Suche senden
Hochladen
Kabsch Fit on PyMOL
•
3 gefällt mir
•
2,021 views
Masahito Ohue
Folgen
PyMOLでのKabsch法によるRMSD計算と表示方法
Weniger lesen
Mehr lesen
Bildung
Diashow-Anzeige
Melden
Teilen
Diashow-Anzeige
Melden
Teilen
1 von 12
Empfohlen
LDA入門
LDA入門
正志 坪坂
ベイズ深層学習5章 ニューラルネットワークのベイズ推論 Bayesian deep learning
ベイズ深層学習5章 ニューラルネットワークのベイズ推論 Bayesian deep learning
ssuserca2822
PRML輪読#5
PRML輪読#5
matsuolab
変分ベイズ法の説明
変分ベイズ法の説明
Haruka Ozaki
[DL輪読会]Revisiting Deep Learning Models for Tabular Data (NeurIPS 2021) 表形式デー...
[DL輪読会]Revisiting Deep Learning Models for Tabular Data (NeurIPS 2021) 表形式デー...
Deep Learning JP
SGD+α: 確率的勾配降下法の現在と未来
SGD+α: 確率的勾配降下法の現在と未来
Hidekazu Oiwa
DSIRNLP#1 ランキング学習ことはじめ
DSIRNLP#1 ランキング学習ことはじめ
sleepy_yoshi
PRML輪読#1
PRML輪読#1
matsuolab
Empfohlen
LDA入門
LDA入門
正志 坪坂
ベイズ深層学習5章 ニューラルネットワークのベイズ推論 Bayesian deep learning
ベイズ深層学習5章 ニューラルネットワークのベイズ推論 Bayesian deep learning
ssuserca2822
PRML輪読#5
PRML輪読#5
matsuolab
変分ベイズ法の説明
変分ベイズ法の説明
Haruka Ozaki
[DL輪読会]Revisiting Deep Learning Models for Tabular Data (NeurIPS 2021) 表形式デー...
[DL輪読会]Revisiting Deep Learning Models for Tabular Data (NeurIPS 2021) 表形式デー...
Deep Learning JP
SGD+α: 確率的勾配降下法の現在と未来
SGD+α: 確率的勾配降下法の現在と未来
Hidekazu Oiwa
DSIRNLP#1 ランキング学習ことはじめ
DSIRNLP#1 ランキング学習ことはじめ
sleepy_yoshi
PRML輪読#1
PRML輪読#1
matsuolab
PRML読書会#2,#3資料
PRML読書会#2,#3資料
Hiromasa Ohashi
Deep Learning による視覚×言語融合の最前線
Deep Learning による視覚×言語融合の最前線
Yoshitaka Ushiku
PRML 第4章
PRML 第4章
Akira Miyazawa
PCAの最終形態GPLVMの解説
PCAの最終形態GPLVMの解説
弘毅 露崎
PRML輪読#4
PRML輪読#4
matsuolab
カップルが一緒にお風呂に入る割合をベイズ推定してみた
カップルが一緒にお風呂に入る割合をベイズ推定してみた
hoxo_m
[DL輪読会]Flow-based Deep Generative Models
[DL輪読会]Flow-based Deep Generative Models
Deep Learning JP
TabNetの論文紹介
TabNetの論文紹介
西岡 賢一郎
単語の分散表現と構成性の計算モデルの発展
単語の分散表現と構成性の計算モデルの発展
Naoaki Okazaki
三次元点群を取り扱うニューラルネットワークのサーベイ
三次元点群を取り扱うニューラルネットワークのサーベイ
Naoya Chiba
研究効率化Tips Ver.2
研究効率化Tips Ver.2
cvpaper. challenge
数式を使わずイメージで理解するEMアルゴリズム
数式を使わずイメージで理解するEMアルゴリズム
裕樹 奥田
Tenenbaum review-20140704-1600
Tenenbaum review-20140704-1600
Tatsuji Takahashi
深層学習の不確実性 - Uncertainty in Deep Neural Networks -
深層学習の不確実性 - Uncertainty in Deep Neural Networks -
tmtm otm
強化学習4章
強化学習4章
hiroki yamaoka
やさしく音声分析法を学ぶ: ケプストラム分析とLPC分析
やさしく音声分析法を学ぶ: ケプストラム分析とLPC分析
Shinnosuke Takamichi
【論文読み会】Autoregressive Diffusion Models.pptx
【論文読み会】Autoregressive Diffusion Models.pptx
ARISE analytics
DARM勉強会第3回 (missing data analysis)
DARM勉強会第3回 (missing data analysis)
Masaru Tokuoka
主成分分析(Pca)
主成分分析(Pca)
Shushi Namba
PRML8章
PRML8章
弘毅 露崎
学振特別研究員になるために~2024年度申請版
学振特別研究員になるために~2024年度申請版
Masahito Ohue
学振特別研究員になるために~2023年度申請版
学振特別研究員になるために~2023年度申請版
Masahito Ohue
Weitere ähnliche Inhalte
Was ist angesagt?
