![Page 1: biomolekularnih sistemov - kijulija/ppt_Maribor_new.pdf · Računalniške simulacije biomolekularnih sistemov Julija Zavadlav 2. mednarodna spomladanska šola fizike - delavnice iz](https://reader030.vdocuments.site/reader030/viewer/2022040805/5e42622396b7d0314e334ff2/html5/thumbnails/1.jpg)
Računalniške simulacije biomolekularnih sistemov
Julija Zavadlav
2. mednarodna spomladanska
šola fizike - delavnice iz biofizike
Maribor, maj 2015
![Page 2: biomolekularnih sistemov - kijulija/ppt_Maribor_new.pdf · Računalniške simulacije biomolekularnih sistemov Julija Zavadlav 2. mednarodna spomladanska šola fizike - delavnice iz](https://reader030.vdocuments.site/reader030/viewer/2022040805/5e42622396b7d0314e334ff2/html5/thumbnails/2.jpg)
Povzetek metode:
• Monte Carlo (MC)
• Molekulska Dinamika (MD)
polje sil
modeli
rezultati: Kaj se lahko naučimo iz simulacij?
![Page 3: biomolekularnih sistemov - kijulija/ppt_Maribor_new.pdf · Računalniške simulacije biomolekularnih sistemov Julija Zavadlav 2. mednarodna spomladanska šola fizike - delavnice iz](https://reader030.vdocuments.site/reader030/viewer/2022040805/5e42622396b7d0314e334ff2/html5/thumbnails/3.jpg)
Kdaj in zakaj so simulacije uporabne? „most“ med teorijo in
eksperimentom
testiranje modelov
testiranje teorije
boljše razumevanje
fizikalnih procesov
zelo hitre spremembe
bolj podrobne informacije
![Page 4: biomolekularnih sistemov - kijulija/ppt_Maribor_new.pdf · Računalniške simulacije biomolekularnih sistemov Julija Zavadlav 2. mednarodna spomladanska šola fizike - delavnice iz](https://reader030.vdocuments.site/reader030/viewer/2022040805/5e42622396b7d0314e334ff2/html5/thumbnails/4.jpg)
MONTE CARLO
![Page 5: biomolekularnih sistemov - kijulija/ppt_Maribor_new.pdf · Računalniške simulacije biomolekularnih sistemov Julija Zavadlav 2. mednarodna spomladanska šola fizike - delavnice iz](https://reader030.vdocuments.site/reader030/viewer/2022040805/5e42622396b7d0314e334ff2/html5/thumbnails/5.jpg)
Monte Carlo Metropolis algoritem
začetno stanje x poskusno stanje x‘
E(x‘) < E(x)
E(x‘) > E(x) 𝑝 = exp −𝐸 𝑥′ −𝐸 𝑥
𝑘𝑇
naključno število w ∈(0,1)
𝑝 > 𝑤
𝑝 < 𝑤
Simulirano ohlajanje
naključna perturbacija
![Page 6: biomolekularnih sistemov - kijulija/ppt_Maribor_new.pdf · Računalniške simulacije biomolekularnih sistemov Julija Zavadlav 2. mednarodna spomladanska šola fizike - delavnice iz](https://reader030.vdocuments.site/reader030/viewer/2022040805/5e42622396b7d0314e334ff2/html5/thumbnails/6.jpg)
Naključna perturbacija potrebujemo „pametne“ premike
premik enega ali več delcev
translacijski, rotacijski premiki…
število sprejetih korakov zavisi od maksimalnega premika
veliki premiki sprejeti z majhno verjetnostjo, majhni premiki sprejeti z veliko verjetnostjo, vendar se hkrati počasi premikanje po konformacijskem prostoru
nenapisano pravilo: 50% sprejem premikov
