生物分子弹性网络模型中的最优粗粒化位点选择
软凝聚态物质
2018-12-12 v2
摘要
弹性网络模型是生物分子的简单基于结构的表示，其中原子通过短程简谐势相互作用，能以极低的计算成本深入揭示分子的内部动力学与力学性质。其效率与有效性使其成为计算机辅助研究蛋白质的关键工具，且近年来也用于核酸。一般而言，粗粒化位点（即全原子结构所映射到的那些有效力中心）是基于直观规则构建的：蛋白质的典型选择是仅保留每种氨基酸的 C 原子。然而，仅依赖原子类型而非其嵌入局部性质的映射策略，可能不如更谨慎的选择最优。在此我们提出一种策略，其中每个原子被映射到模型的一个唯一粗粒化位点，该原子子集通过旨在优化代价函数的随机搜索来选取。该代价函数取为弹性网络模型的简谐近似与通过对被丢弃自由度精确积分所得的简谐模型之间一致性的简单度量。该方法应用于两类结构差异极大的生物分子代表：腺苷酸激酶蛋白与腺嘌呤核糖开关 RNA 分子。我们的分析量化了算法驱动的粗粒化位点选择对模型性质可能产生的重大影响。
引用
@article{arxiv.1806.06804,
title = {Optimal coarse-grained site selection in elastic network models of biomolecules},
author = {Patrick Diggins and Changjiang Liu and Markus Deserno and Raffaello Potestio},
journal= {arXiv preprint arXiv:1806.06804},
year = {2018}
}