利用 X 射线晶体数据优化和评估蛋白质运动的粗粒化模型

简单的粗粒化模型，如高斯网络模型（Gaussian Network Model），已被证明能捕捉平衡蛋白质动力学的某些特征。我们通过使用原子接触定义残基相互作用并引入残基间多于一个相互作用参数来扩展该模型。我们使用来自 98 个超高分辨率 X 射线晶体结构的 B 因子来优化相互作用参数。该数据集中 GNM 涨落预测与 B 因子的平均相关系数为 0.64，与先前大规模研究一致。通过将残基相互作用分为共价和非共价，我们达到平均相关系数 0.74，而配体和辅因子的加入进一步将相关性提高到 0.75。然而，进一步将非共价相互作用分为非极性、极性和混合类未带来显著改善。简单化学信息的加入可在不增加粗粒化模型规模的情况下获得更好的预测质量。