![Page 7: biomolekularnih sistemov - kijulija/ppt_Maribor_new.pdf · Računalniške simulacije biomolekularnih sistemov Julija Zavadlav 2. mednarodna spomladanska šola fizike - delavnice iz](https://reader030.vdocuments.site/reader030/viewer/2022040805/5e42622396b7d0314e334ff2/html5/thumbnails/7.jpg)
MOLEKULSKA DINAMIKA
![Page 8: biomolekularnih sistemov - kijulija/ppt_Maribor_new.pdf · Računalniške simulacije biomolekularnih sistemov Julija Zavadlav 2. mednarodna spomladanska šola fizike - delavnice iz](https://reader030.vdocuments.site/reader030/viewer/2022040805/5e42622396b7d0314e334ff2/html5/thumbnails/8.jpg)
Molekulska dinamika (MD) MD rešitev klasičnih (Newtonovih) enačb gibanja delcev
sistem N delcev
numerično integriranje (različni algoritmi)
čas razdelimo na majhne časovne intervale
na vsakem koraku izračunamo koordinate in hitrosti delcev
časovni razvoj sistema – trajektorija
NI natančna napoved gibanja posameznega delca
i
i
i
pr
m
i ip f
1 2 3( , , , ..., )
N
Nr r r r r
1 2 3( , , , ..., )
N
Np p p p p
( )N
i
i
f U rr
![Page 9: biomolekularnih sistemov - kijulija/ppt_Maribor_new.pdf · Računalniške simulacije biomolekularnih sistemov Julija Zavadlav 2. mednarodna spomladanska šola fizike - delavnice iz](https://reader030.vdocuments.site/reader030/viewer/2022040805/5e42622396b7d0314e334ff2/html5/thumbnails/9.jpg)
Hitrostni Verletov algoritem
začetna konfiguracija
povprečja
fizikalne lastnosti
𝑝 𝑡 + Δ𝑡 = p 𝑡 + Δ𝑡2 + 0.5 ⋅ 𝑓(𝑡 + Δ𝑡) ⋅ Δ𝑡
𝑓 𝑡 + Δ𝑡
r 𝑡 + Δ𝑡 = r t + p 𝑡 + Δ𝑡2 ⋅ Δ𝑡/𝑚
p 𝑡 + Δ𝑡2 = 𝑝(𝑡) + 0.5 ⋅ 𝑓(𝑡) ⋅ Δ𝑡
![Page 10: biomolekularnih sistemov - kijulija/ppt_Maribor_new.pdf · Računalniške simulacije biomolekularnih sistemov Julija Zavadlav 2. mednarodna spomladanska šola fizike - delavnice iz](https://reader030.vdocuments.site/reader030/viewer/2022040805/5e42622396b7d0314e334ff2/html5/thumbnails/10.jpg)
Hitrostni Verletov algoritem
začetna konfiguracija
povprečja
fizikalne lastnosti
𝑝 𝑡 + Δ𝑡 = p 𝑡 + Δ𝑡2 + 0.5 ⋅ 𝑓(𝑡 + Δ𝑡) ⋅ Δ𝑡
𝑓 𝑡 + Δ𝑡
r 𝑡 + Δ𝑡 = r t + p 𝑡 + Δ𝑡2 ⋅ Δ𝑡/𝑚
p 𝑡 + Δ𝑡2 = 𝑝(𝑡) + 0.5 ⋅ 𝑓(𝑡) ⋅ Δ𝑡
![Page 11: biomolekularnih sistemov - kijulija/ppt_Maribor_new.pdf · Računalniške simulacije biomolekularnih sistemov Julija Zavadlav 2. mednarodna spomladanska šola fizike - delavnice iz](https://reader030.vdocuments.site/reader030/viewer/2022040805/5e42622396b7d0314e334ff2/html5/thumbnails/11.jpg)
Hitrostni Verletov algoritem
začetna konfiguracija
povprečja
fizikalne lastnosti
𝑝 𝑡 + Δ𝑡 = p 𝑡 + Δ𝑡2 + 0.5 ⋅ 𝑓(𝑡 + Δ𝑡) ⋅ Δ𝑡
𝑓 𝑡 + Δ𝑡
r 𝑡 + Δ𝑡 = r t + p 𝑡 + Δ𝑡2 ⋅ Δ𝑡/𝑚
p 𝑡 + Δ𝑡2 = 𝑝(𝑡) + 0.5 ⋅ 𝑓(𝑡) ⋅ Δ𝑡
![Page 12: biomolekularnih sistemov - kijulija/ppt_Maribor_new.pdf · Računalniške simulacije biomolekularnih sistemov Julija Zavadlav 2. mednarodna spomladanska šola fizike - delavnice iz](https://reader030.vdocuments.site/reader030/viewer/2022040805/5e42622396b7d0314e334ff2/html5/thumbnails/12.jpg)
Hitrostni Verletov algoritem
začetna konfiguracija
povprečja
fizikalne lastnosti
𝑝 𝑡 + Δ𝑡 = p 𝑡 + Δ𝑡2 + 0.5 ⋅ 𝑓(𝑡 + Δ𝑡) ⋅ Δ𝑡
