2017年5月31日 星期三

蛋白質資料庫(PDB)的資料簡介

前面的《蛋白質資料庫(PDB)簡介介紹了有哪些網站存放了蛋白質立體結構,這篇則是要說明其中RCSB PDB這個資料庫的資料。下面列出《Introduction to PDB Data提到的主題:
  • Biological Assemblies:由於大部分的蛋白質立體結構都來自於X-ray crystallography,所以解出來的結構是根據蛋白質結晶所得。因此,存放的結構有可能最基礎的結晶單位Asymmetric Unit,或是由作者提供的Biological Assembly(代表在生物體內有作用的結構)
  • Dealing with Coordinates:所謂紀錄的立體結構,代表著記錄蛋白質分子裡面每個組成原子的座標(coordinates)。這一段就是在介紹PDB檔案如何存放這些原子座標內容
  • Methods for Determining Structure:要得到上述的原子座標(或者稱之為“解結構“),有幾種不同的實驗方法可以做到,包含了
    • X-ray Crystallography:X光結晶法
    • X-ray Free Electron Lasers (XFEL):這是種基於X-ray Crystallography的新方法,用飛秒雷射去打,然後組合許多繞射圖案來猜結構
    • NMR Spectroscopy:核磁共振(Nuclear Magnetic Resonance)法
    • Electron Microscopy:電子顯微鏡法。對於比較大的蛋白質是不錯的方式
  • Missing Coordinates and Biological Assemblies:解結構並不一定總是可以得到所有的原子座標。這邊介紹有哪些情況下,會得到不完整的結構資訊
  • Molecular Graphics Programs:解完結構後,有哪些軟體可以顯示立體結構。就像是地圖有許多表示法,結構也一樣有許多表現手法
  • Resolution:解出來的結構的解析度
  • R-value and R-free:解出來的結構的可信度。R越靠近0越好,一般來說會是0.2,隨機亂做的結果是0.63
  • Structure Factors and Electron Density:結構的電子密度分佈
  • Primary Sequences and the PDB Format:蛋白質序列與核酸序列存放在這邊
  • Small Molecule Ligands:與整個蛋白質分子一起解出結構的小分子
_EOF_

2017年5月30日 星期二

Lilli-Mip的蛋白質結晶

一般來說,要得到蛋白質的結晶結構(crystal structure)並不太容易,但對於Diploptera punctata這種蟑螂來說,因為下的蛋裡面卵黃太少不夠營養,所以會分泌黃色的“乳汁”給小蟑螂們吃。這種乳汁含有大量的Lilli-Mip這種蛋白質,多到會在小蟑螂體內形成結晶。

形成結晶的好處是,可以保持小蟑螂體內蛋白質的濃度,也就是說可以慢慢的提供小蟑螂生長所需的營養。Lilli-Mip結晶的熱量極高,比起相同重量的哺乳類奶可提供三倍的熱量;另外,Lilli-Mip蛋白質結晶除了氨基酸以外,還會包入油酸(oleic acid)與一些醣類,意思就是說吃這種結晶除了蛋白質以外,另外還可以攝取到脂肪酸與糖類。

2017年5月23日 星期二

蛋白質資料庫(PDB)簡介

蛋白質資料庫(Protein Data Bank, PDB),是存放蛋白質、或是生物巨分子立體結構的資料庫。其中Worldwide PDB (wwPDB) 這個組織存放所有結構資訊並確保這些資料可以被公眾自由存取,而來自世界各地的wwPDB members,會有自己的網站來提供大眾各自的服務

簡單說就是同份資料(由wwPDB統合),各自表述(由wwPDB members各自做網站):
  • PDBj (Protein Data Bank Japan): 日本版,有日文、中文與韓文版本
  • BMRB (Biological Magnetic Resonance Data Bank):提供與NMR實驗相關結果,包含chemical shift, coupling constants, hydrogen exchange rates, pKa values, and relaxation parameters
  • PDBe (Protein Data Bank in Europe):歐洲版,提供一些進階服務像是PDBePISA, PDBeFold, PDBeMotif等等
  • RCSB PDB (Research Collaboratory for Structural Bioinformatics Protein Data Bank):美國版,有做行動版App、一些視覺化工具可用,還有不錯的教學資源
若對PDB這個資料庫不熟悉,或是不知道什麼叫做生物巨分子裡體結構,可以先從RCSB PDB的教學資源像是PDB-101Molecular of the Month開始入門

