使用Python分析蛋白质pdb文件

Tom2Code

发布于 2024-01-26 15:31:26

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发布于 2024-01-26 15:31:26

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今天我们使用python中的一个处理pdb的库：

Bio.pdb

就可以通过pdb文件获取蛋白质中各种有用的信息了：

首先我们今天的实验目标是：

随机从pdb bank抽取一个小蛋白质，

pdb id是1mh1

首先第一个很重要的函数，通过pdb文件加载蛋白质结构，我们接下来的操作都将基于此函数的返回进行操作：

def load_structure(pdb_file):
    parser = PDBParser()
    return parser.get_structure('PDB_structure', pdb_file)
    

structure=load_structure('1mh1.pdb')

计算氨基酸残基数量

def count_residues(structure):
    return len(list(structure.get_residues()))

residue_count = count_residues(structure)
print(f"Number of residues: {residue_count}")

截图：

2.提取蛋白质序列：

from Bio.SeqUtils import seq1

def get_sequence(structure):
    residues = [residue for residue in structure.get_residues() if residue.get_id()[0] == ' ']
    return ''.join([seq1(residue.get_resname()) for residue in residues])

sequence = get_sequence(structure)
print(f"Protein sequence: {sequence}")

输出：

3.计算中心质量：

def calc_center_of_mass(structure):
    coord_sum = np.zeros(3)
    total_mass = 0
    for atom in structure.get_atoms():
        mass = atom.mass
        coord_sum += atom.coord * mass
        total_mass += mass
    return coord_sum / total_mass

输出：

4.计算所有氨基酸残基：

def get_residues(structure):
    return [residue for residue in structure.get_residues() if residue.get_id()[0] == ' ']

输出：

这里科普一下氨基酸与氨基酸残基：

在生物化学中，氨基酸和氨基酸残基这两个术语之间的关系非常紧密，但它们指的是略微不同的事物：

氨基酸：氨基酸是构成蛋白质的基本单位，是小分子有机化合物。它们具有一个中心的碳原子（α-碳），一个氨基（-NH₂），一个羧酸基（-COOH），一个氢原子，以及一个可变的侧链（通常用R表示）。蛋白质是由氨基酸通过脱水缩合反应链接起来的长链状分子。

氨基酸残基：当氨基酸组成蛋白质时，它们通过形成肽键相互连接。在形成肽键的过程中，每个氨基酸失去了一个水分子（一个羧基的-OH和另一个氨基的-H）。失去这些原子组成的水分子后，氨基酸在蛋白质中的部分被称为“氨基酸残基”。简而言之，氨基酸残基是氨基酸在脱水缩合成蛋白质链后的形式。

总结来说，氨基酸是单独存在时的形态，而当它们通过肽键连接成蛋白质时，每个氨基酸成为蛋白质链的一部分，这时它们被称为氨基酸残基。氨基酸残基保留了氨基酸的侧链和与肽键相关的部分，但失去了参与形成肽键的一些原子。

5.计算两个残基之间的距离：

# 定义一个函数来计算两个残基之间的最小距离
def min_distance_between_residues(residue1, residue2):
    min_distance = float('inf')
    for atom1 in residue1.get_atoms():
        for atom2 in residue2.get_atoms():
            distance = atom1 - atom2
            if distance < min_distance:
                min_distance = distance
    return min_distance

结果：