Молекулска механика
Молекулска механика користи класичну механику за моделовање молекуларних система. Потенцијална енергија свих система у молекулској механици се израчунава користећи поља сила. Молекулска механика се може користити за изучавање молекулских система у опсегу величина и комплексности од малих до великих биолошких система или материјалних скупина са од више хиљада до више милиона атома.
Све-атомистички молекулско механички методи имају следећа својства:
- Сваки атом се симулира као једна честица
- Свакој честици се додељује пречник (типично Ван дер Валсов радијус), поларизабилност, и константно нето наелектрисање (генерално изведено из квантних прорачуна и/или експерименталних мерења)
- Интеракције везивања се третирају као опруге са равнотежним растојањем једнаким експерименталној или израчунатој дужини везе
Варијанте овог приступа су могуће. На пример, многе симулације су историјски користиле уједињену атомку репрезентацију у којој је свака терминална метил група или интермедијарна метиленска јединица сматрана једном честицом, и велики протеински системи су обично симулирани користећи модел перли који приписује две то четири честице свакој аминокиселини.
Функциона форма
уредиСледећа функциона абстракција, која се назива функција потенцијала или поље сила у хемији, даје потенцијалну енергију молекуларног система (Е) у датој конформацији у облуку суме индивидуалних енергијских чланова.
где су компоненте ковалентних и нековалентних доприноса дате следећим збиром:
Прецизна функциона форма потенцијалне функције, или поља сила, зависи од датог симулационог програма. Генерално чланови веза и углова се моделују као хармонијски потенцијали центрирани око равнотежних вредности веза и углова на бази експеримената или теоретских прорачуна електронске структуре изведених софтвером који врши аб-инитио типове прорачуна, као што је Гауссиан. За прецизну репродукцију вибрационог спектра, може се користити Морзов потенцијал, уз знатан трошак израчунавања. Диедрални или торзиони чланови типично имају вишеструке минимуме и стога се не могу моделовати као хармонијски осцилатори, мада њихова специфична функциона форма варира у зависности од имплементације. Ова класа чланова може да садржи неисправне диедралне чланове, који функционишу као корекциони фактори за девијације изван равни (на пример, они се могу користити за одржавање планарности бензенових прстена, или за корекцију геометрије и хиралности тетраедралних атома у уједињено-атомској репрезентацији).
Чланови који се не односе директно на везе су далеко скупљи у погледу потпуног прорачуна, пошто је типични атом везан за само неколико својих суседа, а формира интеракције са сваким другим атомом молекула. Срећом ван дер Валсов члан брзо опада. Он се типично израчунава користећи 6–12 Ленард-Џоунсов потенцијал, што значи да привлачне силе опадају са растојањем као р−6, а репулзивне као р−12, где р представља растојање између атома. Репулзивни део р−12 међутим није физички, пошто се репулзија експоненцијално повећава. Описивање ван дер Валсових сила Ленард-Џоунсовим 6–12 потенцијалом уноси непрецизности, што постаје знатно на кратким растојањима.[1] Генерално се користи прекидни радијус да би се убрзао прорачун, тако да атомски парови чија су растојања већа од тог лимита имају енергију ван дер Валсове интеракције једнаку нули.
Електростатичке чланове је веома тешко прецизно прорачунати пошто они не опадају брзо са растојањем, и електростатичке интеракције дугог опсега су често важна особина студираног система (посебно за протеине). Основина функционална форма је Кулонов потенцијал, који опада као р−1. Различите методе се користе за решавање овог проблема, најједноставнија је прекидни радијус, слично ван дер Валсовим члановима. Међутим, тиме се уводи оштра дисконтинуалност између атома унутар и изван радијуса. Прекидачке или скалирајуће функције које модулирају појавну електростатичку енергију су донекле прецизнији методи. Њима се множи израчуната енергија глатко варирајућим скалним фактором у опсегу од 0 до 1 на спољашњим и унутрашњим прекидним радијусима. Други софистикованији, али рачунски интензивнији методи су Евалдове мреже честица (ПМЕ) и мултиполни алгоритам.
Поред функционалног облика сваког енергетског члана, корисна функција енергије мора да садржи параметре за константе силе, ван дер Валсове мултипликаторе, и друге константне чланове. Ти чланови, заједно са равнотежним вредностима веза, углова и диедрала, вредностима парцијалних набоја, атомских маса и радијуса, и дефиницијама функција енергије, се колективно називају пољем сила. Параметризација се типично врши путем усклађивања са експерименталним вредностима и резултатима теоретских прорачуна.