PRML読書会#2,#3資料
PRML読書会#2,#3資料
Hiromasa Ohashi
Deep Learning による視覚×言語融合の最前線
Deep Learning による視覚×言語融合の最前線
Yoshitaka Ushiku
PRML 第4章
PRML 第4章
Akira Miyazawa
PCAの最終形態GPLVMの解説
PCAの最終形態GPLVMの解説
弘毅 露崎
PRML輪読#4
PRML輪読#4
matsuolab
カップルが一緒にお風呂に入る割合をベイズ推定してみた
カップルが一緒にお風呂に入る割合をベイズ推定してみた
hoxo_m
[DL輪読会]Flow-based Deep Generative Models
[DL輪読会]Flow-based Deep Generative Models
Deep Learning JP
TabNetの論文紹介
TabNetの論文紹介
西岡 賢一郎
単語の分散表現と構成性の計算モデルの発展
単語の分散表現と構成性の計算モデルの発展
Naoaki Okazaki
三次元点群を取り扱うニューラルネットワークのサーベイ
三次元点群を取り扱うニューラルネットワークのサーベイ
Naoya Chiba
研究効率化Tips Ver.2
研究効率化Tips Ver.2
cvpaper. challenge
数式を使わずイメージで理解するEMアルゴリズム
数式を使わずイメージで理解するEMアルゴリズム
裕樹 奥田
Tenenbaum review-20140704-1600
Tenenbaum review-20140704-1600
Tatsuji Takahashi
深層学習の不確実性 - Uncertainty in Deep Neural Networks -
深層学習の不確実性 - Uncertainty in Deep Neural Networks -
tmtm otm
強化学習4章
強化学習4章
hiroki yamaoka
やさしく音声分析法を学ぶ: ケプストラム分析とLPC分析
やさしく音声分析法を学ぶ: ケプストラム分析とLPC分析
Shinnosuke Takamichi
【論文読み会】Autoregressive Diffusion Models.pptx
【論文読み会】Autoregressive Diffusion Models.pptx
ARISE analytics
DARM勉強会第3回 (missing data analysis)
DARM勉強会第3回 (missing data analysis)
Masaru Tokuoka
主成分分析(Pca)
主成分分析(Pca)
Shushi Namba
PRML8章
PRML8章
弘毅 露崎
Was ist angesagt?