_EOF_

2017年5月19日 星期五

Python的套件管理程式PyPI(pip)

Python下面有許多套件(packages)可以使用。PyPI (the Python Package Index)是一套用來管理安裝這些套件的程式,指令名稱叫做pip。用python3.4搭配pip做示範:
  1. sudo yum install python34
  2. sudo yum install python34-pip
第一個指令是安裝python3.4,第二個指令是安裝pip,安裝完以後指令叫做pip3
都安裝好了之後依序執行下列指令:
  1. pip3:pip3的說明文件
  2. pip3 --version:列出PyPI與其搭配的Python版本
  3. pip3 list:列出已經安裝的Python套件
  4. pip3 show pip:列出預設就安裝的套件pip資訊。
    The PyPA recommended tool for installing Python packages.
  5. pip3 show setuptools:列出預設就安裝的套件setuptools。
    Easily download, build, install, upgrade, and uninstall Python packages
  6. sudo pip3 install --upgrade pip:升級pip自己

2017年5月12日 星期五

2017年5月8日 星期一

英文同義字與反義字

查某個字的同義字可用搜尋引擎找"synonyms of *",或是用下面網站:
_EOF_

2017年5月4日 星期四

Ubuntu 16.04上安裝CUDA-8.0

前一篇《Ubuntu 16.04只用內顯而不用獨顯》裝好了nvidia顯卡驅動程式,然後設定顯示用內部顯示而不是nvidia顯卡,這一篇則是繼續安裝CUDA-8.0

首先去CUDA下載頁面,找到所需的deb套件包,然後在virtual console內依序執行:
  1. sudo service lightdm stop
  2. sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604-8-0-local-ga2_8.0.61-1_amd64.deb
  3. sudo apt-get update
  4. sudo apt-get install cuda
  5. sudo service lightdm start
注意第2步的套件包名稱請修改成自己下載的那個。
下載完成以後,新增一個 /etc/profile.d/cuda.sh 的檔案,加入下面三行:
  • export PATH=/usr/local/cuda-8.0/bin${PATH:+:${PATH}}
  • export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-8.0/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}
  • export LD_PRELOAD=/usr/lib/nvidia-375/libnvidia-ml.so

2017年5月3日 星期三

Ubuntu 16.04只用內顯而不用獨顯

在一台同時有intel內顯與nvidia獨立顯卡的ubuntu 16.04主機上,希望僅僅只用內顯來顯示畫面,獨顯是要用來做GPU加速。先用下面指令安裝nvidia顯卡驅動(這邊找到此顯卡的驅動版本是375.39,請依照自己的顯卡型號去找對應的):
  • sapt-get install libcuda1-375 nvidia-375 nvidia-375-dev nvidia-libopencl1-375 
安裝完之後,會發現登入畫面還在,但是輸完帳號密碼之後不會直接進入圖形介面,而是直接跳回登入畫面。這是因為系統目前把顯示的工作直接丟給獨顯,而不是內顯。
解決方式:先按 Ctrl-Alt-F1 跳到virtual console,輸入:
  1. prime-select intel
  2. service lightdm restart
第一個指令是要求系統的顯示用intel的內顯,第二個指令則是重新啟動登入畫面。都做完以後,應該就可以登入到圖形介面了。

2017年5月2日 星期二

2017年5月1日 星期一

列出APT套件其檔案在系統上的位置

用apt-get安裝套件非常容易,但安裝完以後會不知道究竟安裝了什麼東西到系統上。

若是已經安裝好的套件,用下面的指令查詢:
  • dpkg-query -L <package_name>
若是尚未安裝的deb套件,用下面的指令查詢:
  • dpkg-deb -c <package_name.deb>
  • dpkg-query -c <package_name.deb>

若都還沒安裝,那這樣要用到apt-list這個套件:
  1. sudo apt-get install apt-file
  2. sudo apt-file update
  3. apt-file list <package_name>