<div dir="ltr">James<div><br></div><div>This is very interesting from a different perspective but I should point out a few things.</div><div><br></div><div>1. The CDL, which is the default, changes the backbone bonds and angles based on phi/psi. Maybe in geometry minimisation this is causing the &quot;whirlygig.&quot; Can you check with cdl=False?</div><div><br></div><div>2. In a recent pub <ol style="color:rgb(0,0,0);font-family:verdana,helvetica,arial,sans-serif;font-size:21.6px"><li>Sobolev OV, Afonine PV, Moriarty NW, Hekkelman ML, Joosten RP, Perrakis A, Adams PD: <b>A Global Ramachandran Score Identifies Protein Structures with Unlikely Stereochemistry.</b> <a href="http://dx.doi.org/10.1016/j.str.2020.08.005" style="text-decoration-line:none"><i>Structure</i> 2020, <b>28</b>:1249-1258.e2.</a> [PMID: 32857966] [PMCID: PMC7642142]</li></ol><div><font color="#000000" face="verdana, helvetica, arial, sans-serif"><span style="font-size:21.6px">we argue that percent favoured is not an accurate measure of Rama health. Could also provide these numbers?</span></font></div><div><font color="#000000" face="verdana, helvetica, arial, sans-serif"><span style="font-size:21.6px"><br></span></font></div><div><div dir="ltr" class="gmail_signature" data-smartmail="gmail_signature"><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div dir="ltr"><font face="arial, sans-serif">Cheers</font><div><font face="arial, sans-serif"><br></font></div><div><font face="arial, sans-serif">Nigel</font><div><font face="arial, sans-serif"><br></font></div><div><font face="arial, sans-serif">---</font></div><div><font face="arial, sans-serif">Nigel W. Moriarty<br>Building 33R0349, Molecular Biophysics and Integrated Bioimaging</font></div><div><font face="arial, sans-serif">Lawrence Berkeley National Laboratory</font><br><font face="arial, sans-serif">Berkeley, CA 94720-8235</font><br><font face="arial, sans-serif">Phone : 510-486-5709     Email : NWMoriarty@LBL.gov<br>Fax   : 510-486-5909      Web  : <a href="http://CCI.LBL.gov" target="_blank">CCI.LBL.gov</a></font></div></div><div><font face="arial, sans-serif"><span style="color:rgb(73,74,76)">ORCID : </span><font color="#494a4c"><a href="https://orcid.org/0000-0001-8857-9464" target="_blank">orcid.org/0000-0001-8857-9464</a></font></font><br></div></div></div></div></div></div></div><br></div><img src="https://pxl-mailtracker.com/pixel/o7bQ7Od9Xgwik8j5GWdJ?rid=o7bQ7Od9Xgwik8j5GWdJ" width="1" height="1" border="0"></div><br><div class="gmail_quote"><div dir="ltr" class="gmail_attr">On Thu, Jul 8, 2021 at 10:28 AM James Holton &lt;<a href="mailto:jmholton@lbl.gov">jmholton@lbl.gov</a>&gt; wrote:<br></div><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0px 0px 0px 0.8ex;border-left:1px solid rgb(204,204,204);padding-left:1ex">
  
    
  
