Биология метод Монте-Карло

Биологические методы Монте-Карло (BioMOCA) были разработаны в Университете штата Иллинойс в Урбана-Шампейн для моделирования переноса ионов в среде электролита через ионные каналы или нанопоры, встроенные в мембраны. ^[1] Это трехмерный симулятор Монте-Карло на основе частиц для анализа и изучения проблемы переноса ионов в системах ионных каналов или подобных нанопорах во влажных / биологических средах. Смоделированная система состоит из белка, образующего ионный канал (или искусственные нанопоры, такие как углеродная нанотрубка, CNT), с мембраной (то есть липидным бислоем), которая разделяет две ионные ванны с обеих сторон. BioMOCA основан на двух методологиях, а именно на транспортном методе Монте-Карло Больцмана (BTMC).^[2] и частица-частица-частица-сетка (P ³ M). ^[3] Первый использует метод Монте-Карло для решения уравнения Больцмана, в то время как второй разделяет электростатические силы на компоненты ближнего и дальнего действия.

Фон [ править ]

При полностью атомном моделировании молекулярной динамики ионных каналов большая часть вычислительных затрат связана с отслеживанием траектории молекул воды в системе. Однако в BioMOCA вода рассматривается как сплошная диэлектрическая фоновая среда. В дополнение к этому, атомы белка ионного канала также моделируются как статические точечные заряды, заключенные в конечный объем с заданным диэлектрическим коэффициентом. То же самое и с липидной мембраной , которая рассматривается как статическая диэлектрическая область, недоступная для ионов. Фактически единственными нестатическими частицами в системе являются ионы. Их движение считается классическим, взаимодействуя с другими ионами посредством электростатических взаимодействий и попарного потенциала Леннарда-Джонса.. Они также взаимодействуют с водным фоном, который моделируется с помощью механизма рассеяния.

Ансамбль ионов в области моделирования распространяется синхронно во времени и в трехмерном пространстве путем интегрирования уравнений движения с использованием схемы "чехарда" второго порядка точности. Положения ионов r и силы F определены на временных шагах t и t  +  dt . Скорости ионов определены как t  -  dt / 2, t  +  dt / 2. Основными конечно-разностными уравнениями движения являются

${\ displaystyle {\ vec {v}} (t + {\ frac {dt} {2}}) = {\ vec {v}} (t - {\ frac {dt} {2}}) + {\ vec { F}} (t) \, dt}$

${\ displaystyle {\ vec {r}} (t + dt) = {\ vec {r}} (t-dt) + {\ vec {v}} (t + {\ frac {dt} {2}}) \ , dt}$

где F - сумма электростатических сил и сил парного ион-ионного взаимодействия.

Решение для электростатического поля [ править ]

Электростатический потенциал вычисляются через регулярные промежутки времени, решая уравнение Пуассона

${\ displaystyle \ nabla (\ varepsilon (r) \ nabla \ phi (r, t)) = - (\ rho _ {\ text {ion}} (r, t) + \ rho _ {\ text {perm}} (р))}$

где и - плотность заряда ионов и постоянные заряды на белке соответственно. - местная диэлектрическая проницаемость или диэлектрическая проницаемость ; - местный электростатический потенциал. Решение этого уравнения обеспечивает самосогласованный способ включения приложенного смещения и эффектов зарядов изображения, индуцированных на диэлектрических границах.${\ displaystyle \ rho _ {\ text {ion}} (r, t)}$${\ displaystyle \ rho _ {\ text {perm}} (r)}$${\ displaystyle \ epsilon (r)}$${\ Displaystyle \ фи (г, т)}$

Ионный и частичный заряды на белковых остатках назначаются конечной прямоугольной сетке с использованием схемы «облако в ячейке» (CIC). ^[3] Решение уравнения Пуассона на сетке учитывает компонент сетки частиц схемы P ³ M. Однако такая дискретизация приводит к неизбежному усечению короткодействующей составляющей электростатической силы, которую можно исправить, вычислив кулоновские взаимодействия между зарядом и зарядом на коротком расстоянии .

