蛋白质-表面静电相互作用的 Poisson-Boltzmann 模型及基于 PyGBe 代码的网格收敛研究

表面与蛋白质之间的相互作用发生在许多重要过程中，并在生物技术中至关重要：控制特定相互作用的能力在生物材料、生物医学植入物和生物传感器等领域必不可少。在后一种情况下，生物传感器的灵敏度取决于配体蛋白质以有利取向吸附在生物活性表面上，从而将反应位点暴露于靶分子。蛋白质吸附作为自由能驱动的过程，难以通过实验研究。本文开发并评估了一个计算模型，通过 Poisson-Boltzmann 方程研究蛋白质与带电纳米表面的静电相互作用。我们扩展了开源代码 PyGBe 中使用的隐式溶剂模型，以包含施加电荷或电势的表面。该代码求解 Poisson-Boltzmann 方程的边界积分形式，用表面元离散化。PyGBe 的核心是一个树码加速的 Krylov 迭代求解器，导致 O(N log N) 缩放，并通过在 \gpu s 上的多线程执行在硬件上进一步加速。它计算溶剂化和表面自由能，为研究静电对吸附的影响提供框架。然后我们推导了球形带电表面与球形分子相互作用的解析解，随后完成了网格收敛研究以建立我们方法正确性的证据。研究表明误差随边界元的平均面积衰减，即该方法为 O(1/N)，这与我们之前使用 PyGBe 的验证研究一致。我们还使用真实分子几何（蛋白质 GB1D4'）研究了网格收敛，此情况使用 Richardson 外推（在缺乏解析解时）并确认了此情况下的 O(1/N) 缩放。