Динамика структурной самоорганизации модельных биополимеров

• Автор: Федик, Игорь Викторович
• Шифр специальности: 03.00.02
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2008
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 156 с. : ил.

Оглавление
Введение.

1. Обзор литературы

1.1. Методы численного молекулярного моделирования.

1.2. Два взгляда на проблему структурной самоорганизации биополимеров.

Различные модели

1.3. Моделирование фолдинга и энергетические ландшафты полиаланина

1.4. Упрощенные модели фолдинга биополимеров

1.5. Связь первичной последовательности и трехмерной структуры биополимеров

1.6. Конформационнозависимый синтез белковоподобных сополимеров

1.7. Белки епоуо

1.8. Методы исследования упругих свойств аспиралей.
1.9. Механическое разворачивание белков.
2. Структурная самоорганизация простых модельных полимеров
2.1. Постановка задачи и начальные условия
2.2. Влияние параметров системы на тип конечной структуры.
2.3. Инициирование структурообразования.
2.4. Взаимодействие двух полимерных цепей.
2.5. Рефолдинг полимера при взаимодействии с модельной нанотрубкой.
2.6. Структурная самоорганизация полимера без стохастического воздействия среды.
2.7. Принципы структурной самоорганизации полимерных цепей
2.8. Анализ параметрической устойчивости структурной самоорганизации модельных полимерных цепей.
2.9. Структурная самоорганизация полимеров с боковыми заместителями. .
3. Молекулярная динамика полноатомных моделей белков и пептидов.
3.1.Структурная устойчивость и структурная самоогранизация коротких
пептидов.
3.2. Управляемая молекулярная динамика белков и пептидов
Выводы.
Список литературы


В промежутке между последовательными столкновениями, система движется в соответствии с уравнениями Гамильтона как и в традиционной молекулярной динамике. В качестве модели рассматриваются неразветвленные линейные и замкнутые цепи из леннардджонсовых частиц. Взаимодействие соседних звеньев цепи определяется потенциалом валентных связей 8 с большим значением константы жесткости ку . Взаимодействие всех остальных пар звеньев определяется Ыпотенциалом 9. В простейшем случае параметры взаимодействий идентичны для всех звеньев цепи модель гомополимера. В модели искусственно увеличены энергии ЦЭвзаимодействий параметр е на 12 порядка больше значений, характерных для атомов, входящих в состав биополимеров, с тем, чтобы подчеркнуть их роль в формировании энергетической поверхности и их влияние на процесс структурной самоорганизации. Два взгляда на проблему структурной самоорганизации биополимеров. Различные модели. Механизм пространственной самоорганизации фолдинга биополимеров , и синтетических наноструктур остается не до конца ясным, несмотря на появление в последние лет целого ряда основополагающих работ. В случае с биомакромолекулами структурная самоорганизация проявляется, прежде всего, в процессе фолдинга, то есть специфического формирования биополимерной цепью упорядоченной пространственной укладки. Несмотря на большое количество накопленных данных, единого подхода к детальному описанию данного процесса пока не существует. Согласно классическому представлению, фолдинг начинается с образования относительно жестких элементов вторичной структуры, из которых далее собирается третичная структура биополимера , , . Таким образом, фолдинг представляет собой последовательный процесс, на каждом этапе которого уменьшается эффективный объем доступной области конфигурационного пространства, вследствие чего задача поиска функционально активной конформации существенно упрощается , . В более поздних работах методами молекулярной динамики было показано, что небольшие модельные биополимеры за времена порядка сотен микросекунд способны самопроизвольно перестраиваться из случайной конфигурации в нативную конформацию с наименьшей энергией. Принято считать, что такое поведение модельных полипептидов и нуклеиновых кислот возможно благодаря особому строению их многомерных поверхностей потенциальной энергии, имеющих форму воронки или ущелья , , . На Рис. Ландшафт типа поле для гольфа Левинталя . представляет собой нативную конформацию. Цепь ищет состояние случайным образом, то есть, уровень энергии представляет собой некоторое подобие игровой площадки рис. Решение проблемы случайного поиска с помощью концепции ущелья на энергетическом ландшафте. Предполагается, что ущелье проходит от денатурированной конформации к нативной конформации И, таким образом поиск конформации является более направленным, и фолдинг протекает быстрее, чем в случае случайного поиска рис. Схематический воронкообразный ландшафт. По мере того, как цепь формирует все возрастающее количество контактов внутри цепи, ее внутренняя свободная энергия уменьшается так же, как и ее конформационная подвижность рис. Грубый энергетический ландшафт с кинетическими ловушками, энергетическими барьерами, и несколькими узкими сквозными путями к нативной конформации. Фолдинг может приводить нескольким состояниям рис. Ландшафт с кинетической ловушкой, был предложен для объяснения, способности белка демонстрировать быстрый процесс фолдинга путь А, параллельно с медленным процессом фолдинга путь В рис. Ландшафт типа бокал для шампанского, предложен для учета вклада конформационной энтропии в формирование барьеры свободной энергии для фолдинга. Рис. Эволюция представлений о строении многомерного ландшафта свободной энергии для биомакромолекулярных систем, в которых протекает процесс фолдинга . См. Классическая и более новая схемы процесса фолдинга не противоречат друг другу. Поведение молекулы в соответствии с двумя данными концепциями можно наблюдать в рамках одной модели.