利用Rosetta进行结构预测

请参考white 服务器：/home/yikan/rosetta_tutorial/denovo_3wj 文件夹

一、run.sh可以用于初步生成RNA结构，如需要产生上万个decoys请参考同文件夹下的batchrun.sh.

  - 使用FARFAR2进行结构预测的步骤，使用如下命令生成silent（.out）文件;rna_denovo.mpi.linuxgccrelease -nstruct 50 -secstruct_file ws9.txt -fasta ws9s.txt -cycles 20000 -minimize_rna true -out:file:silent default2.out nstruct 生成silent（.out）文件个数（即pdb个数）（用时参考，一个长约约200nt的 RNA 需要耗时40-50min）；-secstruct_file 二级结构文件，点括号格式，支持假结，可以用方括号、尖括号等表示。-fasta 序列文件，小写字母表示。-out:file:silent 指定输出文件的名字。 
  - 使用extract_lowscore_decoys.py脚本从.out文件中将pdb按照能量排序从低到高提取出来，00001是能量最低，后面的number表示提取数量，这个按需设定，如果00001不符合要求也可以将number设置更高一点从非能量最低的构象中选取符合要求的pdb文件。extract_lowscore_decoys.py default2.out 3 

二、另外如果有同源结构，需要将同源模板的序列和二级结构与目标序列和二级结构进行align 此步骤需要将二者的二级结构仔细对正（建议手动），再使用rna_thread程序将模板的序列转换成目标序列或者目标序列的一部分，然后使用renumber_pdb_inplace.py修改模板的残基编号，再进行能量最小化以及后续的建模。具体步骤请参考paper https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0076687919301855?via=ihub以及文件夹/home/yikan/rosetta_tutorial/rosetta_rna_homology_modeling_examples-master/adenine