Из Википедии, бесплатной энциклопедии
Перейти к навигации Перейти к поиску
Силовое поле используются для минимизации растяжения связи энергии этой молекулы этана.

Молекулярная механика использует классическую механику для моделирования молекулярных систем. Предполагается, что приближение Борна – Оппенгеймера справедливо, и потенциальная энергия всех систем рассчитывается как функция ядерных координат с использованием силовых полей . Молекулярная механика может быть использована для изучения молекулярных систем различного размера и сложности, от малых до больших биологических систем или материальных сборок от многих тысяч до миллионов атомов.

Методы полностью атомистической молекулярной механики обладают следующими свойствами:

  • Каждый атом моделируется как одна частица
  • Каждой частице присваивается радиус (обычно радиус Ван-дер-Ваальса ), поляризуемость и постоянный общий заряд (обычно полученный из квантовых расчетов и / или экспериментов).
  • Связанные взаимодействия рассматриваются как пружины с равновесным расстоянием, равным экспериментальной или расчетной длине связи.

Возможны варианты на эту тему. Например, во многих моделированиях исторически использовалось представление объединенного атома, в котором каждая концевая метильная группа или промежуточное метиленовое звено считалась одной частицей, а большие белковые системы обычно моделируются с использованием модели гранул, которая назначает от двух до четырех частиц на аминокислоту .

Функциональная форма [ править ]

Функция потенциальной энергии молекулярной механики с непрерывным растворителем.

Следующая функциональная абстракция, называемая в химии межатомной потенциальной функцией или силовым полем , вычисляет потенциальную энергию (E) молекулярной системы в данной конформации как сумму отдельных энергетических членов.

где компоненты ковалентного и нековалентного вкладов даются следующими суммированиями:

Точная функциональная форма потенциальной функции , или силового поля, зависит от того, используется конкретная программа моделирования. Как правило, связи и угловые члены моделируются как гармонические потенциалы, сосредоточенные вокруг значений равновесной длины связи, полученных из экспериментов или теоретических расчетов электронной структуры, выполненных с помощью программного обеспечения, которое выполняет расчеты типа ab-initio, такие как гауссовы . Для точного воспроизведения колебательных спектров потенциал Морземожет использоваться вместо этого за счет вычислительных затрат. Двугранные или крутильные члены обычно имеют несколько минимумов и поэтому не могут быть смоделированы как гармонические осцилляторы, хотя их конкретная функциональная форма меняется в зависимости от реализации. Этот класс терминов может включать неправильные диэдрические члены, которые функционируют как поправочные коэффициенты для отклонений от плоскости (например, они могут использоваться для сохранения плоской формы бензольных колец или для исправления геометрии и хиральности тетраэдрических атомов в представлении объединенного атома. ).

Несвязанные члены намного более затратны в вычислительном отношении для полного расчета, поскольку типичный атом связан только с несколькими своими соседями, но взаимодействует с каждым другим атомом в молекуле. К счастью, термин Ван-дер-Ваальса быстро отпадает. Обычно это моделируется с использованием потенциала Леннарда-Джонса 6–12 , что означает, что силы притяжения уменьшаются с расстоянием как r −6, а силы отталкивания как r −12 , где r представляет собой расстояние между двумя атомами. Отталкивающая часть r −12однако нефизичен, потому что отталкивание возрастает экспоненциально. Описание сил Ван-дер-Ваальса потенциалом Леннарда-Джонса 6–12 вносит неточности, которые становятся существенными на малых расстояниях. [1] Обычно радиус отсечки используется для ускорения вычислений, чтобы пары атомов, расстояния которых превышают границу, имели энергию ван-дер-ваальсова взаимодействия, равную нулю.

Общеизвестно, что электростатические составляющие сложно хорошо вычислить, потому что они не уменьшаются быстро с расстоянием, а электростатические взаимодействия на больших расстояниях часто являются важными характеристиками изучаемой системы (особенно для белков ). Основная функциональная форма - это кулоновский потенциал , который убывает только как r −1. Для решения этой проблемы используются различные методы, самый простой из которых - это радиус обрезания, аналогичный тому, который используется для терминов Ван-дер-Ваальса. Однако это приводит к резкому разрыву между атомами внутри и атомами за пределами радиуса. Функции переключения или масштабирования, которые модулируют кажущуюся электростатическую энергию, являются несколько более точными методами, которые умножают вычисленную энергию на плавно изменяющийся масштабный коэффициент от 0 до 1 на внешнем и внутреннем радиусах отсечки. Другими более сложными, но требовательными к вычислительным ресурсам методами являются сетка частиц Эвальда (PME) и мультипольный алгоритм .

