兼得两者之长：笛卡尔空间与凯莱分子组装构型空间中的均匀采样
化学物理
2014-09-04 v1 生物物理
摘要
EASAL（组装景观的高效图集构建与采样）是一种近期提出的几何方法，专为小型分子组装体设计，用于表示、可视化、采样以及计算势能景观上的积分。EASAL 的高效性源于小型组装景观允许使用所谓的凯莱参数（原子间距离）来对组装构型空间区域进行几何表示和采样；这实现了这些区域的隔离、凸化、定制化采样以及利用综合拓扑路线图进行系统遍历，从而确保了对关键但低有效维度的狭窄区域的合理覆盖。然而，仅凭这一点不足以准确计算构型熵和其他积分，而这些对于估算自由能和动力学至关重要——在此必须于适当的笛卡尔空间或模空间参数化中获得均匀采样。通过两种参数化之间映射的雅可比行列式对凯莱采样进行标准调整面临着诸多挑战，根源在于雅可比矩阵的病态性。本文形式化并分析了这些挑战，提出了对 EASAL 的改进方案，在保留凯莱采样优势的同时，确保采样构型之间在笛卡尔空间中满足特定的最小距离和覆盖关系。我们将改进版 EASAL 的性能与基础版 EASAL 进行了比较，并展示了人源和大鼠源胰岛淀粉样多肽（HiAPP, PDB-2KJ7 和 RiAPP, PDB-2KB8）二聚化的数据（两者在 37 个残基中仅有 6 个不同，但前者聚集成纤维，而后者则不会）。
引用
@article{arxiv.1409.0956,
title = {Best of Both Worlds: Uniform sampling in Cartesian and Cayley Molecular Assembly Configuration Space},
author = {Aysegul Ozkan and Meera Sitharam},
journal= {arXiv preprint arXiv:1409.0956},
year = {2014}
}
备注
arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv:1408.2481