𝑓 𝑡 + Δ𝑡
r 𝑡 + Δ𝑡 = r t + p 𝑡 + Δ𝑡2 ⋅ Δ𝑡/𝑚
p 𝑡 + Δ𝑡2 = 𝑝(𝑡) + 0.5 ⋅ 𝑓(𝑡) ⋅ Δ𝑡
![Page 13: biomolekularnih sistemov - kijulija/ppt_Maribor_new.pdf · Računalniške simulacije biomolekularnih sistemov Julija Zavadlav 2. mednarodna spomladanska šola fizike - delavnice iz](https://reader030.vdocuments.site/reader030/viewer/2022040805/5e42622396b7d0314e334ff2/html5/thumbnails/13.jpg)
Hitrostni Verletov algoritem
začetna konfiguracija
povprečja
fizikalne lastnosti
𝑝 𝑡 + Δ𝑡 = p 𝑡 + Δ𝑡2 + 0.5 ⋅ 𝑓(𝑡 + Δ𝑡) ⋅ Δ𝑡
𝑓 𝑡 + Δ𝑡
r 𝑡 + Δ𝑡 = r t + p 𝑡 + Δ𝑡2 ⋅ Δ𝑡/𝑚
p 𝑡 + Δ𝑡2 = 𝑝(𝑡) + 0.5 ⋅ 𝑓(𝑡) ⋅ Δ𝑡
![Page 14: biomolekularnih sistemov - kijulija/ppt_Maribor_new.pdf · Računalniške simulacije biomolekularnih sistemov Julija Zavadlav 2. mednarodna spomladanska šola fizike - delavnice iz](https://reader030.vdocuments.site/reader030/viewer/2022040805/5e42622396b7d0314e334ff2/html5/thumbnails/14.jpg)
Veljavnost in omejitve MD ni primerna za nizke temperature
veljavnost klasične dinamike
O-H razteg ≈ 17 (10-14 s), O-C-O upogib ≈ 3 (10-13 s)
časovni korak je določen z najvišjo frekvenco gibanja
sistemu
atomistične simulacije Δt ≈ 0.5-1 fs
1ns pomeni milijon korakov
1h
kT
![Page 15: biomolekularnih sistemov - kijulija/ppt_Maribor_new.pdf · Računalniške simulacije biomolekularnih sistemov Julija Zavadlav 2. mednarodna spomladanska šola fizike - delavnice iz](https://reader030.vdocuments.site/reader030/viewer/2022040805/5e42622396b7d0314e334ff2/html5/thumbnails/15.jpg)
Monte Carlo vs. Molekulska dinamika
stohastična metoda
robustna
možna uporaba nezveznih potencialov
ne omogoča prave dinamične informacije
„pametni“ premiki
deterministična metoda
delikatna
samo zvezni potenciali
časovni razvoj sistema – dinamični procesi (difuzija)
majhen časovni korak
Izbira metode odvisna od modela in procesov, ki nas zanimajo.
Najprej premisli. Nato simuliraj.
![Page 16: biomolekularnih sistemov - kijulija/ppt_Maribor_new.pdf · Računalniške simulacije biomolekularnih sistemov Julija Zavadlav 2. mednarodna spomladanska šola fizike - delavnice iz](https://reader030.vdocuments.site/reader030/viewer/2022040805/5e42622396b7d0314e334ff2/html5/thumbnails/16.jpg)
MD programi
ESPResSo
Amber
![Page 17: biomolekularnih sistemov - kijulija/ppt_Maribor_new.pdf · Računalniške simulacije biomolekularnih sistemov Julija Zavadlav 2. mednarodna spomladanska šola fizike - delavnice iz](https://reader030.vdocuments.site/reader030/viewer/2022040805/5e42622396b7d0314e334ff2/html5/thumbnails/17.jpg)
POLJE SIL (FORCE FIELD)
![Page 18: biomolekularnih sistemov - kijulija/ppt_Maribor_new.pdf · Računalniške simulacije biomolekularnih sistemov Julija Zavadlav 2. mednarodna spomladanska šola fizike - delavnice iz](https://reader030.vdocuments.site/reader030/viewer/2022040805/5e42622396b7d0314e334ff2/html5/thumbnails/18.jpg)
Polje sil (force field) = oblika in parametri funkcij, ki definirajo potencialno
energijo sistema
od kod?
