Carba-NAD binding activates SIR2 by reshaping confo-rmational plasticity and rewiring long-range allosteric networks

数据集描述:本数据集包含SIR2蛋白在三种状态下的分子动力学(MD)模拟数据:CNA结合、未结合和NAD结合。每个系统进行三次独立的重复模拟。由于Zenodo平台文件大小限制,轨迹文件(.xtc格式)被拆分为11个部分,文件名从.part000到.part010编号。 数据集内容 CNA结合系统 cna-bound1.xtc.part000 – cna-bound1.xtc.part010 cna-bound2.xtc.part000 – cna-bound2.xtc.part010 cna-bound3.xtc.part000 – cna-bound3.xtc.part010 未绑定系统 unbound1.xtc.part000 – unbound1.xtc.part010 unbound2.xtc.part000 – unbound2.xtc.part010 unbound3.xtc.part000 – unbound3.xtc.part010 NAD结合系统 NAD-bound1.xtc.part000 – NAD-bound1.xtc.part010 NAD-bound2.xtc.part000 – NAD-bound2.xtc.part010 NAD-bound3.xtc.part000 – NAD-bound3.xtc.part010 实用脚本 merge_xtc.py:用于从分割的轨迹部分重建完整的 .xtc 文件的 Python 脚本。 轨迹重建下载给定模拟的所有 11 个部分后,可以使用以下任一方法重建完整轨迹: 方法 1:Linux/macOS 终端命令 cat cna-bound1.xtc.part0* > CNA-bound1.xtc 方法 2:使用 Python 脚本 python merge_xtc.py 脚本会自动检测当前目录中名为.part000–.part010的文件,并将它们合并成完整的轨迹。 模拟参数 模拟软件:GROMACS 2022.5 力场:CHARMM36 系统:CNA结合、未结合和NAD结合状态下的SIR2蛋白 模拟长度:每次重复 3 μs 条件:300 K,1 bar 重要提示 每个轨迹文件分为 11 个部分(.part000–.part010)。 重建之前,确保所有部分都位于同一目录中。 重建的 .xtc 文件与 GROMACS、MDAnalysis 和 VMD 完全兼容,以便进行进一步的分析和可视化。 附加内容 NRI 模型代码:该数据集还提供基于图神经网络的神经关系推理 (NRI)模型代码。该模型旨在用于残基网络分析和信号转导通路识别。代码包含数据预处理、模型训练和结果可视化模块,可直接应用于基于分子动力学轨迹的残基相互作用网络。 小分子对接代码:本软件还包含用于小分子虚拟筛选和对接分析的代码。它能够快速评估候选分子与 SIR2 口袋的结合情况。该工作流程基于 AutoDock Vina 和相关的 Python 脚本,支持批量对接、亲和力评分和结果过滤,以促进基于结构的药物设计。 引用在您的研究中使用此数据集和相关代码时,请引用相应的 Zenodo DOI。