Rosetta | Rosetta简介

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Rosetta

 

Rosetta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,但从那时起,它就已经适应解决常见的计算大分子问题。

Rosetta的开发已从华盛顿大学扩展到RosettaCommons的成员,该成员包括政府实验室,研究所,研究中心和合作伙伴公司。

Rosetta社区对该软件有许多目标,例如:

  • 了解大分子相互作用
  • 设计定制分子
  • 开发有效的方式来搜索构象和序列空间
  • 为各种生物分子表征找到广泛有用的能量函数

Rosetta协议

Rosetta提供一个灵活的功能库来完成各种生物分子建模任务。这些库定义的基本任务和操作作为算法被组合在一起,称之为“Protocols”,每种Protocols都使用Rosetta的灵活分子建模库来完成特定的建模任务。这些协议可以用作独立单元,也可以将它们链接在一起以完成更复杂的任务,方法是连续使用不同的应用程序,或者在通用框架内组合Protocols。 

Rosetta算法能够对多种生物分子系统进行预测、设计和分析,包括蛋白质,RNA,DNA,肽,小分子以及非规范或衍生氨基酸。一些协议更改/评估单个单体单元的内部结构(环重塑,双链折叠),而其他协议则建模/评估两个独立单体之间的相互作用(蛋白质-蛋白质对接,蛋白质-肽对接,蛋白质-配体对接)。这些协议中的许多协议都可以合并来自各种实验结果的数据,包括X射线,NMR和EPR。Rosetta协议涵盖了一系列范围,从局部环路重塑到完整结构设计,从单个单体到生物分子相互作用再到超分子复合物。

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Rosetta使用方式

 

  • Command Line Interface(命令行交互)

命令行界面是Rosetta的原始形式,仍然是使用Rosetta的最常用方法。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。

  • PyRosetta

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。

  • PyRosetta Toolkit

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。它与PyRosetta一起分发。该代码使用Tkinter API用Python编写,该API与Python本身一起分发。这样,很容易添加新的菜单,窗口和功能来帮助您进行自己的建模和设计。PyRosetta工具包由Dunbrack实验室的Jared Adolf-Bryfogle开发。

  • RosettaScripts

RosettaScripts是一个XML脚本接口,允许用户混合和匹配Rosetta协议,以根据自己的确切需求定制功能强大的协议。RosettaScripts并没有涵盖PyRosetta,但是它是Rosetta的标准C ++构建的一部分。因此,直接在大型超级计算机和分布式计算环境(例如BOINC)上使用RosettaScripts即可。确实,许多内部使用Rosetta都是通过RosettaScripts进行的,并且某些协议仅以其收集的对象和XML脚本的形式存在,而不是以独立的可执行文件的形式存在。

  • GUIs图形用户界面

/span>Rosetta没有经典的图形用户界面。但是,许多开发人员都以更具交互性的方式简化了使用Rosetta的过程。

  • Servers(服务器)

 


参考

[1] https://www.rosettacommons.org/

[2] Rosetta中文社区:http://www.rosettastudy.cn/

[3] https://github.com/RosettaCommons/PyRosetta.notebooks

[4] https://github.com/RosettaCommons

[5] http://www.pyrosetta.org/dow

 

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来源:DrugAI

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