eksperimentalni rezultati
kvantna mehanika
simulacije
vsa empirična – rezultat zavisi od uporabljenega polja sil
atomistično polje sil
= znotraj-molekularne + med-molekularne interakcije
to t vezan e nevezane
U U U
![Page 19: biomolekularnih sistemov - kijulija/ppt_Maribor_new.pdf · Računalniške simulacije biomolekularnih sistemov Julija Zavadlav 2. mednarodna spomladanska šola fizike - delavnice iz](https://reader030.vdocuments.site/reader030/viewer/2022040805/5e42622396b7d0314e334ff2/html5/thumbnails/19.jpg)
Vezane interakcije razteg upogib
nepravilna torzija pravilna torzija
2
0
1( )
2b ij
v e z i
k r r2
0
1( )
2i jk
ko ti
k
2
0
1( )
2i jk l
k
1
(1 co s ( ))2
i jk lk m
![Page 20: biomolekularnih sistemov - kijulija/ppt_Maribor_new.pdf · Računalniške simulacije biomolekularnih sistemov Julija Zavadlav 2. mednarodna spomladanska šola fizike - delavnice iz](https://reader030.vdocuments.site/reader030/viewer/2022040805/5e42622396b7d0314e334ff2/html5/thumbnails/20.jpg)
Nevezane interakcije
van der Waals (Lennard Jones)
elektrostatika
1 2 6
1
4
N N
ij i j
i j
i j i i j i jr r
1 04
N N
i j
i j i i j
q q
r
![Page 21: biomolekularnih sistemov - kijulija/ppt_Maribor_new.pdf · Računalniške simulacije biomolekularnih sistemov Julija Zavadlav 2. mednarodna spomladanska šola fizike - delavnice iz](https://reader030.vdocuments.site/reader030/viewer/2022040805/5e42622396b7d0314e334ff2/html5/thumbnails/21.jpg)
Topologija (.top)
![Page 22: biomolekularnih sistemov - kijulija/ppt_Maribor_new.pdf · Računalniške simulacije biomolekularnih sistemov Julija Zavadlav 2. mednarodna spomladanska šola fizike - delavnice iz](https://reader030.vdocuments.site/reader030/viewer/2022040805/5e42622396b7d0314e334ff2/html5/thumbnails/22.jpg)
Vezane interakcije (ffbonded.itp)
2
0
1( )
2b ij
v e z i
k r r
2
0
1( )
2i jk
ko ti
k
1(1 co s ( ))
2i jk l
k m
![Page 23: biomolekularnih sistemov - kijulija/ppt_Maribor_new.pdf · Računalniške simulacije biomolekularnih sistemov Julija Zavadlav 2. mednarodna spomladanska šola fizike - delavnice iz](https://reader030.vdocuments.site/reader030/viewer/2022040805/5e42622396b7d0314e334ff2/html5/thumbnails/23.jpg)
Nevezane interakcije (ffnonbonded.itp)
1 2 6
1
4
N N
ij i j
i j
i j i i j i jr r
![Page 24: biomolekularnih sistemov - kijulija/ppt_Maribor_new.pdf · Računalniške simulacije biomolekularnih sistemov Julija Zavadlav 2. mednarodna spomladanska šola fizike - delavnice iz](https://reader030.vdocuments.site/reader030/viewer/2022040805/5e42622396b7d0314e334ff2/html5/thumbnails/24.jpg)
SIMULACIJSKI TRIKI
![Page 25: biomolekularnih sistemov - kijulija/ppt_Maribor_new.pdf · Računalniške simulacije biomolekularnih sistemov Julija Zavadlav 2. mednarodna spomladanska šola fizike - delavnice iz](https://reader030.vdocuments.site/reader030/viewer/2022040805/5e42622396b7d0314e334ff2/html5/thumbnails/25.jpg)
Nevezane interakcije število interakcij ∝ N(N-1)/2
odrez potenciala - artefakti
preverjanje razdalj med delci je
časovno potratno
Verlet seznam, seznam celic