В дополнение к функциональной форме каждого члена энергии, полезной функции энергии должны быть присвоены параметры для силовых постоянных, множителей Ван-дер-Ваальса и других постоянных членов. Эти термины вместе с значениями равновесной связи, угла и двугранности, значениями парциального заряда, атомными массами и радиусами, а также определениями энергетической функции в совокупности называются силовым полем . Параметризация обычно осуществляется путем согласования с экспериментальными значениями и результатами теоретических расчетов. Силовое поле Нормана Л. Аллинджера в последней версии MM4 рассчитано для теплоты пласта углеводородов со среднеквадратичной ошибкой 0,35 ккал / моль, колебательные спектры со среднеквадратичной ошибкой 24 см -1 , вращательные барьеры со среднеквадратичной ошибкой 2,2 °, Длины связи CC в пределах 0,004 Å и углы CCC в пределах 1 ° . [2] Более поздние версии MM4 охватывают также соединения с гетероатомами, такие как алифатические амины. [3]

Каждое силовое поле параметризовано так, чтобы быть внутренне согласованным, но параметры, как правило, не переносятся из одного силового поля в другое.

Области применения [ править ]

Основное применение молекулярной механики находится в области молекулярной динамики . При этом используется силовое поле для расчета сил, действующих на каждую частицу, и подходящий интегратор для моделирования динамики частиц и прогнозирования траекторий. При наличии достаточного количества образцов и с учетом эргодической гипотезы траектории молекулярной динамики можно использовать для оценки термодинамических параметров системы или зонда кинетических свойств, таких как скорости и механизмы реакций.

Другое применение молекулярной механики - это минимизация энергии, при которой силовое поле используется в качестве критерия оптимизации . В этом методе используется соответствующий алгоритм (например, наискорейший спуск.), чтобы найти молекулярную структуру локального минимума энергии. Эти минимумы соответствуют стабильным конформерам молекулы (в выбранном силовом поле), и молекулярное движение можно моделировать как колебания вокруг и взаимопревращения между этими стабильными конформерами. Таким образом, обычно находят локальные методы минимизации энергии в сочетании с глобальной оптимизацией энергии, чтобы найти глобальный минимум энергии (и другие состояния с низкой энергией). При конечной температуре молекула проводит большую часть своего времени в этих низколежащих состояниях, которые, таким образом, определяют молекулярные свойства. Глобальная оптимизация может быть выполнена с использованием моделирования отжига , алгоритма Метрополиса и других методов Монте-Карло., либо с использованием различных детерминированных методов дискретной или непрерывной оптимизации. В то время как силовое поле представляет только энтальпийную составляющую свободной энергии (и только эта составляющая включается во время минимизации энергии), можно включить энтропийную составляющую с помощью дополнительных методов, таких как анализ нормального режима .

Функции потенциальной энергии молекулярной механики были использованы для расчета констант связывания, [4] [5] [6] [7] [8] кинетики сворачивания белка, [9] равновесия протонирования, [10] координат активных центров , [6] [11 ] ] и проектировать сайты привязки . [12]

Окружающая среда и решение [ править ]

