本家様 https://salilab.org/modeller/

結構古くからあるホモロジーモデリング ソフトウエア
サイトには

MODELLER is used for homology or comparative modeling of protein three-dimensional structures

とある.
学術的な非営利団体は無償だけどライセンス申請が必要です. この申請時に頂けるライセンスコードがインストールには必須となります.
また

For commercial entities or government research labs (such as the NIH and national labs in the USA), MODELLER is available from BIOVIA (formerly Accelrys).

とあるので企業、国立研究所機関はBIOVIA様へ連絡する必要があるみたい.

インストール

rpmファイル, debファイルらが提供されているのでそのままダウンロードして使うのがいいのでしょうが、
ここでは「/apps」に全てを集めているので、別の手段を取ります. 「Generic Unix tarball」でソースから作り上げるのは面倒なのでcondaで淹れられる方法を取ります.

既にtopazcrYOLOでpyenv/anaconda環境を用意していれば別ですが、まずはpyenv/anaconda環境を作ります

git clone https://github.com/yyuu/pyenv.git /apps/pyenv
export PYENV_ROOT=/apps/pyenv
export PATH=$PYENV_ROOT/bin:$PATH
pyenv install anaconda3-2022.10
pyenv global anaconda3-2022.10
export PATH=$PYENV_ROOT/versions/anaconda3-2022.10/bin/:$PATH
conda update conda
(既にpyenv/anaconda環境があるなら)
export PYENV_ROOT=/apps/pyenv
export PATH=$PYENV_ROOT/bin:$PATH
export PATH=$PYENV_ROOT/versions/anaconda3-2022.10/bin/:$PATH

その後にcondaでMODELLER実行環境を作ります

conda create -n modeller
source activate modeller

その後にライセンスコードを環境変数 KEY_MODELLER に仕込みmodellerをインストールします

KEY_MODELLER=XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX  conda install modeller -c salilab

あるいは「conda install modeller -c salilab」にてインストール後に
「/apps/pyenv/versions/anaconda3-2022.10/envs/modeller/lib/modeller-10.4/modlib/modeller/config.py」を修正してライセンスを登録します

install_dir = r'/apps/pyenv/versions/anaconda3-2022.10/envs/modeller/lib/modeller-10.4'
license = r'XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX'

これで完了となります

EnvironmentModules

いつものEnvironmentModules

#%Module1.0
##
set  root /apps/pyenv/versions/anaconda3-2022.10/envs/modeller
prepend-path PATH  $root/bin

とします
modellerのバイナリーファイルは「mod10.4」になります.

データファイル

https://salilab.org/modeller/supplemental.htmlに書かれている「modlib」ディレクトリは
ここでは「/apps/pyenv/versions/anaconda3-2022.10/envs/modeller/lib/modeller-10.4/modlib」になります

チュートリアル

https://salilab.org/modeller/tutorial/

5. Modeling with cryo-EM. Model a sequence using both template and cryo-EM data.
   This exercise assesses the quality of generated models and loops by rigid fitting into cryo-EM maps, and improves them with flexible EM fitting.

とある. なかなか.

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Last-modified: 2023-03-19 (日) 01:08:16