Коэффициент диэлектрической проницаемости [ править ]

Определение подходящих значений диэлектрической проницаемости белка, мембраны и водных областей имеет большое значение. Диэлектрический коэффициент определяет силу взаимодействия между заряженными частицами, а также диэлектрические граничные силы (DBF) на ионах, приближающихся к границе между двумя областями с различной диэлектрической проницаемостью. Однако в наномасштабе задача определения удельной диэлектрической проницаемости является проблематичной и непростой.

Белковая или мембранная среда может реагировать на внешнее поле по-разному. ^{[1] [4] [5] [6] [7]} Диполи, индуцированные полем, переориентация постоянных диполей, протонирование и депротонирование белковых остатков, крупномасштабная реорганизация ионизированных боковых цепей и молекул воды , как внутри, так и на поверхности поверхности белка, все являются примерами того, насколько сложно определение диэлектрической проницаемости. В моделировании МД, где все заряды, диполи, и индуцированные полем атомные диполи рассматриваются явно, то предполагается, что значение диэлектрической проницаемости, равное 1, является подходящим. Однако в программах моделирования ионов с пониженным содержанием частиц, таких как наша, где белок, мембрана и вода являются континуальным фоном и обрабатываются неявно, и, кроме того, движение ионов происходит в том же масштабе времени, что и реакция белка. его наличию очень сложно отнести диэлектрические коэффициенты. Фактически, изменение диэлектрических коэффициентов может легко изменить характеристики канала, такие как проницаемость для ионов и селективность. Назначение диэлектрического коэффициента для воды - еще один ключевой вопрос. Молекулы воды внутри ионных каналов могут быть очень упорядочены из-за сужающегося размера поры, которая часто выстлана сильно заряженными остатками,^[8] В результате диэлектрическая проницаемость воды внутри ионного канала может сильно отличаться от значения в объемных условиях. Чтобы еще больше усложнить ситуацию, диэлектрические коэффициенты воды внутри нанопор не обязательно являются изотропным скалярным значением, а являются анизотропным тензором, имеющим разные значения в разных направлениях.

Анизотропная диэлектрическая проницаемость [ править ]

Стало очевидным, что макроскопические свойства системы не обязательно распространяются на масштабы молекулярных длин. В недавнем исследовании, проведенном Резой Тогри, Р. Джеем Машлом и Эриком Якобссоном из Университета Иллинойса, Урбана-Шампейн ^[4], они использовали моделирование молекулярной динамики для изучения свойств воды в безликих гидрофобных цилиндрах диаметром от От 1 до 12 нм. Это исследование показало, что вода претерпевает определенные изменения в структуре, диэлектрических свойствах и подвижности при изменении диаметра трубки. В частности, они обнаружили, что диэлектрические свойства в диапазоне от 1 до 10 нм сильно отличаются от свойств объемной воды и фактически являются анизотропными по своей природе. Хотя такие безликие гидрофобныеканалы не представляют собой настоящие ионные каналы, и в этой области необходимо провести дополнительные исследования, прежде чем можно будет использовать такие данные для ионных каналов; очевидно, что свойства воды, такие как диэлектрическая проницаемость внутри ионного канала или нанопоры, могут быть намного сложнее, чем это думал раньше. В то время как высокая осевая диэлектрическая проницаемость экранирует электростатические заряды иона в осевом направлении (вдоль канала), низкая радиальная диэлектрическая проницаемость увеличивает взаимодействие между подвижным ионом и частичными зарядами или изображениями диэлектрического заряда на канале, обеспечивая более высокую селективность в ионной среде. каналы.

Решение уравнения Пуассона на основе анизотропной диэлектрической проницаемости было включено в BioMOCA с использованием метода дискретизации интегрирования ящика ^[9], который кратко описан ниже.

