丙氨酸扫描(Alanine Scanning ΔΔG)绘图工具

轨迹动力学 · 通用分析ala_scan
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示例图
Analysis Brief丙氨酸扫描突变 ΔΔG 发散柱状图, 定位热点残基 (gmx_MMPBSA alanine scanning 同款)

丙氨酸扫描(Alanine Scanning ΔΔG)绘图工具ala_scan · Trajectory Dynamics

概述

丙氨酸扫描(alanine scanning)把界面残基逐个虚拟突变为丙氨酸,计算突变前后结合自由能之差 ΔΔG = ΔGmut − ΔGwt:ΔΔG 显著为正的残基对结合贡献大(突变会削弱结合)——即热点残基(hotspot)。经典定义:ΔΔG > 2 kcal/mol(≈8.4 kJ/mol)为热点候选,这也是与实验丙氨酸扫描(Cunningham & Wells 1989)对话的同一语言。

本工具解析 gmx_MMPBSA alanine scanning 输出或自备 CSV(Residue,ΔΔG 或 Residue,ΔG_wt,ΔG_mut,ΔΔG 两种列式均可),绘制发散柱状图:ΔΔG > 0 红柱(去稳定化,热点),ΔΔG < 0 蓝柱(突变反而更稳的超稳定化残基)。图内注记为英文出版用语。

输入格式.csv,.txt,.dat多文件叠画单文件导出PNG 600 dpi / PDF 矢量数据隐私纯本地处理 · 零上传

输入数据格式

格式说明
CSV 两列Residue, ΔΔG (kJ/mol)
CSV 三列Residue, ΔG_wt, ΔG_mut(工具自动算 ΔΔG=ΔG_mut−ΔG_wt)
来源命令gmx_MMPBSA(-ala),或 MMPBSA.py 的 alanine scanning 输出整理

结果解读

柱图按 ΔΔG 排序即热点排名:>8.4 kJ/mol(2 kcal/mol)强热点、4–8.4 中等、<4 边缘贡献。前几名通常与残基能量分解(TDC)的深负柱、接触矩阵的高频块三图互证——“能量、几何、突变”三个独立口径收敛到同一批残基时,热点结论就非常硬。

负 ΔΔG(突变增强结合)的残基值得单独讨论:多为干扰结合的冲突残基(去溶剂化代价高),改造它们(如去电荷化)是亲和力成熟的一个方向。注意 ΔΔG 数值含 MM-PBSA 系统误差,单残基 <4 kJ/mol 的差异不宜过度解读。

使用步骤

  1. gmx_MMPBSA 跑 alanine scanning(或手工整理两列/三列 CSV)。
  2. 拖入 CSV;发散着色自动完成。
  3. 调整柱体与配色。
  4. 导出 600 dpi PNG / 矢量 PDF。

所有解析与渲染均在浏览器本地完成:上传入口就是文件选择器本身,数据不经过任何服务器, 断网环境同样可用。可以先用本页工作台的“一键载入示例数据”体验全流程,再换自己的模拟输出。

常见问题

计算丙氨酸扫描和实验结果一致吗?

趋势上一致性较好(热点排序的 Spearman 相关常见 0.6–0.8),绝对值有偏差——计算扫描不显含突变引起的构象重采样(除非重跑轨迹)。把计算 ΔΔG 当“优先级排序”而非“精确预测”使用最稳妥。

ΔΔG 的单位是 kJ/mol 还是 kcal/mol?

GROMACS/gmx_MMPBSA 生态默认 kJ/mol;AMBER MMPBSA.py 默认 kcal/mol。本工具按输入数值原样绘图,与实验文献(传统用 kcal/mol)比较时先换算(1 kcal/mol = 4.184 kJ/mol)。

为什么有的残基突变后 ΔΔG 是负的?

ΔΔG<0 表示突变反而更稳定结合——原残基对结合是净不利(如埋入界面时去溶剂化代价高于相互作用收益)。这类残基是亲和力成熟改造(换成 Ala 或小侧链)的候选位点。