• 文献检索
  • 文档翻译
  • 深度研究
  • 学术资讯
  • Suppr Zotero 插件Zotero 插件
  • 邀请有礼
  • 套餐&价格
  • 历史记录
应用&插件
Suppr Zotero 插件Zotero 插件浏览器插件Mac 客户端Windows 客户端微信小程序
定价
高级版会员购买积分包购买API积分包
服务
文献检索文档翻译深度研究API 文档MCP 服务
关于我们
关于 Suppr公司介绍联系我们用户协议隐私条款
关注我们

Suppr 超能文献

核心技术专利:CN118964589B侵权必究
粤ICP备2023148730 号-1Suppr @ 2026

文献检索

告别复杂PubMed语法,用中文像聊天一样搜索,搜遍4000万医学文献。AI智能推荐,让科研检索更轻松。

立即免费搜索

文件翻译

保留排版,准确专业,支持PDF/Word/PPT等文件格式,支持 12+语言互译。

免费翻译文档

深度研究

AI帮你快速写综述,25分钟生成高质量综述,智能提取关键信息,辅助科研写作。

立即免费体验

用于蛋白质高效构象采样的计算技术。

Computational techniques for efficient conformational sampling of proteins.

作者信息

Liwo Adam, Czaplewski Cezary, Ołdziej Stanisław, Scheraga Harold A

机构信息

Baker Laboratory of Chemistry, Cornell University, Ithaca, NY 14853-1301, United States.

出版信息

Curr Opin Struct Biol. 2008 Apr;18(2):134-9. doi: 10.1016/j.sbi.2007.12.001. Epub 2008 Jan 22.

DOI:10.1016/j.sbi.2007.12.001
PMID:18215513
原文链接:https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC2465814/
Abstract

In this review, we summarize the computational methods for sampling the conformational space of biomacromolecules. We discuss the methods applicable to find only lowest energy conformations (global minimization of the potential-energy function) and to generate canonical ensembles (canonical Monte Carlo method and canonical molecular dynamics method and their extensions). Special attention is devoted to the use of coarse-grained models that enable simulations to be enhanced by several orders of magnitude.

摘要

在本综述中,我们总结了用于对生物大分子构象空间进行采样的计算方法。我们讨论了仅适用于寻找最低能量构象(势能函数的全局最小化)以及生成正则系综(正则蒙特卡罗方法和正则分子动力学方法及其扩展)的方法。我们特别关注粗粒度模型的使用,该模型能够将模拟提升几个数量级。

