Water migration through enzyme tunnels is sensitive to the choice of explicit water model (AldO + CYP2D6)
<p>This repository contains data for the alditol oxidase (AldO) and cytochrome P450 2D6 (CYP2D6). Data underpinning analyses of haloalkane dehalogenase DhaA are available from the related repository: <a href="https://doi.org/10.5281/zenodo.11489893">10.5281/zenodo.11489893</a>.</p> <p><strong>Content:</strong></p> <p><strong>AldO.tar.gz:</strong></p> <p><strong>tt_conda.yml -> conda environment used for the calculations. </strong><br> Usage :<br> conda env create -f tt_conda.yml<br> conda activate tt_conda.yml </p> <p><strong>01_MD_simulations -> the files to run simulation, out and restart files from simulation and simulation analysis results, organized by models and Tunnel Conformational Groups (TCGs).</strong></p> <p>├── 01_MD_simulations<br>│ ├── 01_inputs<br>│ │ ├── opc<br>│ │ │ ├── TCG_d1.0_o1.6<br>│ │ │ └── TCG_d2.0_o1.9<br>│ │ ├── scripts<br>│ │ │ ├── 00_prepare_model.sh<br>│ │ │ ├── 01_minimization.sh<br>│ │ │ ├── 02_equilibration.sh<br>│ │ │ └── 03_production.sh<br>│ │ ├── tip3p<br>│ │ │ ├── TCG_d1.0_o1.6<br>│ │ │ └── TCG_d2.0_o1.9<br>│ │ └── tip4pew<br>│ │ ├── TCG_d1.0_o1.6<br>│ │ └── TCG_d2.0_o1.9<br>│ ├── 02_outputs<br>│ │ ├── opc<br>│ │ │ ├── TCG_d1.0_o1.6<br>│ │ │ └── TCG_d2.0_o1.9<br>│ │ ├── tip3p<br>│ │ │ ├── TCG_d1.0_o1.6<br>│ │ │ └── TCG_d2.0_o1.9<br>│ │ └── tip4pew<br>│ │ ├── TCG_d1.0_o1.6<br>│ │ └── TCG_d2.0_o1.9<br>│ ├── 03_analysis<br>│ │ ├── rmsd_opc.csv<br>│ │ ├── rmsd_tip3p.csv<br>│ │ ├── rmsd_tip4pew.csv<br>│ │ ├── rmsf_opc.csv<br>│ │ ├── rmsf_tip3p.csv<br>│ │ └── rmsf_tip4pew.csv<br>│ └── readme.txt<br><br><strong>02_caver -> results of CAVER calculations, organized by models and TCGs.</strong></p> <p>├── 02_caver<br>│ ├── config_files<br>│ │ ├── calculate_tunnels.txt<br>│ │ └── clustering.txt<br>│ ├── opc<br>│ │ ├── TCG_d1.0_o1.6<br>│ │ │ ├── 1<br>│ │ │ ├── 2<br>│ │ │ ├── 3<br>│ │ │ ├── 4<br>│ │ │ └── 5<br>│ │ └── TCG_d2.0_o1.9<br>│ │ ├── 1<br>│ │ ├── 2<br>│ │ ├── 3<br>│ │ ├── 4<br>│ │ └── 5<br>│ ├── readme.txt<br>│ ├── tip3p<br>│ │ ├── TCG_d1.0_o1.6<br>│ │ │ ├── 1<br>│ │ │ ├── 2<br>│ │ │ ├── 3<br>│ │ │ ├── 4<br>│ │ │ └── 5<br>│ │ └── TCG_d2.0_o1.9<br>│ │ ├── 1<br>│ │ ├── 2<br>│ │ ├── 3<br>│ │ ├── 4<br>│ │ └── 5<br>│ └── tip4pew<br>│ ├── TCG_d1.0_o1.6<br>│ │ ├── 1<br>│ │ ├── 2<br>│ │ ├── 3<br>│ │ ├── 4<br>│ │ └── 5<br>│ └── TCG_d2.0_o1.9<br>│ ├── 1<br>│ ├── 2<br>│ ├── 3<br>│ ├── 4<br>│ └── 5</p> <p><strong>03_aquaduct -> results of AQUA-DUCT calculations, organized by models and TCGs. </strong></p> <p>├── 