Rosetta是华盛顿大学David baker实验室开放的一个结构生物学软件包，它可以用来对生物大分子进行3D建模，结构设计。兄弟觉得它的特长在于设计，比如对蛋白质进行改性。很多人 问我这个软件预测结构准不准，其实，不准才是Rosetta的最大优势，各位试想，自然界的蛋白质哪一个是结构固定不变的，我们常看到的X-ray衍射得 到的结构只是蛋白质的一个常用构像。rosetta的结构优化大多采用了带有随机过程的算法，比如遗传算法，模拟退火等，所以rosetta每次预测的结 果都是不同的。在实际应用中，比如我们想让一个蛋白质（ligand）和另一个蛋白质（receptor）之间帮的更紧，我们可以用rosetta对这两 个蛋白质做10000次对接（docking）预测，然后对得到的结构进行排序（结合能），取前100名进行实验确认，那我们就比只做一个预测的成功率高 很多。有人会说，你这不是瞎扯吗，做100个得多少钱啊，时代不同啦，现在的筛选技术，比如噬菌体展示，酵母表面展示，高通量基因合成让这些问题都不在是 问题，不但不是问题，而且他们之间还很互补，看看baker实验室发那么多nature，science，我想我们应该有所启发。说了这么多，都是个人见 解，入正体：
1）rosetta下载
rosetta对科研用户是免费的，注册后，你可以在这下载：https://www.rosettacommons.org/
2）需要安装的软件
我的台式安装fedora操作系统，以root用户打开一个shell
yum install scons //rosetta用它打的包
yum install gcc，boost,boost-devel, boost-static,zlib,zlib-devel
3）编译
rosetta的很多应用属于高通量计算，所以我想在本机上编译测试成功后上传到服务器群上运行，服务器群使用的centos系统，为了让编译后的程序能在centos上运行而不需要重新编译，我在本机上把rosetta编译成了静态程序
首先解压下载的软件，然后cd到main/source，运行 scons mode=release extras=static bin -j4
时间有点长，耐心等待。
4）运行
rosetta 有些应用是可以编译成MPI的，但是我刚才说了，它是带有随机过程的程序，更适合高通量运算，理想情况下一个core可以运行一个实例，比如我使用的服务 器群上有1200个core，我想一个蛋白质结构从头预测，我想预测50000个结构，那我就用1000个core，每个core上预测50个结构。值得 一说的是有些朋友可能租用的云计算，需要自己搭建cluster，一些job管理软件比如condor好像对云平台不太兼容，schedule的时候有点 问题，以兄弟使用过的阿里云为经验，我觉得还不如自己用python写个管理ssh命令更方便。
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