Расчеты [ править ]

Дискретизация интегрирования боксов [ править ]

Чтобы использовать блочное интегрирование для дискретизации D-мерного уравнения Пуассона

${\ displaystyle \ nabla (\ varepsilon \ nabla \ varphi) = \ rho}$

с будучи диагонали D  ×  D тензор, это дифференциальное уравнение переформулируется как интегральное уравнение. Интегрируя приведенное выше уравнение по D-мерной области и используя теорему Гаусса, получаем интегральную формулировку${\displaystyle \varepsilon }$${\displaystyle \Omega }$

${\displaystyle \oint _{\partial \Omega }{\hat {n}}(\varepsilon \nabla \varphi )=-\int _{\Omega }\rho }$

В этом приложении предполагается, что это двумерный случай. Обновление до трехмерной системы будет простым и законным, поскольку теорема Гаусса также верна для одного и трех измерений. предполагается, что он задан в прямоугольных областях между узлами, а задан в узлах сетки (как показано на рисунке справа).${\displaystyle \epsilon }$${\displaystyle \varphi }$

Затем области интеграции выбираются в виде прямоугольников с центром вокруг узла и до 4 ближайших соседних узлов. Затем градиент аппроксимируется с помощью центрированной разности, нормальной к границе области интегрирования , и среднего значения по поверхности интегрирования . Этот подход позволяет нам аппроксимировать левую часть уравнения Пуассона выше в первом порядке как${\displaystyle \Omega }$${\displaystyle \nabla \varphi }$${\displaystyle \Omega }$${\displaystyle \epsilon }$${\displaystyle \partial \Omega }$

${\displaystyle \oint _{\partial \Omega }{\hat {n}}(\varepsilon \nabla \varphi )={\frac {\varphi _{i+1,j}-\varphi _{i,j}}{h_{i}^{x}}}\left({\frac {h_{j}^{y}}{2}}\epsilon _{i,j}^{x}+{\frac {h_{j-1}^{y}}{2}}\varepsilon _{i,j-1}^{x}\right)}$

${\displaystyle {}-{\frac {\varphi _{i,j}-\varphi _{i-1,j}}{h_{i-1}^{x}}}\left({\frac {h_{j}^{y}}{2}}\epsilon _{i-1,j}^{x}+{\frac {h_{j-1}^{y}}{2}}\varepsilon _{i-1,j-1}^{x}\right)}$

${\displaystyle {}+{\frac {\varphi _{i,j+1}-\varphi _{i,j}}{h_{j}^{y}}}\left({\frac {h_{i}^{x}}{2}}\varepsilon _{i,j}^{y}+{\frac {h_{i-1}^{x}}{2}}\varepsilon _{i-1,j}^{y}\right)}$

${\displaystyle {}-{\frac {\varphi _{i,j}-\varphi _{i,j-1}}{h_{j-1}^{y}}}\left({\frac {h_{i}^{x}}{2}}\varepsilon _{i,j-1}^{y}+{\frac {h_{i-1}^{x}}{2}}\varepsilon _{i-1,j-1}^{y}\right)}$

где и - две компоненты диагонали тензора . Дискретизировать правую часть уравнения Пуассона довольно просто. дискретизируется на тех же узлах сетки, как и для .${\displaystyle \varepsilon ^{x}}$${\displaystyle \varepsilon ^{y}}$${\displaystyle \epsilon }$${\displaystyle \rho }$${\displaystyle \varphi }$

${\displaystyle \int _{\Omega _{i}}\rho ={\text{Volume}}(\Omega _{i})\rho _{i}}$

Размер иона [ править ]

Конечный размер ионов учитывается в BioMOCA с использованием парных сил отталкивания, полученных из потенциала Леннарда-Джонса 6–12 . Усеченно-сдвинутая форма потенциала Леннарда-Джонса используется в симуляторе для имитации отталкивания ионного ядра. Модифицированная форма парного потенциала Леннарда-Джонса, сохраняющая только компонент отталкивания, имеет вид

${\displaystyle U_{LJ}(r_{ij})={\begin{cases}4\epsilon _{LJ}\left(\left({\frac {\sigma _{ij}}{r_{ij}}}\right)^{12}-\left({\frac {\sigma _{ij}}{r_{ij}}}\right)^{6}\right)+\epsilon _{LJ}&r_{ij}<2^{1/6}\sigma _{ij}\\0&r_{ij}>2^{1/6}\sigma _{ij}\end{cases}}}$