03_aquaduct<br>│ ├── opc<br>│ │ ├── TCG_d1.0_o1.6<br>│ │ │ ├── 1<br>│ │ │ ├── 2<br>│ │ │ ├── 3<br>│ │ │ ├── 4<br>│ │ │ └── 5<br>│ │ └── TCG_d2.0_o1.9<br>│ │ ├── 1<br>│ │ ├── 2<br>│ │ ├── 3<br>│ │ ├── 4<br>│ │ └── 5<br>│ ├── readme.txt<br>│ ├── tip3p<br>│ │ ├── TCG_d1.0_o1.6<br>│ │ │ ├── 1<br>│ │ │ ├── 2<br>│ │ │ ├── 3<br>│ │ │ ├── 4<br>│ │ │ └── 5<br>│ │ └── TCG_d2.0_o1.9<br>│ │ ├── 1<br>│ │ ├── 2<br>│ │ ├── 3<br>│ │ ├── 4<br>│ │ └── 5<br>│ └── tip4pew<br>│ ├── TCG_d1.0_o1.6<br>│ │ ├── 1<br>│ │ ├── 2<br>│ │ ├── 3<br>│ │ ├── 4<br>│ │ └── 5<br>│ └── TCG_d2.0_o1.9<br>│ ├── 1<br>│ ├── 2<br>│ ├── 3<br>│ ├── 4<br>│ └── 5 </p> <p><strong>04_transport_tools -> the results of TransportTools and analysis done from TransportTools results.</strong></p> <p>├── 04_transport_tools<br>│ ├── overall_results<br>│ │ ├── config.in<br>│ │ ├── data<br>│ │ │ ├── exact_matching_analysis<br>│ │ │ └── super_clusters<br>│ │ ├── statistics<br>│ │ │ ├── 1-initial_tunnels_statistics_bottleneck_residues.txt<br>│ │ │ ├── 1-initial_tunnels_statistics.txt<br>│ │ │ ├── 2-filtered_tunnels_statistics_bottleneck_residues.txt<br>│ │ │ ├── 2-filtered_tunnels_statistics.txt<br>│ │ │ ├── 3-initial_events_statistics_bottleneck_residues.txt<br>│ │ │ ├── 3-initial_events_statistics.txt<br>│ │ │ ├── 4-filtered_events_statistics_bottleneck_residues.txt<br>│ │ │ ├── 4-filtered_events_statistics.txt<br>│ │ │ └── comparative_analysis<br>│ │ ├── transport_tools.log<br>│ │ └── visualization<br>│ │ ├── 1-visualize_initial_tunnels.py<br>│ │ ├── 2-visualize_filtered_tunnels.py<br>│ │ ├── 3-visualize_initial_events.py<br>│ │ ├── 4-visualize_filtered_events.py<br>│ │ ├── comparative_analysis<br>│ │ └── sources<br>│ └── scripts<br>│ ├── bottleneck_residues<br>│ │ ├── 5_bottleneck_residues.py<br>│ │ └── T1.png<br>│ ├── presence_of_tunnels<br>│ │ ├── 6_tunnels_before_assignment.py<br>│ │ ├── before.png<br>│ │ └── number_frames.pkl<br>│ └── water_transport_analysis<br>│ ├── 8_main_figure.py<br>│ ├── figure2.png<br>│ ├── output<br>│ ├── percent_frames_events_AldO.png<br>│ ├── transit_time_median.png<br>│ ├── tt_events.png<br>│ └── water_per_frame_AldO.png</p> <p> </p> <p><strong>CYP2D6.tar.gz:</strong></p> <p><strong>tt_conda.yml -> conda environment used for the calculations. <br> </strong>Usage :<br> conda env create -f tt_conda.yml<br> conda activate tt_conda.yml </p> <p><strong>01_MD_simulations -> the files to run simulation, out and restart files from simulation and simulation analysis results, organized by models and Tunnel Conformational Groups (TCGs).