################### MUTATE PROTEIN ############################### ################################################################## # make score function scorefxn = get_fa_scorefxn() # mutate protein print(fa_working.pdb_info().pdb2pose('H', 12)) mutater = pyrosetta.rosetta.protocols.simple_moves.MutateResidue() mutater.set_target(386) mutater.set_res_name('PRO') mutater.apply(fa_working) # see in PyMOL pymol = PyMOLMover() pymol.pymol_name('mutated_superantigen') pymol.apply(fa_working) ################################################################## ################### RELAX LOCALLY ################################ ################################################################## # relax pose, store lowest energy # (i.e. import fast relax method from lecture7) # task factory, what to design, where and how... # (dock mcm protocol, get interface residues) # interface energy optimization from fast_relax_function import * fast_relax(fa_working, fast_relax_rounds=1)
return packer ################################################################## ################### IMPORT POSE ################################## ################################################################## # make full-atom starting pose fa_starting = Pose() fa_starting.assign(pose) # make a full-atom working pose fa_working = Pose() fa_working.assign(pose) # show starting pymol.pymol_name("starting_pose") pymol.apply(fa_starting) ################################################################## ########################## RELAX ################################# ################################################################## # Set up task Factory tf_relax = TaskFactory() tf_relax.push_back(operation.RestrictToRepacking()) # Set up packer for pose packer_relax = pack_min.PackRotamersMover() packer_relax.task_factory(tf_relax) # sets the task factory to the packer packer_relax.apply(fa_working) # applies packer to pose