1. 准备金属蛋白的PDB文件和金属离子的PDB文件：这里以一个含有铜离子和肽段底物的金属酶为例，此完整复合物是由Autodock4半柔性对接得到，经过PyMol处理后得到了文件Enzyme.pdb和CU.pdb。
2. 下载metalpbd2mol2.py文件。AmberTools环境下，运行命令
python metalpdb2mol2.py -i CU.pdb -o CU.mol2 -c 1 #-c指定金属离子电荷；将CU.pbd转换为CU.mol2
3. 对Enzyme.pdb进行去氢处理
reduce -Trim Enzyme.pdb > Enzyme_removeH.pdb #直接加氢有时候会出现不对的情况，因此先去掉蛋白上的所有H原子，再在后面加上所有的H原子）
4. 对Enzyme.pbd进行加氢处理
pdb4amber -i Enzyme_removeH.pdb -o Enzyme_fixed_H.pdb --reduce --dry
因为此例中酶的活性中心两个半胱氨酸和铜形成了配位键，因此CYS上巯基的H应该是没有的。所以我们应该在Enzyme_fixed_H.pdb中将半胱氨酸巯基上的HG氢删掉，如果不确定的话可以在PyMol中删除，并将CYS重命名为CYM
5. 将Enzyme_fixed_H.pdb和CU.pdb整合
cat Enzyme_fixed_H.pdb CU.pdb > Enzyme_H.pdb
6. 对Enzyme_H.pdb进行重新标号
pdb4amber -i Enzyme_H.pdb -o Enzyme_fixed_H.pdb
7. 准备Enzyme.in 文件
# input file # Enzyme.in original_pdb Enzyme_fixed_H.pdb group_name Enzyme cut_off 2.8 ion_ids 4381 ion_mol2files CU.mol2 large_opt 1 software_version g16
8. 使用MCPB.py产生Gaussian优化的文件
MCPB.py -i Enzyme.in -s 1
（这里可能会报错，把Enzyme.in文件和Enzyme_fixed_H文件中的CU1全部改成CU, 注意Enzyme.in里CU的编号正确）
9.上一步一共产生了3个用于Gaussian优化和电荷计算的文件Enzyme_small_opt.com，Enzyme_small_fc.com，Enzyme_large_mk.com。修改文件中的参数，包括优化时使用的内存、核数、以及基组。
10. 执行优化和电荷计算：
g16 < ScFGEM_small_opt.com > Enzyme_small_opt.log g16 < ScFGEM_small_fc.com > Enzyme_small_fc.log formchk ScFGE_small_opt.chk > Enzyme_small_opt.fchk g16 < ScFGE_large_mk.com > Enzyme_large_mk.log
11. 运行命令：
11. MCPB.py -i ScFGE.in -s 2 #获得Enzyme_mcpbpy.frcmod文件 12. MCPB.py -i ScFGE.in -s 3 #获得金属位点的三个文件：CM1.mol2, CM2.mol2，CU1.mol2 13. MCPB.py -i ScFGE.in -s 4 #生成tleap输入文件Enzyme_tleap.in，可以在tleap文件中修改力场参数等信息
12. tleap生成Amber格式的坐标和top文件：
tleap -s -f ScFGE_tleap.in > ScFGE_tleap.out
13. 转换生成用于Gromacs动力学模拟的top文件。建立convert.py文件，内容如下：
import parmed as pmd
#convert prmtop and inpcrd into top and gro
amber = pmd.load_file('Enzyme_solv.prmtop','Enzyme_solv.inpcrd')
amber.save('Enzyme.top')
amber.save('Enzyme.gro')
最后执行：
python convert.py
就生成了用于gromacs模拟的Enzyme.gro和Enzyme.top文件
参考文献：基于amber的MCPB.py构建含金属离子蛋白的力场参数 - 分子模拟 (Molecular Modeling) - 计算化学公社