相似文献

1
Computational techniques for efficient conformational sampling of proteins.用于蛋白质高效构象采样的计算技术。
Curr Opin Struct Biol. 2008 Apr;18(2):134-9. doi: 10.1016/j.sbi.2007.12.001. Epub 2008 Jan 22.
2
A population-based evolutionary search approach to the multiple minima problem in de novo protein structure prediction.一种基于群体的进化搜索方法用于从头蛋白质结构预测中的多极小值问题。
BMC Struct Biol. 2013;13 Suppl 1(Suppl 1):S4. doi: 10.1186/1472-6807-13-S1-S4. Epub 2013 Nov 8.
3
Large loop conformation sampling using the activation relaxation technique, ART-nouveau method.使用激活松弛技术(ART-nouveau 方法)进行大环构象采样。
Proteins. 2012 Jul;80(7):1883-94. doi: 10.1002/prot.24085. Epub 2012 May 15.
4
Enhanced conformational sampling in Monte Carlo simulations of proteins: application to a constrained peptide.蛋白质蒙特卡罗模拟中增强的构象采样:应用于受限肽段
Proc Natl Acad Sci U S A. 1995 Oct 10;92(21):9886-9. doi: 10.1073/pnas.92.21.9886.
5
Computational approach to de novo discovery of fragment binding for novel protein states.用于从头发现新型蛋白质状态片段结合的计算方法。
Methods Enzymol. 2011;493:357-80. doi: 10.1016/B978-0-12-381274-2.00014-5.
6
Protein structure prediction with the UNRES force-field using Replica-Exchange Monte Carlo-with-Minimization; Comparison with MCM, CSA, and CFMC.使用带最小化的副本交换蒙特卡罗方法和UNRES力场进行蛋白质结构预测;与MCM、CSA和CFMC的比较。
J Comput Chem. 2005 Nov 15;26(14):1472-86. doi: 10.1002/jcc.20286.
7
The 6th Computational Structural Bioinformatics Workshop.第六届计算结构生物信息学研讨会
BMC Struct Biol. 2013;13 Suppl 1(Suppl 1):I1. doi: 10.1186/1472-6807-13-S1-I1. Epub 2013 Nov 8.
8
Progress in protein-protein docking: atomic resolution predictions in the CAPRI experiment using RosettaDock with an improved treatment of side-chain flexibility.蛋白质-蛋白质对接的进展:在CAPRI实验中使用RosettaDock并改进侧链柔性处理实现原子分辨率预测。
Proteins. 2005 Aug 1;60(2):187-94. doi: 10.1002/prot.20556.
9
Constructing effective energy functions for protein structure prediction through broadening attraction-basin and reverse Monte Carlo sampling.通过拓宽吸引盆地和反向蒙特卡罗采样来构建蛋白质结构预测的有效能量函数。
BMC Bioinformatics. 2019 Mar 29;20(Suppl 3):135. doi: 10.1186/s12859-019-2652-5.
10
New conformational search method using genetic algorithm and knot theory for proteins.一种使用遗传算法和纽结理论的蛋白质新构象搜索方法。
Pac Symp Biocomput. 2011:217-28. doi: 10.1142/9789814335058_0023.

引用本文的文献

1
Silver nanoparticles alter the dimerization of Aβ studied by REMD simulations.通过REMD模拟研究发现,银纳米颗粒会改变Aβ的二聚化。
RSC Adv. 2024 May 8;14(21):15112-15119. doi: 10.1039/d4ra02197e. eCollection 2024 May 2.
2
Roles of Accelerated Molecular Dynamics Simulations in Predictions of Binding Kinetic Parameters.加速分子动力学模拟在预测结合动力学参数中的作用。
Mini Rev Med Chem. 2024;24(14):1323-1333. doi: 10.2174/0113895575252165231122095555.
3
Deep Boosted Molecular Dynamics: Accelerating Molecular Simulations with Gaussian Boost Potentials Generated Using Probabilistic Bayesian Deep Neural Network.深度增强分子动力学:使用概率贝叶斯深度神经网络生成的高斯增强势加速分子模拟。
J Phys Chem Lett. 2023 Jun 1;14(21):4970-4982. doi: 10.1021/acs.jpclett.3c00926. Epub 2023 May 23.
4
Deep Boosted Molecular Dynamics (DBMD): Accelerating molecular simulations with Gaussian boost potentials generated using probabilistic Bayesian deep neural network.深度增强分子动力学(DBMD):利用概率贝叶斯深度神经网络生成的高斯增强势加速分子模拟。
bioRxiv. 2023 Apr 5:2023.03.25.534210. doi: 10.1101/2023.03.25.534210.
5
Gaussian Accelerated Molecular Dynamics in OpenMM.OpenMM 中的高斯加速分子动力学。
J Phys Chem B. 2022 Aug 11;126(31):5810-5820. doi: 10.1021/acs.jpcb.2c03765. Epub 2022 Jul 27.
6
PNC-27, a Chimeric p53-Penetratin Peptide Binds to HDM-2 in a p53 Peptide-like Structure, Induces Selective Membrane-Pore Formation and Leads to Cancer Cell Lysis.PNC-27,一种嵌合型p53-穿膜肽,以类似p53肽的结构与HDM-2结合,诱导选择性膜孔形成并导致癌细胞裂解。
Biomedicines. 2022 Apr 20;10(5):945. doi: 10.3390/biomedicines10050945.
7
GLOW: A Workflow Integrating Gaussian-Accelerated Molecular Dynamics and Deep Learning for Free Energy Profiling.GLow:用于自由能剖析的高斯加速分子动力学和深度学习的工作流程集成。
J Chem Theory Comput. 2022 Mar 8;18(3):1423-1436. doi: 10.1021/acs.jctc.1c01055. Epub 2022 Feb 24.
8
Protein-Protein Interaction-Gaussian Accelerated Molecular Dynamics (PPI-GaMD): Characterization of Protein Binding Thermodynamics and Kinetics.蛋白质-蛋白质相互作用-高斯加速分子动力学(PPI-GaMD):蛋白质结合热力学和动力学的特征。
J Chem Theory Comput. 2022 Mar 8;18(3):1275-1285. doi: 10.1021/acs.jctc.1c00974. Epub 2022 Jan 31.
9
Mechanism of RNA recognition by a Musashi RNA-binding protein.Musashi RNA结合蛋白识别RNA的机制。
Curr Res Struct Biol. 2021 Dec 14;4:10-20. doi: 10.1016/j.crstbi.2021.12.002. eCollection 2022.
10
Accelerating atomistic simulations of proteins using multiscale enhanced sampling with independent tempering.使用独立回火的多尺度增强采样技术加速蛋白质的原子级模拟。
J Comput Chem. 2021 Feb 15;42(5):358-364. doi: 10.1002/jcc.26461. Epub 2020 Dec 10.

