ConSurf | 蛋白质的进化保守性分析,它分析蛋白质的序列保守性并根据结果为模型上色,如果你研究的蛋白质在结构上是保守的,但在序列上有所不同,这可能会很有帮助。
分析保守性#
你需要准备的只是一个蛋白质模型,如果你没有模型,至少需要序列,结构可以从中预测。
如果你有一个 ** 多序列比对(MSA)** 文件,你可以上传它,然后该序列将用于生成保守性分析结果。
然后你的模型将根据结果上色。
自定义颜色#
在 ConSurf 中,模型的颜色没有选择,但你可以使用 Pymol 来实现。
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下载 Pymol 的结果。
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在 RAMPGEN.COM 上生成一个颜色梯度,然后复制 JSON 格式并替换脚本中的颜色:
:::grid {cols=2,rows=1,gap=12,type=images}
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将你的颜色梯度粘贴到脚本中并将其保存为
set_colors.py
:# 该脚本在ChatGPT的帮助下完成 color_data = [ # 在这里粘贴你的颜色梯度。 ] # 定义颜色并将颜色设置为相应的对象 for i, item in enumerate(color_data, start=1): hex_color = item['color'] # 将HEX转换为RGB r, g, b = int(hex_color[1:3], 16), int(hex_color[3:5], 16), int(hex_color[5:], 16) rgb = (r/255.0, g/255.0, b/255.0) # 设置颜色 color_name = f"color_{i}" pymol.cmd.set_color(color_name, rgb) # 将颜色应用于对象 object_name = f"all_group_{i}" pymol.cmd.color(color_name, object_name) # 确保视图已更新 pymol.cmd.rebuild()
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你的脚本应该看起来像这样:
color_data = [ { "values": 0, "color": "#F6936F" }, { "value": 12.50, "color": "#F8AE93" }, { "value": 25.00, "color": "#FAC9B7" }, { "value": 37.50, "color": "#FCE4DB" }, { "value": 50.00, "color": "#FFFFFF" }, { "value": 62.50, "color": "#DDEBF1" }, { "value": 75.00, "color": "#BCD7E4" }, { "value": 87.50, "color": "#9BC3D6" }, { "value": 100, "color": "#7AAFC9" } ] # 定义颜色并将颜色设置为相应的对象 for i, item in enumerate(color_data, start=1): hex_color = item['color'] # 将HEX转换为RGB r, g, b = int(hex_color[1:3], 16), int(hex_color[3:5], 16), int(hex_color[5:], 16) rgb = (r/255.0, g/255.0, b/255.0) # 设置颜色 color_name = f"color_{i}" pymol.cmd.set_color(color_name, rgb) # 将颜色应用于对象 object_name = f"all_group_{i}" pymol.cmd.color(color_name, object_name) # 确保视图已更新 pymol.cmd.rebuild()
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在 Pymol 中加载 ConSurf 结果,并从 “文件 -> 运行脚本...” 运行脚本。
:::grid {cols=2,rows=1,gap=12,type=images}
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原始链接为 https://xxu.do/posts/structure/Color-the-model-by-sequence-conservation-with-ConSurf