吴伟：auto-martini的安装和使用简介

• 2019-08-05 17:50:22

在文献Tristan Bereau, Kurt Kremer; Automated Parametrization of the Coarse-Grained Martini Force Field for Small Organic Molecules; J. Chem. Theory Comput. 11(6):2783-2791, 2015; 10.1021/acs.jctc.5b00056中提出了自动将小分子划分为Martini珠子的方法, 作者还提供了一个python脚本. 这里简单介绍下它的使用方法.

安装

1. 首先从github下载auto-martini程序包放到合适目录
2. 下载Windows版的anaconda2. 注意, 这里要选择python2.7版本的, 因为auto-martini是用python2.7写的, 不兼容python3之后的语法
3. 安装完anaconda之后, 以管理员身份运行anaconda, 进入auto-martini包所在位置
4. 安装auto-martini所依赖的四个程序包

pip install numpy
pip install beautifulsoup
pip install requests
conda create -c rdkit -n my-rdkit-env rdkit

安装完之后, 就可以使用了.

使用方法

命令

python auto-martini [-h] (--sdf SDF | --smi SMI) --mol MOLNAME [--xyz XYZ] [--gro GRO] [--verbose] [--fpred]

说明

• --sdf和--smi: 输入文件, 指定其中一个就可以. 可以使用openbabel将pdb或其他格式的文件转化为sdf或者smi文件.

• --mol: 必须选项, 输出文件中残基的名称

• --xyz, --gro: 可选的输出文件

• --verbose, --fpred: 无法找到符合的参数时, 使用按原子或按片段判别珠子的方法, 准确度较差

示例

使用Gaussview画出想要的小分子

可以直接保存为sdf文件, 但好像Gaussview生成的sdf文件在auto-martini中使用会出错(未详细考察), 所以我们保存为pdb文件, 再用openbabel转换为sdf文件.

将该文件放到auto-martini目录下. 执行

python auto_martini --sdf TEG.sdf --mol TEG --gro TEG_CG.gro

会得到如下结果

同时生成gro文件

注意事项

• 如果提示smi2alogps这一步出错, 那你得先检查一下 http://vcclab.org/web/alogps 网站是否能够打开, 因为auto-martini会将你的分子上传到alogps网站上, 生成所需的logP等信息