![Page 26: biomolekularnih sistemov - kijulija/ppt_Maribor_new.pdf · Računalniške simulacije biomolekularnih sistemov Julija Zavadlav 2. mednarodna spomladanska šola fizike - delavnice iz](https://reader030.vdocuments.site/reader030/viewer/2022040805/5e42622396b7d0314e334ff2/html5/thumbnails/26.jpg)
Periodični robni pogoji (PBC) želimo se čim bolj približati eksperimentu
upoštevamo samo eno sliko delca
(minimum image convention)
vsiljena periodičnost
![Page 27: biomolekularnih sistemov - kijulija/ppt_Maribor_new.pdf · Računalniške simulacije biomolekularnih sistemov Julija Zavadlav 2. mednarodna spomladanska šola fizike - delavnice iz](https://reader030.vdocuments.site/reader030/viewer/2022040805/5e42622396b7d0314e334ff2/html5/thumbnails/27.jpg)
Periodične domene katerakoli oblika, ki zapolni celotni 3D prostor
ortorombska heksagonalna prisekan osmerec
77% volumna kocke
triklinska, rombski dvanajsterec
![Page 28: biomolekularnih sistemov - kijulija/ppt_Maribor_new.pdf · Računalniške simulacije biomolekularnih sistemov Julija Zavadlav 2. mednarodna spomladanska šola fizike - delavnice iz](https://reader030.vdocuments.site/reader030/viewer/2022040805/5e42622396b7d0314e334ff2/html5/thumbnails/28.jpg)
Pogojna dinamika odstranimo razteg vezi za H
večji časovni korak ≈ 2fs
pogoj: fiksna dolžina vezi
dodamo dodatne sile
SHAKE
iterativni metodi
RATTLE
SETTLE – analitična rešitev za H2O
2 2
00
i jr r
i i i im r f g i
i
gr
2 0ij ij
r v
![Page 29: biomolekularnih sistemov - kijulija/ppt_Maribor_new.pdf · Računalniške simulacije biomolekularnih sistemov Julija Zavadlav 2. mednarodna spomladanska šola fizike - delavnice iz](https://reader030.vdocuments.site/reader030/viewer/2022040805/5e42622396b7d0314e334ff2/html5/thumbnails/29.jpg)
Statistični ansambli kanonični (N,V,T)
MC ->
MD -> uporaba termostata
Berendsen
Langevin
Disipative particle dynamics (DPD)
𝑝 = exp −𝐸 𝑥′ − 𝐸 𝑥
𝑘𝑇
𝑣 → 1 +Δ𝑡
𝜏𝐻
𝑇
𝑇0− 1
1/2
𝑣
𝑚𝑟𝑖 = 𝑓𝑖𝐶 −𝑚𝛾𝑟𝑖 + 𝑓𝑖
𝑅 𝑓𝑖𝑅 𝑡 𝑓𝑗
𝑅 𝑡′ = 6𝑘𝐵𝛾𝑇𝛿𝑖𝑗𝛿(𝑡 − 𝑡′)
𝑓𝑖𝑗 = 𝑓𝑖𝑗𝐶 + 𝑓𝑖𝑗
𝐷 + 𝑓𝑖𝑗𝑅 𝑓𝑖𝑗
𝐷 = −𝛾𝑤(𝑟𝑖𝑗)(𝑣𝑖𝑗𝑟𝑖𝑗 )𝑟𝑖𝑗
𝑓𝑖𝑗𝑅 = 𝜎𝑤(𝑟𝑖𝑗)𝜉𝑖𝑗𝑟𝑖𝑗 𝜎2 = 2𝛾𝑘𝐵𝑇
![Page 30: biomolekularnih sistemov - kijulija/ppt_Maribor_new.pdf · Računalniške simulacije biomolekularnih sistemov Julija Zavadlav 2. mednarodna spomladanska šola fizike - delavnice iz](https://reader030.vdocuments.site/reader030/viewer/2022040805/5e42622396b7d0314e334ff2/html5/thumbnails/30.jpg)
Statistični ansambli (N,p,T)
MC -> naključna sprememba V -> V‘
MD -> uporaba barostata
Berendsen
velekanonični (μ,V,T)
MC -> naključna sprememba števila delcev
𝑝 = exp −𝐸 𝑉′ − 𝐸 𝑉 + 𝑝 𝑉 − 𝑉′
𝑘𝑇+ 𝑁 ln
𝑉′
𝑉
𝑝 =𝑉
Λ3(𝑁 + 1)exp −
𝐸 𝑁 + 1 − 𝐸 𝑁 − 𝜇
𝑘𝑇; 𝑁 → 𝑁 + 1
𝑝 =Λ3𝑁
𝑉exp −
𝐸 𝑁 − 1 − 𝐸 𝑁 + 𝜇
𝑘𝑇; 𝑁 → 𝑁 − 1
𝜇 = 1 −Δ𝑡
𝜏𝑝𝑝 − 𝑝0
1/3
𝑟 → 𝜇 𝑟, 𝐿 → 𝜇 𝐿
![Page 31: biomolekularnih sistemov - kijulija/ppt_Maribor_new.pdf · Računalniške simulacije biomolekularnih sistemov Julija Zavadlav 2. mednarodna spomladanska šola fizike - delavnice iz](https://reader030.vdocuments.site/reader030/viewer/2022040805/5e42622396b7d0314e334ff2/html5/thumbnails/31.jpg)
Okolje biofizikalnih makromolekul nerealno realno
pri simulacijah DNA moramo upoštevati prisotnosti
vode in ionov!