Здесь - параметр энергии Леннарда-Джонса, а - среднее значение отдельных параметров расстояния Леннарда-Джонса для частиц i и j . Использование усеченной формы потенциала с вычислительной точки зрения эффективно, предотвращая перекрытие или слияние ионов, что было бы явно нефизическим.${\displaystyle \epsilon _{LJ}}$${\displaystyle \sigma _{ij}=(\sigma _{i}+\sigma _{j})/2}$

Ионно-белковое взаимодействие [ править ]

Доступность рентгеновских кристаллографических измерений полных молекулярных структур с высоким разрешением позволяет получить информацию о типе и местоположении всех атомов, образующих белок. В BioMOCA атомы белка моделируются как статические точечные заряды, заключенные в конечный объем, недоступный для ионов, и связанный с определяемым пользователем диэлектрическим коэффициентом. Кроме того, доступен ряд параметров силового поля, которые предоставляют информацию о заряде и радиусах атомов в различных аминокислотных группах. Соединение молекулярной структуры и силовых полей обеспечивает координаты, радиусы и заряд каждого атома в белковом канале. BioMOCA использует такую ​​информацию в стандартном формате PQR (Position-Charge-Radius) для отображения белковой системы на прямоугольной сетке.

В идеале стерические взаимодействия между атомами белка и ионами в водной среде должны использовать потенциал отталкивания, подобный Леннард-Джонсу, для предотвращения проникновения ионов в белок. Поскольку этот подход может добавить значительную нагрузку к количеству вычислений, выбран более простой подход, который рассматривает поверхности белков как заранее определенные границы твердых стенок. Многие недавние пакеты молекулярной биологии с открытым исходным кодом имеют встроенные средства, определяющие доступный для ионов объем в белковой системе. Схема адаптивного пуассоновско-больцмановского решателя (APBS) ^[10] была включена в BioMOCA для получения доступной области объема и, следовательно, разделения области моделирования на непрерывные области.

Считается, что ионы имеют доступ к белковым и липидным областям, и если какая-либо точка в пределах ионной сферы конечного размера пересекает границу белка или мембраны, предполагается столкновение, и ион отражается диффузно.

Ионно-водные взаимодействия [ править ]

В качестве подхода с уменьшенными частицами BioMOCA заменяет явные молекулы воды континуальным фоном и обрабатывает взаимодействия ионов с водой, используя метод BTMC, в котором должны быть выбраны соответствующие скорости рассеяния. Другими словами, траектории ионов случайным образом прерываются событиями рассеяния, которые объясняют диффузионное движение ионов в воде. ^[1] Между этими событиями рассеяния ионы следуют за силами Ньютона. Время свободного полета, T _f , вычисляется статистически из общей скорости рассеяния в соответствии с

${\displaystyle -\ln(r)=\int _{0}^{T_{f}}\lambda ({\vec {p}}(t))\,dt}$

где r - случайное число, равномерно распределенное на единичном интервале. , функция импульса , представляет собой полную скорость рассеяния для всех механизмов столкновения . В конце каждого свободного полета скорость иона выбирается случайным образом из максвелловского распределения. Поскольку правильный механизм рассеяния для взаимодействий ионов с водой в растворах негабаритных электролитов еще не разработан, в нашей модели используется позиционно-зависимая скорость рассеяния, связанная с локальным коэффициентом диффузии. Эта зависимость от положения проистекает из того факта, что молекулы воды могут иметь разный порядок организации в разных областях, что влияет на скорость рассеяния .${\displaystyle \lambda }$

Позиционно-зависимая диффузия [ править ]

Широко признано, что ионы и молекулы воды не обладают такой же подвижностью или коэффициентом диффузии в ограниченных областях, как в объеме. ^{[2] [6]} На самом деле, более вероятно, что эффективная подвижность ионов в ионных каналах уменьшится. ^[5] В методах редуцированных частиц, где вода в канале рассматривается как неявный фон континуума, требуется средняя подвижность ионов, чтобы показать, как ионы могут диффундировать из-за локальных электростатических сил и случайных событий. В расчетах Транспортного Монте-Карло предполагается , что полная скорость рассеяния ( ) является результатом только взаимодействия ионов с водой; он связан с коэффициентом диффузии ионов выражением${\displaystyle \lambda }$

${\displaystyle \lambda ={\frac {kT}{mD}}}$

где m - масса иона, D - его постоянная диффузии. Как показывает уравнение, пониженный коэффициент диффузии ионов внутри просвета канала приводит к увеличению числа случаев рассеяния.