(20)
PRML読書会#2,#3資料
PRML読書会#2,#3資料
Deep Learning による視覚×言語融合の最前線
Deep Learning による視覚×言語融合の最前線
PRML 第4章
PRML 第4章
PCAの最終形態GPLVMの解説
PCAの最終形態GPLVMの解説
PRML輪読#4
PRML輪読#4
カップルが一緒にお風呂に入る割合をベイズ推定してみた
カップルが一緒にお風呂に入る割合をベイズ推定してみた
[DL輪読会]Flow-based Deep Generative Models
[DL輪読会]Flow-based Deep Generative Models
TabNetの論文紹介
TabNetの論文紹介
単語の分散表現と構成性の計算モデルの発展
単語の分散表現と構成性の計算モデルの発展
三次元点群を取り扱うニューラルネットワークのサーベイ
三次元点群を取り扱うニューラルネットワークのサーベイ
研究効率化Tips Ver.2
研究効率化Tips Ver.2
数式を使わずイメージで理解するEMアルゴリズム
数式を使わずイメージで理解するEMアルゴリズム
Tenenbaum review-20140704-1600
Tenenbaum review-20140704-1600
深層学習の不確実性 - Uncertainty in Deep Neural Networks -
深層学習の不確実性 - Uncertainty in Deep Neural Networks -
強化学習4章
強化学習4章
やさしく音声分析法を学ぶ: ケプストラム分析とLPC分析
やさしく音声分析法を学ぶ: ケプストラム分析とLPC分析
【論文読み会】Autoregressive Diffusion Models.pptx
【論文読み会】Autoregressive Diffusion Models.pptx
DARM勉強会第3回 (missing data analysis)
DARM勉強会第3回 (missing data analysis)
主成分分析(Pca)
主成分分析(Pca)
PRML8章
PRML8章
Mehr von Masahito Ohue
学振特別研究員になるために~2024年度申請版
学振特別研究員になるために~2024年度申請版
Masahito Ohue
学振特別研究員になるために~2023年度申請版
学振特別研究員になるために~2023年度申請版
Masahito Ohue
学振特別研究員になるために~2022年度申請版
学振特別研究員になるために~2022年度申請版
Masahito Ohue
第43回分子生物学会年会フォーラム2F-11「インシリコ創薬を支える最先端情報科学」から抜粋したAlphaFold2の話
第43回分子生物学会年会フォーラム2F-11「インシリコ創薬を支える最先端情報科学」から抜粋したAlphaFold2の話
Masahito Ohue
Learning-to-rank for ligand-based virtual screening
Learning-to-rank for ligand-based virtual screening
Masahito Ohue
Parallelized pipeline for whole genome shotgun metagenomics with GHOSTZ-GPU a...
Parallelized pipeline for whole genome shotgun metagenomics with GHOSTZ-GPU a...
Masahito Ohue
Molecular Activity Prediction Using Graph Convolutional Deep Neural Network C...
Molecular Activity Prediction Using Graph Convolutional Deep Neural Network C...
Masahito Ohue
学振特別研究員になるために~2020年度申請版
学振特別研究員になるために~2020年度申請版
Masahito Ohue
出会い系タンパク質を探す旅
出会い系タンパク質を探す旅
Masahito Ohue
学振特別研究員になるために~2019年度申請版
学振特別研究員になるために~2019年度申請版
Masahito Ohue
Link Mining for Kernel-based Compound-Protein Interaction Predictions Using a...
Link Mining for Kernel-based Compound-Protein Interaction Predictions Using a...
Masahito Ohue
目バーチャルスクリーニング
目バーチャルスクリーニング
Masahito Ohue
Microsoft Azure上でのタンパク質間相互作用予測システムの並列計算と性能評価
Microsoft Azure上でのタンパク質間相互作用予測システムの並列計算と性能評価
Masahito Ohue
学振特別研究員になるために~2018年度申請版
学振特別研究員になるために~2018年度申請版
Masahito Ohue
計算で明らかにするタンパク質の出会いとネットワーク(FIT2016 助教が吼えるセッション)
計算で明らかにするタンパク質の出会いとネットワーク(FIT2016 助教が吼えるセッション)
Masahito Ohue
Finding correct protein–protein docking models using ProQDock (ISMB2016読み会, 大上)
Finding correct protein–protein docking models using ProQDock (ISMB2016読み会, 大上)
Masahito Ohue
学振特別研究員になるために~知っておくべき10のTips~[平成29年度申請版]
学振特別研究員になるために~知っておくべき10のTips~[平成29年度申請版]
Masahito Ohue
ISMB/ECCB2015読み会:大上
ISMB/ECCB2015読み会:大上
Masahito Ohue
学振特別研究員になるために~知っておくべき10のTips~[平成28年度申請版]
学振特別研究員になるために~知っておくべき10のTips~[平成28年度申請版]
Masahito Ohue
IIBMP2014 Lightning Talk - MEGADOCK 4.0
IIBMP2014 Lightning Talk - MEGADOCK 4.0
Masahito Ohue
Mehr von Masahito Ohue
(20)
学振特別研究員になるために~2024年度申請版
学振特別研究員になるために~2024年度申請版
学振特別研究員になるために~2023年度申請版
学振特別研究員になるために~2023年度申請版
学振特別研究員になるために~2022年度申請版
学振特別研究員になるために~2022年度申請版
第43回分子生物学会年会フォーラム2F-11「インシリコ創薬を支える最先端情報科学」から抜粋したAlphaFold2の話
第43回分子生物学会年会フォーラム2F-11「インシリコ創薬を支える最先端情報科学」から抜粋したAlphaFold2の話
Learning-to-rank for ligand-based virtual screening
Learning-to-rank for ligand-based virtual screening
Parallelized pipeline for whole genome shotgun metagenomics with GHOSTZ-GPU a...
