※ 引述《Saber0217 (浜風 はまかぜ)》之銘言： : (原文恕吃光) : 我的目標蛋白確實是跨膜蛋白<<腦中都只有自己的研究 忘記說明哪種蛋白 : 目標時阻擋體內一能和該跨膜蛋白結合而導致腫瘤的免疫微環境生成 : 來達到阻止癌症發展的療效 : 做MD的目的主要是確認篩出的ligand能不能穩定咬住目標的關鍵殘基 : 維持住CDOCKER結果所預測的該殘基&ligand間的氫鍵 : 大大提到的implict water model在DS裡似乎稱為Implicit Solvent Model? : 理論說明如下(from DS HELP): : Some of the implicit solvent models based on Generalized Born approximation, : such as GBIM and GBSW implemented in CHARMm, support the modeling of membrane : proteins. : DS內嵌六種模組可以選擇 也有簡單的差異描述 : 如果大大指的是這個 那我應該就是再仔細研究後挑適合的來用 : Methods for estimating the electrostatic solvation energy G(elec) : 1.Distance dependent dielectrics : 2.Generalized Born with pairwise summation (GenBorn) : 3.Generalized Born with Implicit Membrane (GBIM) : 4.Generalized Born with Molecular Volume integration (GBMV) : 5.Generalized Born with a simple switching (GBSW) : 6.Poisson-Boltzmann equation with non-polar surface area (PBSA) : 目標就先暫訂做100ns 看花費時間再決定要展延到200ns或是減少要跑DS的候選 : 雖然老闆只開20ns 不過我自己是希望花兩年和國家計畫稅金弄的東西 : 多少能對人類有點貢獻<<自我膨脹中 : 至於提到發paper : 我老闆已經升到教授了並沒有要求碩班要發paper : (除非我簽博 這項研究劃入博班研究大概就要發 算畢業條件之一) : 至於前輩建議的和別的實驗室合作 這恐怕就不是我能置喙的了(苦笑 : 如果要花錢找合作 我老闆說不定可能寧願給個十萬叫我去光華組一台好電腦回來算XD : 對了 方便詢問一下前輩大略的學術背景嗎? : 因為我這樣比較好在meeting上遊說老闆 : 老闆作風比較老派 學生如果只說消息來源是wiki/google/PTT都會被釘在牆上QQ : 萬分感謝 不是我對DS有篇見啦，實在是如果你們家的機器效能已經很有限的情況底下， 怎麼想也不該選這種肥、平行效能又不彰的工具來跑吧？ 我三年前曾用過i7+Nvidia GT系列的顯卡用Gromacs模擬過250幾個胺基酸長的蛋白質， 那時一天就可以跑接近8ns了，現在機器的效能又好上更多， 一個月要跑個200ns根本不在話下。 如果真的沒機器也不想管理，你絕對可以考慮用各種雲端平台來試～ 要不然，你也可以考慮外包，總會有人接案的 --

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