![Page 32: biomolekularnih sistemov - kijulija/ppt_Maribor_new.pdf · Računalniške simulacije biomolekularnih sistemov Julija Zavadlav 2. mednarodna spomladanska šola fizike - delavnice iz](https://reader030.vdocuments.site/reader030/viewer/2022040805/5e42622396b7d0314e334ff2/html5/thumbnails/32.jpg)
MODELI VODE IN IONOV
![Page 33: biomolekularnih sistemov - kijulija/ppt_Maribor_new.pdf · Računalniške simulacije biomolekularnih sistemov Julija Zavadlav 2. mednarodna spomladanska šola fizike - delavnice iz](https://reader030.vdocuments.site/reader030/viewer/2022040805/5e42622396b7d0314e334ff2/html5/thumbnails/33.jpg)
Implicitno topilo molekule topila niso prisotne; njihov efekt upoštevamo v
povprečnem smislu preko elektrostatičnega potenciala Poissonova enačba Boltzmanova porazdelitev
Poisson-Boltzmanova (PB) enačba
Debye-Hunckel aproksimacija
Yukawa potencial
2 2
2 0
0
z e n
kT
2( )r
ex p ( )( ) ( )
rr B
r
0
ze kTn n e
0
4( ) ( )r r
/0
0
4i
e kT
i
i
enz e
![Page 34: biomolekularnih sistemov - kijulija/ppt_Maribor_new.pdf · Računalniške simulacije biomolekularnih sistemov Julija Zavadlav 2. mednarodna spomladanska šola fizike - delavnice iz](https://reader030.vdocuments.site/reader030/viewer/2022040805/5e42622396b7d0314e334ff2/html5/thumbnails/34.jpg)
Eksplicitno topilo molekule topila eksplicitno prisotne
klasifikacija po številu interakcijskih mest
fleksibilni/rigidni modeli
SPC, TIP3P, SPC/E TIP4P TIP5P
![Page 35: biomolekularnih sistemov - kijulija/ppt_Maribor_new.pdf · Računalniške simulacije biomolekularnih sistemov Julija Zavadlav 2. mednarodna spomladanska šola fizike - delavnice iz](https://reader030.vdocuments.site/reader030/viewer/2022040805/5e42622396b7d0314e334ff2/html5/thumbnails/35.jpg)
Grobozrnati modeli topila mW-ion model
molekula vode -> 1 delec
ioni (Na+, Cl-) so nenabiti delci
Stillinger-Weber (SW) potencial
pohitritev: manj delcev + interakcije krajšega dosega
![Page 36: biomolekularnih sistemov - kijulija/ppt_Maribor_new.pdf · Računalniške simulacije biomolekularnih sistemov Julija Zavadlav 2. mednarodna spomladanska šola fizike - delavnice iz](https://reader030.vdocuments.site/reader030/viewer/2022040805/5e42622396b7d0314e334ff2/html5/thumbnails/36.jpg)
MODELI BIOFIZIKALNIH MAKROMOLEKUL: primer DNA
![Page 37: biomolekularnih sistemov - kijulija/ppt_Maribor_new.pdf · Računalniške simulacije biomolekularnih sistemov Julija Zavadlav 2. mednarodna spomladanska šola fizike - delavnice iz](https://reader030.vdocuments.site/reader030/viewer/2022040805/5e42622396b7d0314e334ff2/html5/thumbnails/37.jpg)
Grobozrnati modeli primitiven model
žlebasti model
( )
2
i ik T
b
1 2
04
i j
i j i ji j i j
q q bU
r r
![Page 38: biomolekularnih sistemov - kijulija/ppt_Maribor_new.pdf · Računalniške simulacije biomolekularnih sistemov Julija Zavadlav 2. mednarodna spomladanska šola fizike - delavnice iz](https://reader030.vdocuments.site/reader030/viewer/2022040805/5e42622396b7d0314e334ff2/html5/thumbnails/38.jpg)