Parallelized pipeline for whole genome shotgun metagenomics with GHOSTZ-GPU a...
Molecular Activity Prediction Using Graph Convolutional Deep Neural Network C...
Molecular Activity Prediction Using Graph Convolutional Deep Neural Network C...
学振特別研究員になるために~2020年度申請版
学振特別研究員になるために~2020年度申請版
出会い系タンパク質を探す旅
出会い系タンパク質を探す旅
学振特別研究員になるために~2019年度申請版
学振特別研究員になるために~2019年度申請版
Link Mining for Kernel-based Compound-Protein Interaction Predictions Using a...
Link Mining for Kernel-based Compound-Protein Interaction Predictions Using a...
目バーチャルスクリーニング
目バーチャルスクリーニング
Microsoft Azure上でのタンパク質間相互作用予測システムの並列計算と性能評価
Microsoft Azure上でのタンパク質間相互作用予測システムの並列計算と性能評価
学振特別研究員になるために~2018年度申請版
学振特別研究員になるために~2018年度申請版
計算で明らかにするタンパク質の出会いとネットワーク(FIT2016 助教が吼えるセッション)
計算で明らかにするタンパク質の出会いとネットワーク(FIT2016 助教が吼えるセッション)
Finding correct protein–protein docking models using ProQDock (ISMB2016読み会, 大上)
Finding correct protein–protein docking models using ProQDock (ISMB2016読み会, 大上)
学振特別研究員になるために~知っておくべき10のTips~[平成29年度申請版]
学振特別研究員になるために~知っておくべき10のTips~[平成29年度申請版]
ISMB/ECCB2015読み会:大上
ISMB/ECCB2015読み会:大上
学振特別研究員になるために~知っておくべき10のTips~[平成28年度申請版]
学振特別研究員になるために~知っておくべき10のTips~[平成28年度申請版]
IIBMP2014 Lightning Talk - MEGADOCK 4.0
IIBMP2014 Lightning Talk - MEGADOCK 4.0
Kürzlich hochgeladen
My Inspire High Award 2024「Yakushima Islandってなんか変じゃない?」.pdf
My Inspire High Award 2024「Yakushima Islandってなんか変じゃない?」.pdf
inspirehighstaff03
My Inspire High Award 2024「他者と自分、対立を防ぐには?」
My Inspire High Award 2024「他者と自分、対立を防ぐには?」
inspirehighstaff03
リアル戦国探究in米沢 当日講座1(スタッフ共有用)『兵は詐をもって立つ』についてのスライド
リアル戦国探究in米沢 当日講座1(スタッフ共有用)『兵は詐をもって立つ』についてのスライド
Ken Fukui
Divorce agreements in administrative work.pdf
Divorce agreements in administrative work.pdf
oganekyokoi
リアル戦国探究in米沢 当日講座2スライド(スタッフ共有用)『人を致すも人に致されず』についてのスライド
リアル戦国探究in米沢 当日講座2スライド(スタッフ共有用)『人を致すも人に致されず』についてのスライド
Ken Fukui
Establishment and operation of medical corporations.pdf
Establishment and operation of medical corporations.pdf
oganekyokoi
My Inspire High Award 2024 「正義って存在するの?」
My Inspire High Award 2024 「正義って存在するの?」
inspirehighstaff03
My Inspire High Award 2024 「家族とは何か」
My Inspire High Award 2024 「家族とは何か」
inspirehighstaff03
What I did before opening my business..pdf
What I did before opening my business..pdf