В молекулярной механике существует несколько способов определения среды, окружающей молекулу или молекулы, представляющие интерес. Система может быть смоделирована в вакууме (это называется моделированием в газовой фазе) без окружающей среды, но это обычно нежелательно, потому что это вносит артефакты в молекулярную геометрию, особенно в заряженные молекулы. Поверхностные заряды, которые обычно взаимодействуют с молекулами растворителя, вместо этого взаимодействуют друг с другом, создавая молекулярные конформации, которые вряд ли будут присутствовать в любой другой среде. Лучший способом сольвата система является место явных молекул воды в окне моделирования с молекулами интереса и рассматривать молекулы воды как взаимодействующие частицы , как те , в молекуле. Разнообразие водных моделейсуществуют с возрастающими уровнями сложности, представляя воду как простую твердую сферу (модель объединенного атома), как три отдельные частицы с фиксированными углами связи или даже как четыре или пять отдельных центров взаимодействия для учета неспаренных электронов на атоме кислорода. По мере того, как водные модели становятся более сложными, связанные с ними моделирования становятся все более интенсивными в вычислительном отношении. В неявной сольватации найден компромиссный метод., который заменяет явно представленные молекулы воды математическим выражением, которое воспроизводит среднее поведение молекул воды (или других растворителей, таких как липиды). Этот метод полезен для предотвращения артефактов, возникающих при моделировании вакуума, и хорошо воспроизводит свойства объемного растворителя, но не может воспроизвести ситуации, в которых отдельные молекулы воды имеют интересные взаимодействия с исследуемыми молекулами.

Пакеты программного обеспечения [ править ]

Основная статья: Сравнение программного обеспечения для моделирования молекулярной механики

Это ограниченный список; доступно гораздо больше пакетов.

  • Морское ушко
  • ACEMD - GPU MD [13]
  • ЯНТАРЬ
  • Дизайнер Аскалаф [14]
  • БОСС
  • ОЧАРОВАНИЕ
  • КОСМОС [15]
  • CP2K
  • Химический
  • GROMACS
  • ГРОМОС
  • Механика внутренних координат (ICM)
  • ЛАМПЫ
  • Макромодель
  • MDynaMix
  • Молекулярная операционная среда (MOE)
  • NAMD
  • Q
  • Q-Chem
  • Спартанский
  • StruMM3D (STR3DI32) [16]
  • Тинкер
  • X-PLOR
  • Ясара
  • Зодиак [17]

См. Также [ править ]

  • Молекулярная графика
  • Молекулярная динамика
  • Редактор молекул
  • Силовое поле (химия)
  • Сравнение реализаций силового поля
  • Программное обеспечение для молекулярного дизайна
  • Молекулярное моделирование на графическом процессоре
  • Сравнение программного обеспечения для моделирования молекулярной механики
  • Список программного обеспечения для молекулярного моделирования методом Монте-Карло

Ссылки [ править ]

