Крупно-зернистая Молекулярная Динамика Микро-биологических Систем

Молекулярную биологию довольно сложно исследовать физическими методами. Это связано,

  • во-первых, с тем что её объекты открыты и неоднородны;
  • во-вторых – с тем, что явный вид взаимодействий – не вполне известен. Конечно – никаких новых сил с точки зрения физики на молекулярном уровне нет – но они причудливым образом "растворены" в среде: и в итоге мы, вместо закона Кулона – имеем дело с различными поляризационными эффектами, стерическими взаимодействиями, эффектом исключённого объёма, гидрофобным эффектом...
  • в-третьих – с тем, что роли кинетики и "энергетики" сравнимы. Вы, вообще говоря – не можете пренебречь ни тем, ни этим.
  • в-четвёртых: это биология! Вы имеете дело не со всеми возможными вариантами объекта, а лишь с "живыми". В качестве примера – приведём парадокс Левенталя: как белок сворачивается стабильно в одну и ту же структуру? Ответ: потому что системы с нестабильно сворачивающимися белками – не выжили.

Конечно – есть физика полимеров, теория возмущений, физическая кинетика, теория среднего поля... Но вот, скажем – рассчитать вторичную структуру белка – по его первичной структуре – аналитически – не удаётся.

На помощь приходят методы компьютерной симуляции, и, в частности – т.н. молекулярная динамика. Необходимо рассчитывать будущее систем на секунды вперёд, современные суперкомпьютеры пока "застряли" на миллисекундах. Но многие другие задачи – уже удаётся решить.

Метод молекулярной динамики состоит в численном интегрировании уравнений движения системы. Всё начинается с того, что вы хотите предсказать будущее некоторой системы. Тогда вы

  • задаёте координаты всех частиц системы;
  • задаёте параметры всех частиц: заряды, массы и т.д.;
  • задаёте законы взаимодействия между частицами: например закон Кулона, поляризация, ковалентные химические связи и т.д.;
  • вычисляете силы действующие на частицы. Ведь вы "знаете" и их положения, и параметры и законы взаимодействия;
  • позволяете частицам двигаться под действием вычисленных сил в течении короткого промежутка времени, скажем – 50 пикосекунд. За это время частицы переместятся из начальных положений в некие другие. Но вы их знаете, ибо вы – программист.
  • теперь вы вычислите новые силы – и опять позволите частицам двигаться в течении 50 пикосекунд.
  • таким образом вы предсказали будущее системы на ближайшие 100 пикосекунд. Хотите знать больше? Повторите итерацию!

В случае с крупными микро-биологическими системами часто бывает не нужно знать движения всех атомов. Чтобы не тратить вычислительную мощность впустую, люди разбили молекулы на группы по 3-6 атомов в каждой, и вычислили каким образом такие группы взаимодействуют между собой. Это т.н. концепция крупнозернистого силового поля.

В качестве примера задачи, решаемой с помощью метода молекулярной динамики приведём следующую.

Скажем, есть белок – структура его известна из кристаллографических данных, и известно что он частично погружён в мембрану. Но неизвестно – как именно, какой стороной, или каким местом.

С помощью молдинамики – можно по-размному засунуть белок в мембрану в начальный момент времени – и посмотреть какая из конфигураций устойчива.




Дополнительная информация

Отраслевые решения

БИОЛОГИЯ. БИОТЕХНОЛОГИЯ

Наши контакты

Научный коллектив


Назад в раздел




Яндекс.Метрика