  <div>
    Thank you Pavel for your prompt response!<br>
    <br>
    I agree with everything you wrote below, and that is a good point
    about 2nd derivatives.  <br>
    <br>
    However, what I&#39;m seeing is the opposite of what you might predict.
    See below. <br>
    <br>
    <div>On 7/7/2021 11:27 PM, Pavel Afonine
      wrote:<br>
    </div>
    <blockquote type="cite">Hi James,
      <br>
      <br>
      thanks for email and sharing your observations!
      <br>
      <br>
      <blockquote type="cite">Greetings all, and I hope this little
        observation helps improve things somehow.
        <br>
        <br>
        I did not expect this result, but there it is. My MolProbity
        score goes from 0.7 to 1.9 after a run of
        phenix.geometry_minimization
        <br>
        <br>
        I started with an AMBER-minimized model (based on 1aho), and
        that got me my best MolProbity score so far (0.7). But, even
        with hydrogens and waters removed the geometry_minimization run
        increases the clashscore from 0 to 3.1 and Ramachandran favored
        drops from 98% to 88% with one residue reaching the outlier
        level.
        <br>
      </blockquote>
      <br>
      It is not a secret that &#39;standard geometry restraints&#39; used in
      Phenix and alike (read Refmac, etc) are very simplistic. They are
      not aware of main chain preferential conformations (Ramachandran
      plot), favorable side chain rotamer conformations. They don&#39;t even
      have any electrostatic/attraction terms -- only anti-bumping
      repulsion! Standard geometry restraints won&#39;t like any NCI
      (non-covalent interaction) and likely will make interacting atoms
      break apart rather than stay close together interacting.
      <br>
    </blockquote>
    <br>
    Yes, there&#39;s the rub: I&#39;m not seeing &quot;interacting atoms break
    apart&quot;, but rather they are being smashed together.  Torsion angles
    are also being twisted out of allowed regions of the Ramachandran
    plot.  <br>
    <br>
    All this with the x-ray term turned off!<br>
    <br>
    <blockquote type="cite">With this
      in mind any high quality (high-resolution) atomic model or the one
      optimized using sufficiently high-level QM is going to have a more
      realistic geometry than the result of geometry regularization
      against very simplistic restraints target. An example:
      <br>
      <br>
      <a href="https://journals.iucr.org/d/issues/2020/12/00/lp5048/lp5048.pdf" target="_blank">https://journals.iucr.org/d/issues/2020/12/00/lp5048/lp5048.pdf</a>
      <br>
      <br>
      and previous papers on the topic.
      <br>
    </blockquote>
    <br>
    I agree, but what doesn&#39;t make sense to me is how the &quot;simplistic
    restraints&quot; of phenix.geometry_minimization would be so inconsistent
    with the &quot;simplistic restraints&quot; in phenix.molprobity ?<br>
    <br>
    What I am doing here is starting with an energy-minimized model of a
    1.0 A structure (1aho). It&#39;s not a fancy QM, just the ff14SB
    potential in AMBER.  I get my best molprobity scores this way, but I
    need an x-ray refinement program like phenix.refine to compare these
    models with reality.  It troubles me that the &quot;geometry&quot; in the
    x-ray refinement program all by itself messes up my molprobity
    score.<br>
    <br>
    <blockquote type="cite">
      <br>
      <blockquote type="cite">Just for comparison, with refmac5 in &quot;refi
        type ideal&quot; mode I see the MolProbity rise to 1.13, but
        Clashscore remains zero, some Ramas go from favored to allowed,
        but none rise to the level of outliers.
        <br>
      </blockquote>
      <br>
      I believe this is because of the nature of minimizer used. Refmac
      uses 2nd derivative based one, which in a nutshell means it can
      move the model much less (just a bit in vicinity of a local
      minimum) than any program that uses gradients only (like Phenix).
      <br>
    </blockquote>
    good point.<br>
    <br>
    So, what should I do to stabilize phenix.geometry_minimization? 
    Crank up the non-bonded weight?  Restrain to starting coordinates?<br>
    <br>
    <blockquote type="cite">
      <blockquote type="cite">Files and logs here:
        <br>
<a href="https://bl831.als.lbl.gov/~jamesh/bugreports/phenixmin_070721.tgz" target="_blank">https://bl831.als.lbl.gov/~jamesh/bugreports/phenixmin_070721.tgz</a>
        <br>
        <br>
        I suspect this might have something to do with library values
        for main-chain bonds and angles?  They do seem to vary between
        programs. Phenix having the shortest CA-CA distance by up to
        0.08 A. After running thorough minimization on a poly-A peptide
        I get:
        <br>
        bond   amber   refmac  phenix  shelxl Stryer
        <br>
         C-N   1.330   1.339   1.331   1.325     1.32
        <br>
         N-CA  1.462   1.482   1.455   1.454     1.47
        <br>
        CA-C   1.542   1.534   1.521   1.546     1.53
        <br>
        CA-CA  3.862   3.874   <font color="#ff0000"><b>3.794</b></font>  
        3.854
        <br>
        <br>
        So, which one is &quot;right&quot; ?
        <br>
      </blockquote>
      <br>
      I&#39;d say they are all the same, within their &#39;sigmas&#39; which are
      from memory about 0.02A:
      <br>
    </blockquote>
    I note that 3.874 - 3.794 = 0.08 &gt; 0.02<br>
    <br>
    This brings me to my pet theory.  I think what is going on is small
    errors like this build up a considerable amount of tension in the
    long main chain. For this 64-mer, the contour length of the main
    chain after idealization is ~5 A shorter after
    phenix.geometry_minimization than it is after shelxl or amber.  That
    5 A has to come from somewhere.  Without stretching bonds or bending
    angles the only thing left to do is twisting torsions. A kind of
    &quot;whirlygig&quot; effect.<br>
    <br>
    The question is: is the phenix CA-CA distance too short?  Or is the
    amber CA-CA distance too long?<br>
    <br>
    Shall we vote?<br>
    <br>
    -James<br>
    <br>
    <br>
  </div>

_______________________________________________<br>
phenixbb mailing list<br>
<a href="mailto:phenixbb@phenix-online.org" target="_blank">phenixbb@phenix-online.org</a><br>
<a href="http://phenix-online.org/mailman/listinfo/phenixbb" rel="noreferrer" target="_blank">http://phenix-online.org/mailman/listinfo/phenixbb</a><br>
Unsubscribe: <a href="mailto:phenixbb-leave@phenix-online.org" target="_blank">phenixbb-leave@phenix-online.org</a></blockquote></div>