oganekyokoi
My Inspire High Award 2024「老いることは不幸なこと?」
My Inspire High Award 2024「老いることは不幸なこと?」
inspirehighstaff03
リアル戦国探究in米沢 当日講座3スライド(スタッフ共有用)『糧は三度はさいせず』についてのスライド
リアル戦国探究in米沢 当日講座3スライド(スタッフ共有用)『糧は三度はさいせず』についてのスライド
Ken Fukui
My Inspire High Award 2024 「本当の『悪者』って何?」
My Inspire High Award 2024 「本当の『悪者』って何?」
inspirehighstaff03
TEAMIN Service overview for customer_20240422.pdf
TEAMIN Service overview for customer_20240422.pdf
yukisuga3
My Inspire High Award 2024 「AIと仲良くなるには?」
My Inspire High Award 2024 「AIと仲良くなるには?」
inspirehighstaff03
My Inspire High Award 2024「世の中の流行はどのようにして生まれるのか」
My Inspire High Award 2024「世の中の流行はどのようにして生まれるのか」
inspirehighstaff03
【ゲーム理論入門】ChatGPTが作成した ゲーム理論の問題を解く #3 Slide
【ゲーム理論入門】ChatGPTが作成した ゲーム理論の問題を解く #3 Slide
ssusere0a682
リアル戦国探究in米沢 事前講座2スライド(スタッフ共有用)『両雄の強さの秘密』についてのスライド
リアル戦国探究in米沢 事前講座2スライド(スタッフ共有用)『両雄の強さの秘密』についてのスライド
Ken Fukui
My Inspire High Award 2024 「孤独は敵なのか?」
My Inspire High Award 2024 「孤独は敵なのか?」
inspirehighstaff03
リアル戦国探究in米沢 事前講座1スライド(スタッフ共有用)『川中島の謎』についてのスライド
リアル戦国探究in米沢 事前講座1スライド(スタッフ共有用)『川中島の謎』についてのスライド
Ken Fukui
My Inspire High Award2024「外国人が日本のテーブルマナーに驚く理由は?」
My Inspire High Award2024「外国人が日本のテーブルマナーに驚く理由は?」
inspirehighstaff03
Kürzlich hochgeladen
(20)
My Inspire High Award 2024「Yakushima Islandってなんか変じゃない?」.pdf
My Inspire High Award 2024「Yakushima Islandってなんか変じゃない?」.pdf
My Inspire High Award 2024「他者と自分、対立を防ぐには?」
My Inspire High Award 2024「他者と自分、対立を防ぐには?」
リアル戦国探究in米沢 当日講座1(スタッフ共有用)『兵は詐をもって立つ』についてのスライド
リアル戦国探究in米沢 当日講座1(スタッフ共有用)『兵は詐をもって立つ』についてのスライド
Divorce agreements in administrative work.pdf
Divorce agreements in administrative work.pdf
リアル戦国探究in米沢 当日講座2スライド(スタッフ共有用)『人を致すも人に致されず』についてのスライド
リアル戦国探究in米沢 当日講座2スライド(スタッフ共有用)『人を致すも人に致されず』についてのスライド
Establishment and operation of medical corporations.pdf
Establishment and operation of medical corporations.pdf
My Inspire High Award 2024 「正義って存在するの?」
My Inspire High Award 2024 「正義って存在するの?」
My Inspire High Award 2024 「家族とは何か」
My Inspire High Award 2024 「家族とは何か」
What I did before opening my business..pdf
What I did before opening my business..pdf
My Inspire High Award 2024「老いることは不幸なこと?」
My Inspire High Award 2024「老いることは不幸なこと?」
リアル戦国探究in米沢 当日講座3スライド(スタッフ共有用)『糧は三度はさいせず』についてのスライド
