для приложения для сворачивания белков, но общая идея осталась прежней. Он начинается с определенной температуры и постепенно понижается, белок (или, в вашем случае, точка) перемещается случайным образом, если оценка энергии новой позиции / структуры ниже, чем предыдущая, она принимается, если нет поза будет оцениваться в соответствии с раздачей Метрополиса. Вы должны определить свою функцию scorefunction (), функцию для определения случайной начальной позиции и движок, который перемещает вашу точку из ее исходного положения. Приведенный ниже код изменен из моего исходного сценария, чтобы дать вам общее представление.

kT_lower=0.1
kT_upper=100
ktemp=kT_upper

max_iterations=15000

i=-1

#create random start point
pose=create_pose()

#evaluate start point
starting_score=scorefunction(pose)

while i<max_iterations:
    i=i+1
    new_pose=random_move(pose)
    if scorefunction(new_pose)<scorefunction(pose):
        pose=new_pose
    else:
        #linear decrease of kT
        ktemp=kT_upper-i*(kT_upper-kT_lower)/max_iterations
        #exponentatial decrease of kT
        #ktemp=math.exp(float(i)/float(max_iterations)*float(-5))*kT_upper+kT_lower

        try:
            p=math.exp(DeltaE/ktemp)
        except OverflowError:
            p=-1

        if random.random()<p:
            pose=new_pose
            print str(i)+'; accept new pose, metropolis'
        else:
            print str(i)+'; reject new pose!'