|
PresentationsUsing Multiple State Transition Interface Sampling for Numerical Estimation of the Association Rate ConstantDubna State University, poluyan@uni-dubna.ru 1Lomonosov Moscow State University, ershov@cs.msu.ru Численное определение константы скорости ассоциации для комплексов вида белок-белок играет значительную роль в биоинформатике, так как позволяет получить информацию о кинетике образования устойчивого комплекса. Один из подходов к численной оценке константы скорости ассоциации для белковых комплексов может быть разработан с использованием метода выборки переходных поверхностей [1], который ранее успешно применялся для оценки кинетических параметров различных биофизических процессов.
Метод включает симуляцию переходов между разными состояниями моделируемой системы по нескольким траекториям, при этом каждое состояние и переход оцениваются энергией взаимодействия между компонентами белкового комплекса. Поскольку электростатические взаимодействия играют ключевую роль в образовании комплекса [2], в исследовании для учета нековалентных взаимодействий и оценки энергии связывания применяется ранее разработанная оценочная функция [3].
Целью настоящего исследования является реализация метода выборки переходных поверхностей для оценки константы скорости ассоциации. В рамках исследования проведены вычислительные эксперименты по оценке констант для различных тестовых комплексов. Верификация полученных оценок проведена путем их сравнения с экспериментальными значениями, которые представлены в базе данных SKEMPI [4].
1. J. Rogal, P.G. Bolhuis Multiple state transition path sampling // J. Chem. Phys 129(22), 2008. DOI: 10.1063/1.3029696
2. Федоров В.А., Хрущёв С.С., Коваленко И.Б. Анализ траекторий броуновской и молекулярной динамики для выявления механизмов белок-белковых взаимодействий // Компьютерные исследования и моделирование. 2023. DOI: 2076-7633-2023-15-3-723-738
3. Полуян С.В., Никулин Д.А., Ершов Н.М. Разработка и верификация оценочной функции для учета межмолекулярных взаимодействий в белковых комплексах. Материалы конф. ITTMM, Москва, РУДН, 2023. Стр 231-235. URL: https://events.rudn.ru/event/198/attachments/550/1474/ittmm-2023.pdf
4. J. Jankauskaitė et al. SKEMPI 2.0: an updated benchmark of changes in protein-protein binding energy, kinetics and thermodynamics upon mutation // Bioinformatics 35(3), 2019. DOI: 10.1093/bioinformatics/bty635
Presentation |