</strong></p> <p>├── 01_MD_simulations<br>│ ├── 01_inputs<br>│ │ ├── opc<br>│ │ │ ├── TCG_d1.7_o1.6_TCG_d1.1_o1.4_TCG_d1.1_o.1.1<br>│ │ │ └── TCG_d2.0_o1.9_TCG_d1.6_o1.6_TCG_d1.6_o1.1<br>│ │ ├── scripts<br>│ │ │ ├── 01_minimization_heating_CPU_ARES_prep.sh<br>│ │ │ ├── 02_equilibration_GPU_ARES_prep.sh<br>│ │ │ ├── 03_production_ARES.sh<br>│ │ │ └── prepare_model_3tbg.sh<br>│ │ ├── tip3p<br>│ │ │ ├── TCG_d1.7_o1.6_TCG_d1.1_o1.4_TCG_d1.1_o.1.1<br>│ │ │ └── TCG_d2.0_o1.9_TCG_d1.6_o1.6_TCG_d1.6_o1.1<br>│ │ └── tip4pew<br>│ │ ├── TCG_d1.7_o1.6_TCG_d1.1_o1.4_TCG_d1.1_o.1.1<br>│ │ └── TCG_d2.0_o1.9_TCG_d1.6_o1.6_TCG_d1.6_o1.1<br>│ ├── 02_outputs<br>│ │ ├── opc<br>│ │ │ ├── TCG_d1.7_o1.6_TCG_d1.1_o1.4_TCG_d1.1_o.1.1<br>│ │ │ └── TCG_d2.0_o1.9_TCG_d1.6_o1.6_TCG_d1.6_o1.1<br>│ │ ├── tip3p<br>│ │ │ ├── TCG_d1.7_o1.6_TCG_d1.1_o1.4_TCG_d1.1_o.1.1<br>│ │ │ └── TCG_d2.0_o1.9_TCG_d1.6_o1.6_TCG_d1.6_o1.1<br>│ │ └── tip4pew<br>│ │ ├── TCG_d1.7_o1.6_TCG_d1.1_o1.4_TCG_d1.1_o.1.1<br>│ │ └── TCG_d2.0_o1.9_TCG_d1.6_o1.6_TCG_d1.6_o1.1<br>│ ├── 03_analysis<br>│ │ ├── rmsd_opc.csv<br>│ │ ├── rmsd_tip3p.csv<br>│ │ ├── rmsd_tip4pew.csv<br>│ │ ├── rmsf_opc.csv<br>│ │ ├── rmsf_tip3p.csv<br>│ │ └── rmsf_tip4pew.csv<br>│ └── readme.txt</p> <p><strong>02_caver -> results of CAVER calculations, organized by models and TCGs.</strong></p> <p>├── 02_caver<br>│ ├── config_files<br>│ ├── opc<br>│ │ ├── TCG_d1.7_o1.6_TCG_d1.1_o1.4_TCG_d1.1_o.1.1<br>│ │ │ ├── 1<br>│ │ │ ├── 2<br>│ │ │ ├── 3<br>│ │ │ ├── 4<br>│ │ │ └── 5<br>│ │ └── TCG_d2.0_o1.9_TCG_d1.6_o1.6_TCG_d1.6_o1.1<br>│ │ ├── 1<br>│ │ ├── 2<br>│ │ ├── 3<br>│ │ ├── 4<br>│ │ └── 5<br>│ ├── readme.txt<br>│ ├── tip3p<br>│ │ ├── TCG_d1.7_o1.6_TCG_d1.1_o1.4_TCG_d1.1_o.1.1<br>│ │ │ ├── 1<br>│ │ │ ├── 2<br>│ │ │ ├── 3<br>│ │ │ ├── 4<br>│ │ │ └── 5<br>│ │ └── TCG_d2.0_o1.9_TCG_d1.6_o1.6_TCG_d1.6_o1.1<br>│ │ ├── 1<br>│ │ ├── 2<br>│ │ ├── 3<br>│ │ ├── 4<br>│ │ └── 5<br>│ └── tip4pew<br>│ ├── TCG_d1.7_o1.6_TCG_d1.1_o1.4_TCG_d1.1_o.1.1<br>│ │ ├── 1<br>│ │ ├── 2<br>│ │ ├── 3<br>│ │ ├── 4<br>│ │ └── 5<br>│ └── TCG_d2.0_o1.9_TCG_d1.6_o1.6_TCG_d1.6_o1.1<br>│ ├── 1<br>│ ├── 2<br>│ ├── 3<br>│ ├── 4<br>│ └── 5</p> <p><strong>03_aquaduct -> results of AQUA-DUCT calculations, organized by models and TCGs. </strong></p> <p>├── 03_aquaduct<br>│ ├── opc<br>│ │ ├── TCG_d1.7_o1.6_TCG_d1.1_o1.4_TCG_d1.1_o.1.1<br>│ │ │ ├── 1<br>│ │ │ ├── 2<br>│ │ │ ├── 3<br>│ │ │ ├── 4<br>│ │ │ └── 5<br>│ │ └── TCG_d2.0_o1.9_TCG_d1.6_o1.6_TCG_d1.6_o1.1<br>│ │ ├── 1<br>│ │ ├── 2<br>│ │ ├── 3<br>│ │ ├── 4<br>│ │ └── 5<br>│ ├── readme.txt<br>│ ├── tip3p<br>│ │ ├── TCG_d1.7_o1.6_TCG_d1.1_o1.4_TCG_d1.1_o.1.1<br>│ │ │ ├── 1<br>│ │ │ ├── 2<br>│ │ │ ├── 3<br>│ │ │ ├── 4<br>│ │ │ └── 5<br>│ │ └── TCG_d2.0_o1.9_TCG_d1.6_o1.6_TCG_d1.6_o1.1<br>│ │ ├── 1<br>│ │ ├── 2<br>│ │ ├── 3<br>│ │ ├── 4<br>│ │ └── 5<br>│ └── tip4pew<br>│ ├── TCG_d1.7_o1.6_TCG_d1.1_o1.4_TCG_d1.1_o.1.1<br>│ │ ├── 1<br>│ │ ├── 2<br>│ │ ├── 3<br>│ │ ├── 4<br>│ │ └── 5<br>│ └── TCG_d2.0_o1.9_TCG_d1.6_o1.6_TCG_d1.6_o1.1<br>│ ├── 1<br>│ ├── 2<br>│ ├── 3<br>│ ├── 4<br>│ └── 5</p> <p><strong>04_transport_tools -> the results of TransportTools and analysis done from TransportTools results.</strong></p> <p>├── 04_transport_tools<br>│ ├── overall_results<br>│ │ ├── config.in<br>│ │ ├── data<br>│ │ │ ├── exact_matching_analysis<br>│ │ │ └── super_clusters<br>│ │ ├── statistics<br>│ │ │ ├── 1-initial_tunnels_statistics_bottleneck_residues.txt<br>│ │ │ ├── 1-initial_tunnels_statistics.txt<br>│ │ │ ├── 2-filtered_tunnels_statistics_bottleneck_residues.txt<br>│ │ │ ├── 2-filtered_tunnels_statistics.txt<br>│ │ │ ├── 3-initial_events_statistics_bottleneck_residues.txt<br>│ │ │ ├── 3-initial_events_statistics.txt<br>│ │ │ ├── 4-filtered_events_statistics_bottleneck_residues.txt<br>│ │ │ ├── 4-filtered_events_statistics.txt<br>│ │ │ └── comparative_analysis<br>│ │ ├── transport_tools.log<br>│ │ └── visualization<br>│ │ ├── 1-visualize_initial_tunnels.py<br>│ │ ├── 2-visualize_filtered_tunnels.py<br>│ │ ├── 3-visualize_initial_events.py<br>│ │ ├── 4.pse<br>│ │ ├── 4-visualize_filtered_events.py<br>│ │ ├── comparative_analysis<br>│ │ └── sources<br>│ └── scripts<br>│ ├── bottleneck_analyses<br>│ │ ├── 5_bottleneck_residues.py<br>│ │ ├── Ch2B-F.png<br>│ │ ├── Ch2C.png<br>│ │ └── ChS.png<br>│ ├── presence_of_tunnels<br>│ │ ├── 6_tunnels_before_assignment.py<br>│ │ ├── before.png<br>│ │ └── number_frames.pkl<br>│ └── water_transport_analysis<br>│ ├── 8_main_figure.py<br>│ ├── figure2_Ch2B-Ch2F.png<br>│ ├── figure2_Ch2C.png<br>│ ├── figure2_Ch2S.png<br>│ ├── output<br>│ ├── percent_frames_events_Ch2B-Ch2F.png<br>│ ├── percent_frames_events_Ch2C.png<br>│ ├── percent_frames_events_ChS.png<br>│ ├── transit_time_median_Ch2B-Ch2F.png<br>│ ├── transit_time_median_Ch2C.png<br>│ ├── transit_time_median_ChS.png<br>│ ├── tt_events_Ch2B-Ch2F.png<br>│ ├── tt_events_Ch2C.png<br>│ ├── tt_events_Ch2S.png<br>│ ├── water_per_frame_Ch2B-Ch2F.png<br>│ ├── water_per_frame_Ch2C.png<br>│ └── water_per_frame_ChS.png</p>
ShareScore
32/100
Overall dataset sharing score
Score breakdown
These five areas show where the dataset supports — or may limit — practical reuse.
- Stewardship
- 4
- Harmonization
- 4
- Access
- 16
- Reuse readiness
- 8
- Engagement
- 0