Гидратационные оболочки [ править ]

Помимо диффузионного воздействия на перенос ионов , молекулы воды также образуют гидратные оболочки вокруг отдельных ионов из-за их полярной природы. Гидратная оболочка не только экранирует заряд ионов от других ионов, но также модулирует функцию радиального распределения ионов, вызывая образование пиков и впадин. Среднее минимальное расстояние между двумя ионами увеличивается, поскольку между ними всегда присутствует по крайней мере один слой молекул воды, действующий как физический сдерживающий фактор, не позволяющий двум ионам приближаться слишком близко друг к другу таким же образом, как и при коротком замыкании. отталкивающая составляющая потенциала Леннарда-Джонса.

Теория гидратных оболочек хорошо развита в литературе по физической химии, однако требуется простая модель, которая фиксирует существенные эффекты с минимальными вычислительными затратами, насколько это возможно. Для этой цели реализован тот же парный потенциал, который обсуждали Им и Ру ^[11], чтобы учесть эффект гидратных оболочек.

${\displaystyle U_{hy}=c_{0}\exp \left({\frac {c_{1}-r}{c_{2}}}\right)cos(c_{3}(c_{1}-r)\pi )+c_{4}\left({\frac {c_{1}}{r}}\right)^{6}}$

Коэффициенты c _i были определены эмпирически для раствора 1 M KCl с использованием моделирования методом МД для сравнения функций радиального распределения ионов с моделированиями равновесного Монте-Карло.. Влияние гидратных оболочек оказалось важным при моделировании при более высоких концентрациях соли, когда наблюдается насыщение проводимости многих ионных каналов, в том числе пориновых, по мере дальнейшего увеличения концентрации соли в электролитных ваннах. Более ранние симуляции, которые не включали модель гидратных оболочек, не воспроизводили поведение насыщения проводимости. Это предполагает дополнительный отталкивающий потенциал, действующий для предотвращения скопления ионов и, следовательно, ограничения концентрации ионов и плотности тока в ограниченном пространстве поры даже при высокой концентрации соли в ванне. Когда был включен потенциал отталкивания, наблюдалась умеренная проводимость канала .

Условия и методы [ править ]

Граничные условия [ править ]

Электрические и физиологические свойства ионных каналов экспериментально измеряются путем введения канала в липидную мембрану, разделяющую две ванны, содержащие растворы определенных концентраций. Постоянное электростатическое смещение прикладывается к каналу за счет погружения электродов в две ванны. Формулировка граничных условий, которые точно представляют эти контактные области, может потребовать чрезвычайно больших областей ванны и является сложной задачей. За пределами дебаевского расстояния от мембраны электростатический потенциал и плотности ионов существенно не меняются. Это предположение было подтверждено результатами континуальных результатов, представленных ранее. ^[12] Для типичных концентраций соли, используемых при моделировании ионных каналов, длина Дебаяпорядка 10 Å. Используя это предположение, граничные условия Дирихле накладываются на потенциал на двух плоскостях границы домена, которые являются поперечными по отношению к каналу, с учетом того, что эти плоскости находятся достаточно далеко от мембраны.

Другой проблемой при дублировании условий эксперимента является проблема поддержания фиксированной плотности заряда в двух ваннах. Эта проблема решается путем поддержания заданной плотности в двух буферных областях, идущих от граничной плоскости к мембране. Количество ионов, необходимое для поддержания плотности в двух буферных областях, рассчитывается в начале моделирования. Количество ионов в этих буферах измеряется на протяжении всего моделирования, и ион вводится всякий раз, когда наблюдается дефицит. Начальная скорость впрыскиваемой частицы определяется в соответствии с распределением Максвелла. Ионы могут покинуть систему только через две граничные плоскости Дирихле, и ион не удаляется искусственно из этих буферных областей. Отражения от граничных плоскостей Нейманарассматриваются как упругие отражения .