本文引用的文献

1
Replica Exchange and Multicanonical Algorithms with the coarse-grained UNRES force field.采用粗粒度UNRES力场的副本交换和多正则算法。
J Chem Theory Comput. 2006;2(3):513-528. doi: 10.1021/ct050253o.
2
High accuracy template based modeling by global optimization.通过全局优化实现基于高精度模板的建模。
Proteins. 2007;69 Suppl 8:83-9. doi: 10.1002/prot.21628.
3
Folding pathway of the b1 domain of protein G explored by multiscale modeling.通过多尺度建模探索蛋白G的b1结构域的折叠途径。
Biophys J. 2008 Feb 1;94(3):726-36. doi: 10.1529/biophysj.107.116095. Epub 2007 Sep 21.
4
On searching in, sampling of, and dynamically moving through conformational space of biomolecular systems: A review.关于生物分子系统构象空间的搜索、采样及动态遍历:综述
J Comput Chem. 2008 Jan 30;29(2):157-66. doi: 10.1002/jcc.20725.
5
Improved sampling methods for molecular simulation.
Curr Opin Struct Biol. 2007 Apr;17(2):187-91. doi: 10.1016/j.sbi.2007.03.003. Epub 2007 Mar 26.
6
All-atom ab initio folding of a diverse set of proteins.多种蛋白质的全原子从头折叠
Structure. 2007 Jan;15(1):53-63. doi: 10.1016/j.str.2006.11.010.
7
Modification and optimization of the united-residue (UNRES) potential energy function for canonical simulations. I. Temperature dependence of the effective energy function and tests of the optimization method with single training proteins.用于正则模拟的联合残基(UNRES)势能函数的修改与优化。I. 有效能量函数的温度依赖性及对单一训练蛋白优化方法的测试
J Phys Chem B. 2007 Jan 11;111(1):260-85. doi: 10.1021/jp065380a.
8
A knowledge-based move set for protein folding.一种基于知识的蛋白质折叠移动集。
Proteins. 2007 Feb 15;66(3):682-8. doi: 10.1002/prot.21237.
9
Protein-folding dynamics: overview of molecular simulation techniques.蛋白质折叠动力学:分子模拟技术概述
Annu Rev Phys Chem. 2007;58:57-83. doi: 10.1146/annurev.physchem.58.032806.104614.
10
Hydrophobic aided replica exchange: an efficient algorithm for protein folding in explicit solvent.疏水辅助复制交换:一种在显式溶剂中进行蛋白质折叠的高效算法。
J Phys Chem B. 2006 Sep 28;110(38):19018-22. doi: 10.1021/jp060365r.