  1. ^ Згарбова М. и др. (2010). «Масштабная компенсация ошибок в попарно-аддитивных эмпирических силовых полях: сравнение межмолекулярных членов AMBER со строгими расчетами DFT-SAPT». Phys. Chem. Chem. Phys . 12 (35): 10476–10493. Bibcode : 2010PCCP ... 1210476Z . DOI : 10.1039 / C002656E . PMID  20603660 .
  2. ^ Аллинджер, Нидерланды; Chen, K .; Lii, J.-H. J. Comput. Chem. 1996 , 17, 642 https://onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1002/%28SICI%291096-987X%28199604%2917%3A5/6%3C642%3A%3AAID-JCC6%3E3.0.CO% 3Б2-У
  3. ↑ Kuo-Hsiang Chen, Jenn-Huei Lii, Yi Fan, Norman L. Allinger J. Comput. Chem. 2007 , 28, 2391 https://onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1002/jcc.20737
  4. ↑ Kuhn B, Kollman PA (октябрь 2000 г.). «Связывание разнообразного набора лигандов с авидином и стрептавидином: точное количественное предсказание их относительного сродства с помощью комбинации молекулярной механики и моделей континуального растворителя». Журнал медицинской химии . 43 (20): 3786–91. DOI : 10.1021 / jm000241h . PMID 11020294 . 
  5. ^ Хо S, Massova I, Кальман PA (январь 2002). «Вычислительное сканирование аланина комплекса рецепторов гормона роста человека 1: 1». J. Comput Chem . 23 (1): 15–27. DOI : 10.1002 / jcc.1153 . PMID 11913381 . 
  6. ^ a b Mobley DL, Graves AP, Chodera JD, McReynolds AC, Shoichet BK, Dill KA (август 2007 г.). «Предсказание абсолютной свободной энергии связывания лиганда с простым модельным сайтом» . J Mol Biol . 371 (4): 1118–34. DOI : 10.1016 / j.jmb.2007.06.002 . PMC 2104542 . PMID 17599350 .  
  7. Перейти ↑ Wang J, Kang X, Kuntz ID, Kollman PA (апрель 2005 г.). «Иерархический скрининг базы данных на обратную транскриптазу ВИЧ-1 с использованием фармакофорной модели, жесткой стыковки, сольватационной стыковки и MM-PB / SA». Журнал медицинской химии . 48 (7): 2432–44. DOI : 10.1021 / jm049606e . PMID 15801834 . 
  8. ^ Kollman PA, Massova I, Reyes C, et al. (Декабрь 2000 г.). «Расчет структур и свободных энергий сложных молекул: сочетание молекулярной механики и моделей континуума». Acc Chem Res . 33 (12): 889–97. CiteSeerX 10.1.1.469.844 . DOI : 10.1021 / ar000033j . PMID 11123888 .  
  9. ^ Snow CD, Nguyen H, Панда В.С., Gruebele M (ноябрь 2002). «Абсолютное сравнение моделируемой и экспериментальной динамики сворачивания белков». Природа . 420 (6911): 102–6. Bibcode : 2002Natur.420..102S . DOI : 10,1038 / природа01160 . PMID 12422224 . 
  10. ^ Barth P, Альбер T, Harbury PB (март 2007). «Точные, зависящие от конформации прогнозы влияния растворителей на константы ионизации белков» . Proc Natl Acad Sci USA . 104 (12): 4898–903. Bibcode : 2007PNAS..104.4898B . DOI : 10.1073 / pnas.0700188104 . PMC 1829236 . PMID 17360348 .  
  11. ^ Чакрабарти R, Клибаны AM, Friesner RA (июль 2005). «Вычислительное предсказание последовательностей связывания лиганда природного белка и активного сайта фермента» . Proc Natl Acad Sci USA . 102 (29): 10153–8. Bibcode : 2005PNAS..10210153C . DOI : 10.1073 / pnas.0504023102 . PMC 1177389 . PMID 15998733 .  
  12. ^ Боаш FE, Harbury PB (июль 2008). «Дизайн связывания белок-лиганд на основе молекулярно-механической модели энергии» . J Mol Biol . 380 (2): 415–24. DOI : 10.1016 / j.jmb.2008.04.001 . PMC 2569001 . PMID 18514737 .  
  13. ^ ACEMD - GPU MD
  14. ^ Аскалаф
  15. ^ КОСМОС
  16. ^ StruMM3D (STR3DI32)
  17. ^ Знак архивации 2009-12-16 в Wayback Machine
  • Аллинджер Н.Л., Буркерт У. (1982). Молекулярная механика . Публикация Американского химического общества. ISBN 978-0-8412-0885-8.
  • Вставка VG (март 1997 г.). «Молекулярная механика квантованных валентных связей». Модель J Mol . 3 (3): 124–41. DOI : 10.1007 / s008940050026 .
  • Вставка VG (12 ноября 1998 г.). «Аномерный эффект моносахаридов и их производных. Выводы из нового силового поля молекулярной механики QVBMM» . Гетероциклы . 48 (11): 2389–417. DOI : 10,3987 / REV-98-504 .
  • Вставка VG (2004). «Стереоэлектронные эффекты в полинуклеотидах и их двойных спиралях». J Mol Struct . 689 (1–2): 33–41. Bibcode : 2004JMoSt.689 ... 33В . DOI : 10.1016 / j.molstruc.2003.10.019 .
  • Беккер О.М. (2001). Вычислительная биохимия и биофизика . Нью-Йорк, Нью-Йорк: Марсель Деккер. ISBN 978-0-8247-0455-1.
  • Mackerell AD (октябрь 2004 г.). «Эмпирические силовые поля для биологических макромолекул: обзор и проблемы». J. Comput Chem . 25 (13): 1584–604. DOI : 10.1002 / jcc.20082 . PMID  15264253 .
  • Шлик Т. (2002). Молекулярное моделирование и симуляция: междисциплинарное руководство . Берлин: Springer. ISBN 978-0-387-95404-2.
  • Кришнан Намбури; Рамачандран, Канзас; Дипа Гопакумар (2008). Вычислительная химия и молекулярное моделирование: принципы и приложения . Берлин: Springer. ISBN 978-3-540-77302-3.

Внешние ссылки [ править ]

  • Пересмотрены методы моделирования молекулярной динамики
  • Молекулярная механика - это просто