Мультисетки и метод фокусировки по сетке [ править ]

Во всех методах моделирования ионных каналов основные вычислительные затраты связаны с расчетом электростатических сил, действующих на ионы. В моделях континуума, например, где существует ионная плотность, а не явные ионы, электростатический потенциал вычисляется самосогласованным образом путем решения уравнения Пуассона. С другой стороны, в МД-моделировании электростатические силы, действующие на частицы, вычисляются путем явной оценки члена кулоновской силы, часто разделяя электростатические силы ближнего и дальнего действия, чтобы их можно было вычислить разными методами. В такой модели, как метод редуцированных частиц, электростатические силы дальнего действия оцениваются путем решения уравнения Пуассонаи увеличение силы, полученной таким образом, с помощью компонента ближнего действия. Решая уравнение Пуассона, можно самосогласованно включать силы, возникающие из-за смещения в системе, в то время как это сложный вопрос, который необходимо решить при моделировании МД.

В настоящее время в BioMOCA реализованы два решателя Пуассона, основанные на методе конечных разностей . Один из них использует заранее подготовленную схему сопряженного градиента (pCG) и используется по умолчанию. Последний заимствован из решателя APBS, который использует схему V-multi-grid. Помимо численного подхода к решению уравнения Пуассона, основное различие между двумя решателями заключается в том, как они учитывают диэлектрическую проницаемость.в системе. В первом решателе значение диэлектрической проницаемости присваивается каждой ячейке в сетке, в то время как в решающей программе APBS диэлектрические коэффициенты определяются в узлах сетки. Как обсуждалось ранее, в решателе pCG используется метод блочного интегрирования, который наиболее точно обрабатывает уравнение Пуассона. Несмотря на то, что полноценный многосеточный решатель, основанный на методе блочной интеграции, находится в стадии разработки, существует удобный способ повторно использовать уже существующий код и обрабатывать системы ионных каналов.

Моделирование ионных каналов требует наличия больших областей ванны для точной обработки скрининга. ^[1] Наличие таких областей ванны делает область сетки уравнения Пуассона большой и приводит либо к большому количеству узлов сетки с мелким разрешением сетки, либо к небольшому количеству узлов сетки с очень грубой дискретизацией. Из объемного моделирования достаточно крупной сетки для описания ванн с использованием схемы P ³ M. Однако в области канала требуется высокое разрешение из-за сильно заряженной природы этих областей и наличия пространственно изменяющихся диэлектрических областей. Кроме того, наибольший интерес представляет изучение поведения канала с точки зрения ионной проницаемости., селективность, стробирование, плотность и т. д. ... Другими словами, лучше разместить больше вычислительных ресурсов в области канала и минимум в ваннах, чтобы снизить общие вычислительные затраты и ускорить моделирование с недель до возможно дни вместо этого. Была разработана схема, основанная на методе фокусировки сетки, которая позволяет удовлетворить требования большой области ванны и точного разрешения сетки в канале одновременно с вычислительной эффективностью. Эта методология способна иметь несколько доменов с мелкой сеткой, которые могут потребоваться для описания нескольких каналов пор, таких как порин OmpF, или массива ионных каналов, разделяющих одни и те же области ванны, или даже имеющих еще более мелкие ячейки внутри мелкой сетки для относительно больших каналов с узкие ионные проходы, такие как канал рецептора никотина. ^[13]

Первая сетка - это грубая сетка, охватывающая всю проблемную область, включая области ванны и область канала. Вторая сетка (и так далее для любых других сеток, 3-я, 4-я и т. Д.) Представляет собой относительно гораздо более мелкую сетку, которая охватывает подобласть системы, содержащую область, которая требует точного разрешения, такую ​​как поры канала. Уравнение Пуассона сначала решается на грубой сетке со всеми граничными условиями Дирихле и Неймана с учетом приложенного смещения. Далее граничные условиядля вторичных сеток получаются интерполяцией из первого или предыдущих решений уравнения Пуассона. Уравнение Пуассона снова решается для более мелких сеток с использованием новых граничных условий. Таким образом могут быть созданы электростатические поля с разной дискретизацией сетки для разных областей.

