# Anaconda
一、modeller下載與安裝
輸入key碼：MODELIRANJE
做下Basic Modeling 流程吧：
在python環境下運行下例子吧：（build_profile.py、compare.py、align2d.py、model-single.py、evaluate_model.py）
（這里還需要一個evaluate_template文件）
二、使用modeller對目的蛋白序列同源建模
>p1:dfra12
MNSESVRIYLVAAMGANRVIGNGPNIPWKIPGEQKIFRRLTEGKVVVMGRKTFESIGKPLPNRHTLVISRQANYRATGCVVVSTLSHAIALASELGNELYVAGGAEIYTLALPHAHGVFLSEVHQTFEGDAFFPMLNETEFELVSTETIQAVIPYTHSVYARRNG
1、添加額外的庫：
Blast與PDB搜索，額外從公共數據庫選兩個相似蛋白來作為模版：2ZZA A 3JVX A（發現挑重復了於是我換了一個）
>P1;2ZZAA
structure:2ZZA: 1:A:
VIVSMIAALANNRVIGLDNKMPWHLPAELQLFKRATLGKPIVMGRNTFESIGRPLPGRLNIVLSRQTDYQPEGVTVVATLEDAVVAAGDVEELMIIGGATIYNQCLAAADRLYLTHIELTTEGDTWFPDYEQYNWQEIEHESYAADDKNPHNYRFSLLERVK
>3JVX:A|PDBID|CHAIN|SEQUENCE
HHHHHHMRVSFMVAMDENRVIGKDNNLPWRLPSELQYVKKTTMGHPLIMGRKNYEAIGRPLPGRRNIIVTRNEGYHVEGCEVAHSVEEVFELCKNEEEIFIFGGAQIYDLFLPYVDKLYITKIHHAFEGDTFFPEMDMTNWKEVFVEKGLTDEKNPYTYYYHVYEKQQ
將數據庫中的模版序列按下面格式添加入：pdb_95.pir中：
2、運行build_profile.py：修改代碼
aln.append(file='dfra12.ali',alignment_format='PIR',align_codes='ALL')行。
Selecting a template(模版)
挑選E值為0，相似度大於35的序列：3dfr、1ra9、1df7A、1vdrA以及添加的2ZZAA、3jvxA，共五個模版，同時在PDB中下載對應的模版文件。
3、運行compare.py：
使用compare.py模版之間的結構和序列相似性。（修改對應的PDB）
輸出結果如下：
分析下：1ra9A與2ZZAA具有幾乎相同的結構和序列，1ra9A有更好的晶體結構，選1ra9A。3dfrA與1df7A也可以選，它們也有相似的結構域，分辨率也不錯。
4、運行align2d.py：
dfra12分別與模版比對（1ra9A、3dfrA、1df7A）
修改並運行程序：
得到兩個文件（dfra12-1ra9A ali與pap格式文件），打開pap格式文件：
同理再運行兩次：
3dfrA：
1df7A：
5、運行model-single.py對dfra12三維建模：
獲得了dfra12-1ra9A類似的文件就可以進行三維建模了。（1ra9A、3dfrA、1df7A）——這里還可以再跑兩輪，我就沒跑了，重復的過程，所以對選擇會有點偏差，但是足夠建模。（最后我還是跑了下）
由此可以得出不同的pdb文件：選molpdf和DOPE scroe高的模型，這里選第三個dfra12.B99990001。（1df7A）
用Chimera打開模型：
6、模型評估：（evaluate_model、plot_profiles）選dB1評估
運行evaluate_model:
得到：dfra12.profile文件；score : -15616.977539
運行evaluate_template.py：
得到：1df7A.profile文件；score: -17980.896484
運行plot_profiles：函數塊之后的代碼截圖如下，
（residue-alignment）
相關文件：
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