Свако поље сила је параметеризовано тако да је унутрашњи конзистентно, мада параметери генерално нису трансферабилни из једног поља сила у друго.
Области примене
уредиМолекулска механика се првенствено користи у пољу молекуларне динамике, где се поље сила користи за прорачун сила које делују на сваку честицу, а подесни интегратор за моделовање динамике честица и предвиђање трајекторија. Уколико су симулације довољно дуге и ако је задовољена ергодичка хипотеза, молекуларно динамичке трајекторије, могу се користити за процену хермодинамичких параметара система или за предвиђање кинетичких својстава, као што су реакционе брзине и механизми.
Молекулска механика се исто тако користи за минимизацију енергије, при чему се поље сила користи као оптимизациони критеријум. Овај метод користи подесни алгоритам (е.г. алгоритам опадајућег градијента) за налажење молекуларне структуре у локалном енергетском минимуму. Минимуми одговарају стабилним конформерима молекула (у изабраном пољу сила) и молекуларно кретање се може моделовати у виду вибрација око и интерконверзија између тих стабилних конформера. Стога се често срећу методе локалне минимизације енергије у комбинацији са глобалном оптимизацијом енергије, које се користе у налажењу глобалног енергијског минимума (и других стања ниске енергије). Молекул проводи највећи део времена у тим ниским енергетским стањима, која стога доминирају молекуларне особине. Глобална оптимизација се може остварити користећи алгоритам симулираног жарења, Метрополисов алгоритам и друге Монте Карло методе, или користећи различите детерминистичке методе дискретне или континуиране оптимизације. Док поље сила представља само енталпијску компоненту Гибсове слободне енергије (и само та компонента се користи током оптимизације енергије), могуће је инкорпорирати ентропску компоненту користећи друге методе, као што је анализа нормалног мода.
Молекулско механичке функције потенцијалне енергије су кориштене за израчунавање константи везивања,[2][3][4][5][6] кинетике протеинског савијања,[7] протонационих еквилибријума,[8] координата активног места,[4][9] и за дезајн места везивања.[10]
Окружење и солватација
уредиУ молекулској механици постоји неколико начина да се дефинише окружење молекула и молекул од интереса. Систем се може симулирати у вакууму (тзв. симулација у гасној фази) без окружења, мада је то обично непожељно пошто уводи артефакте у молекуларну геометрију, посебно код наелектрисаних молекула. Површинска наелектрисања која би нормално формирала интеракције са молекулима растварача уместо тога формирају интеракције једно с другим, производећи молекуларне конформације које се не јављају у било ком другом окружењу. Најбољи начин солватације система је да се ставе експлицитни молекули воде у симулациону кутију са студираним молекулима и да се молекули воде третирају као честице које формирају интеракције. Постоји мноштво модела воде са различитим нивоима комплексности, који представљају воду као једноставну тврду сферу (уједињени атомски модел), као три засебне честице са фиксним угловима веза, или чак са четири или пет засебних интеракционих центара да би се узели у обзир неспарени електрони на атому кисеоника. Што је модел воде комплекснији, то су симулације рачунарски интензивније. Компромисни метод је имплицитна солватација, који замењује експлицитно представљене молекуле воде са математичким изразом који репродукује просечно понашање молекула воде (или других солвената као што су липиди). Овај метход је користан за спречавање артифаката који се јављају при симулацијама у вакууму и репродукује својства растварача, али не може да репродукује ситуације у којима појединачни молекули воде имају интересантне интеракције са студираним молекулима.
Софтверски пакети
уредиОвао је ограничен списак; многи други пакети су доступни.
Види још
уредиРеференце
уреди- ^ Згарбова M, et al. (2010). „Ларге-сцале цомпенсатион оф еррорс ин паирwисе-аддитиве емпирицал форце фиелдс: цомпарисон оф АМБЕР интермолецулар термс wитх ригороус ДФТ-САПТ цалцулатионс”. Пхyс. Цхем. Цхем. Пхyс. 12 (35): 10476—10493. Бибцоде:2010ПЦЦП...1210476З. дои:10.1039/Ц002656Е.
- ^ Кухн Б, Коллман ПА (2000). „Биндинг оф а диверсе сет оф лигандс то авидин анд стрептавидин: ан аццурате qуантитативе предицтион оф тхеир релативе аффинитиес бy а цомбинатион оф Молекулска механика анд цонтинуум солвент моделс”. Јоурнал оф Медицинал Цхемистрy. 43 (20): 3786—91. ПМИД 11020294. дои:10.1021/јм000241х.