リアル戦国探究in米沢 当日講座3スライド(スタッフ共有用)『糧は三度はさいせず』についてのスライド
My Inspire High Award 2024 「本当の『悪者』って何?」
My Inspire High Award 2024 「本当の『悪者』って何?」
TEAMIN Service overview for customer_20240422.pdf
TEAMIN Service overview for customer_20240422.pdf
My Inspire High Award 2024 「AIと仲良くなるには?」
My Inspire High Award 2024 「AIと仲良くなるには?」
My Inspire High Award 2024「世の中の流行はどのようにして生まれるのか」
My Inspire High Award 2024「世の中の流行はどのようにして生まれるのか」
【ゲーム理論入門】ChatGPTが作成した ゲーム理論の問題を解く #3 Slide
【ゲーム理論入門】ChatGPTが作成した ゲーム理論の問題を解く #3 Slide
リアル戦国探究in米沢 事前講座2スライド(スタッフ共有用)『両雄の強さの秘密』についてのスライド
リアル戦国探究in米沢 事前講座2スライド(スタッフ共有用)『両雄の強さの秘密』についてのスライド
My Inspire High Award 2024 「孤独は敵なのか?」
My Inspire High Award 2024 「孤独は敵なのか?」
リアル戦国探究in米沢 事前講座1スライド(スタッフ共有用)『川中島の謎』についてのスライド
リアル戦国探究in米沢 事前講座1スライド(スタッフ共有用)『川中島の謎』についてのスライド
My Inspire High Award2024「外国人が日本のテーブルマナーに驚く理由は?」
My Inspire High Award2024「外国人が日本のテーブルマナーに驚く理由は?」
Kabsch Fit on PyMOL
1.
KabschFit on PyMOL
@tonets
2.
Agenda RMSDとKabsch法 PyMOLについて
PyMOL上でのKabsch法の実行 2
3.
RMSD RMSD・・・Root Mean
Square Deviation 2つの構造間の対応する原子の距離の二乗平均根(RMS) 3 http://is-education.naist.jp/Data/Syllabus/2007/TeachingMaterial/info-0048_1192617014.pdfより引用
4.
5.
6.
PyMOL 分子ビューワ Pythonによる機能拡張が可能
学生/教員向けのEducational版(ver.1.3)は無料で使用可 6
7.
PyMOL上でKabsch法を実行 以下よりPythonスクリプト「QKabsch.py」を取得 コードをコピーして「QKabsch.py」という名前で保存
PyMOL(ver.0.97以上)を実行 QKabsch.pyのあるディレクトリ上で (lsコマンドを実行した結果の中にQKabsch.pyがあればOK) run QKabsch.py と入力 PyMOL>run QKabsch.py以外に何も表示されていなければOK 7 http://www.pymolwiki.org/index.php/Kabsch#The_Code
8.
PyMOL上でKabsch法を実行 対象の2つのPDBファイルをloadする load
A_PDB.pdb load B_PDB.pdb 配列上でフィットさせる範囲の番号を確認する 8 PyMOL上での配列の確認はこのボタンで
9.
PyMOL上でKabsch法を実行 配列上でフィットさせる範囲の番号を確認する->このPDBの場合は残基番号30~355までは全く同じなので,この範囲でフィッティングを行うことにする 以下のコマンドを入力
RMSD(Å)と構造が表示されれば成功 9 optAlignA_PDB and n. CA and i. 30-355, B_PDB and n. CA and i. 30-355 RMSD=0.507241
10.
PyMOL上でKabsch法を実行 デフォルトでは指定した残基間の色が赤,それ以外はグレー等で表示される 10
11.
PyMOL上でKabsch法を実行 適当に表示を変更したもの A_PDBは赤色,B_PDBは青色で示した.
->水色で囲ったヘリックスはB_PDBに,オレンジで囲ったNO3 はA_PDBにのみ存在することがわかる. 11
12.
References 蛋白質立体構造比較 http://is-education.naist.jp/Data/Syllabus/2007/TeachingMaterial/info-0048_1192617014.pdf
Kabsch- PyMOLWiki http://www.pymolwiki.org/index.php/Kabsch Kabsch algorithm – Wikipedia http://en.wikipedia.org/wiki/Kabsch_algorithm 12