EMF и DBF [ править ]

Электро-мотив-сила (ЭДС) является измерение энергии , необходимой для заряженной частицы , как ион , чтобы пересечь ионный канал , встроенный в мембрану. Частично этот потенциальный энергетический барьер возникает из-за взаимодействия между пересекающим ионом и постоянными / частичными зарядами на остатках белка. Другая часть возникает из-за индуцированных диполей в диэлектрической среде белок / мембрана и называется диэлектрической граничной силой (DBF). Чтобы вычислить только DBF, можно отключить все статические заряды на остатках белка и перетащить ион через пору и вычислить энергетический барьер, используя

${\displaystyle P_{DBF}=\int -d{\hat {z}}.{\vec {E}}}$

Важно отметить, что измерения ЭДС или DBF являются лишь качественными измерениями, поскольку ион не обязательно пересекает канал через центр своего просвета по прямой линии, и это часто сопровождается другими ионами, движущимися в том же или противоположных направлениях. что кардинально меняет динамику системы. Более того, в отличие от расчетов управляемой МД, где остатки белка динамически перемещаются в качестве иона или ионы, подпрыгивающие через канал, в наших расчетах ЭМП или ДБФ белок моделируется как статический континуум, что дополнительно влияет на расчеты энергии более количественным образом. Еще одна проблема, которая дополнительно влияет на измерения, - это отсутствие молекул гидратации воды, которые движутся вместе с ионом и экранируют часть его заряда. Сказав все вышесказанное, по-прежнему вычисление EMF или DBF полезно для решения проблемы избирательности канала или стробирования. Вычисление любого из этих двух энергетических барьеров доступно в качестве опции в BioMOCA.

Визуализация с использованием VMD [ править ]

VMD ^[14] был оборудован возможностью загрузки структур BioMOCA. Это очень полезная функция, поскольку можно загружать как структуру белка (например, файл PDB или PQR), так и структуры, сгенерированные BioMOCA, для сравнения. На рисунке справа показано, как BioMOCA сгенерировал структуру канала грамицидина с обернутой вокруг него мембраной. Кроме того, BioMOCA также выгружает траектории ионов в стандартных форматах, чтобы их можно было позже загрузить в инструменты молекулярной визуализации, такие как VMD, и просмотреть кадр за кадром в формате фильма.

Запись траекторий в двоичном формате [ править ]

Помимо подсчета количества ионов, пересекающих канал, иногда желательно изучить их поведение в разных частях канала. Такими примерами могут быть средняя занятость ионов или их средняя скорость движения внутри канала или нанопоры. BioMOCA был оснащен опцией сброса каждого положения ионов, средней и мгновенной скорости, потенциальной и кинетической энергии., средние и мгновенные смещения и другая информация на каждом шаге (или нескольких шагах) моделирования в формате ASCII, поэтому такая информация о траектории может быть изучена позже для сбора дополнительной статистики. Однако с технической точки зрения сброс такой информации для десятков ионов, даже через каждые несколько сотен временных шагов, может замедлить моделирование и привести к накоплению огромных файлов до десятков гигабайт. Последующая загрузка таких файлов из дискового хранилища также является очень трудоемкой и неэффективной с вычислительной точки зрения процедурой. Кроме того, перекодирование числовой информации в формате ASCII не сохраняет машинную точность и имеет потерю точности.

Решение таких проблем на самом деле является простой задачей, и нужно просто избегать использования формата ASCII и использовать вместо него двоичный формат. Это не только сохраняет машинную точность, но также намного быстрее выполняет запись и чтение в файловую систему. Вычислительные затраты на сброс траекторий становятся незначительными, а файлы траекторий становятся примерно на два порядка меньше по размеру. Обратной стороной может быть то, что программирование и декодирование данных может стать очень сложным, но если все будет сделано правильно и осторожно, преимущества использования двоичного формата окупятся дополнительных усилий. BioMOCA теперь оснащен инструментами для записи информации о траектории в двоичном формате .

См. Также [ править ]

• Метод Монте-Карло
• Биология
• Вычислительная биология

Ссылки [ править ]