- ^ Хуо С, Массова I, Коллман ПА (2002). „Цомпутатионал аланине сцаннинг оф тхе 1:1 хуман гроwтх хормоне-рецептор цомплеx”. Ј Цомпут Цхем. 23 (1): 15—27. ПМИД 11913381. дои:10.1002/јцц.1153.
- ^ а б Моблеy DL, Гравес АП, Цходера ЈД, МцРеyнолдс АЦ, Схоицхет БК, Дилл КА (2007). „Предицтинг абсолуте лиганд биндинг фрее енергиес то а симпле модел сите”. Ј Мол Биол. 371 (4): 1118—34. ПМЦ 2104542 . ПМИД 17599350. дои:10.1016/ј.јмб.2007.06.002.
- ^ Wанг Ј, Канг X, Кунтз ИД, Коллман ПА (2005). „Хиерарцхицал датабасе сцреенингс фор ХИВ-1 реверсе трансцриптасе усинг а пхармацопхоре модел, ригид доцкинг, солватион доцкинг, анд MM-ПБ/СА”. Јоурнал оф Медицинал Цхемистрy. 48 (7): 2432—44. ПМИД 15801834. дои:10.1021/јм049606е.
- ^ Коллман ПА, Массова I, Реyес C, et al. (2000). „Calculating structures and free energies of complex molecules: combining molekulska mehanika and continuum models”. Acc Chem Res. 33 (12): 889—97. PMID 11123888. doi:10.1021/ar000033j.
- ^ Snow CD, Nguyen H, Pande VS, Gruebele M (2002). „Absolute comparison of simulated and experimental protein-folding dynamics”. Nature. 420 (6911): 102—6. Bibcode:2002Natur.420..102S. PMID 12422224. doi:10.1038/nature01160.
- ^ Barth P, Alber T, Harbury PB (2007). „Accurate, conformation-dependent predictions of solvent effects on protein ionization constants”. Proc Natl Acad Sci USA. 104 (12): 4898—903. Bibcode:2007PNAS..104.4898B. PMC 1829236 . PMID 17360348. doi:10.1073/pnas.0700188104.
- ^ Chakrabarti R, Klibanov AM, Friesner RA (2005). „Computational prediction of native protein ligand-binding and enzyme active site sequences”. Proc Natl Acad Sci USA. 102 (29): 10153—8. Bibcode:2005PNAS..10210153C. PMC 1177389 . PMID 15998733. doi:10.1073/pnas.0504023102.
- ^ Boas FE, Harbury PB (2008). „Design of Protein-Ligand Binding Based on the Molecular-Mechanics Energy Model”. J Mol Biol. 380 (2): 415—24. PMC 2569001 . PMID 18514737. doi:10.1016/j.jmb.2008.04.001.
- ^ „ACEMD - GPU MD”. Архивирано из оригинала 21. 11. 2008. г. Приступљено 22. 10. 2016.
- ^ Ascalaph
- ^ COSMOS
- ^ CytoSolve
- ^ StruMM3D (STR3DI32)
- ^ „Zodiac”. Архивирано из оригинала 16. 12. 2009. г. Приступљено 22. 10. 2016.
Literatura
уреди- Allinger NL, Burkert U (1982). Molecular Mechanics. An American Chemical Society Publication. ISBN 0-8412-0885-9.
- Box VG (1997). „The Molecular Mechanics of Quantized Valence Bonds”. J Mol Model. 3 (3): 124—41. doi:10.1007/s008940050026.
- Box VG (1998-11-12). „The anomeric effect of monosaccharides and their derivatives. Insights from the new QVBMM molecular mechanics force field”. Heterocycles. 48 (11): 2389—417. doi:10.3987/REV-98-504. Архивирано из оригинала 31. 05. 2012. г. Приступљено 22. 10. 2016.
- Box VG (2004). „Stereo-electronic effects in polynucleotides and their double helices”. J Mol Struct. 689 (1–2): 33—41. Bibcode:2004JMoSt.689...33B. doi:10.1016/j.molstruc.2003.10.019.
- Becker OM (2001). Computational biochemistry and biophysics. New York, N.Y.: Marcel Dekker. ISBN 0-8247-0455-X.
- Mackerell AD (2004). „Empirical force fields for biological macromolecules: overview and issues”. J Comput Chem. 25 (13): 1584—604. PMID 15264253. doi:10.1002/jcc.20082.
- Schlick T (2002). Molecular modeling and simulation: an interdisciplinary guide. Berlin: Springer. ISBN 0-387-95404-X.
- Krishnan Namboori; Ramachandran, K. S.; Deepa Gopakumar (2008). Computational Chemistry and Molecular Modeling: Principles and Applications. Berlin: Springer. ISBN 3-540-77302-9.