Atomistični modeli polja sil: AMBER (7 verzij), CHARM, GROMOS (6 verzij), OPLS
GROMOS – nekateri atomi združeni CHn
razlike v parametrih – nekoliko drugačne strukture DNA
običajna atomistična simulacija: 10 bp (1 obrat)
100 ns
![Page 40: biomolekularnih sistemov - kijulija/ppt_Maribor_new.pdf · Računalniške simulacije biomolekularnih sistemov Julija Zavadlav 2. mednarodna spomladanska šola fizike - delavnice iz](https://reader030.vdocuments.site/reader030/viewer/2022040805/5e42622396b7d0314e334ff2/html5/thumbnails/40.jpg)
Začetna struktura (2DAU.pdb)
strukture niso popolne - manjkajoči atomi
![Page 41: biomolekularnih sistemov - kijulija/ppt_Maribor_new.pdf · Računalniške simulacije biomolekularnih sistemov Julija Zavadlav 2. mednarodna spomladanska šola fizike - delavnice iz](https://reader030.vdocuments.site/reader030/viewer/2022040805/5e42622396b7d0314e334ff2/html5/thumbnails/41.jpg)
3 interakcijska mesta/nukleotid
(3SPN-DNA model)
Mezoskopski model
![Page 42: biomolekularnih sistemov - kijulija/ppt_Maribor_new.pdf · Računalniške simulacije biomolekularnih sistemov Julija Zavadlav 2. mednarodna spomladanska šola fizike - delavnice iz](https://reader030.vdocuments.site/reader030/viewer/2022040805/5e42622396b7d0314e334ff2/html5/thumbnails/42.jpg)
Skale in modeli
![Page 43: biomolekularnih sistemov - kijulija/ppt_Maribor_new.pdf · Računalniške simulacije biomolekularnih sistemov Julija Zavadlav 2. mednarodna spomladanska šola fizike - delavnice iz](https://reader030.vdocuments.site/reader030/viewer/2022040805/5e42622396b7d0314e334ff2/html5/thumbnails/43.jpg)
REZULTATI SIMULACIJ Kaj se lahko naučimo iz simulacij?
![Page 44: biomolekularnih sistemov - kijulija/ppt_Maribor_new.pdf · Računalniške simulacije biomolekularnih sistemov Julija Zavadlav 2. mednarodna spomladanska šola fizike - delavnice iz](https://reader030.vdocuments.site/reader030/viewer/2022040805/5e42622396b7d0314e334ff2/html5/thumbnails/44.jpg)
Vpliv zaporedja baznih parov zaporedje baznih parov ima vpliv na lokalno DNA strukturo
lokalna DNA struktura igra veliko vlogo pri interakcijah med DNA in proteini
vse funkcije DNA temeljijo na
interakcijah DNA s proteini
ključne funkcije DNA: genetsko prepisovanje/transkripcija
genetsko prevajanje/translacija
genetsko podvajanje/replikacija
![Page 45: biomolekularnih sistemov - kijulija/ppt_Maribor_new.pdf · Računalniške simulacije biomolekularnih sistemov Julija Zavadlav 2. mednarodna spomladanska šola fizike - delavnice iz](https://reader030.vdocuments.site/reader030/viewer/2022040805/5e42622396b7d0314e334ff2/html5/thumbnails/45.jpg)
Ascona B-DNA consortium (ABC) obsežna študija vpliva
vseh 136 4-nukleotidnih fragmentov (ABCD)
39 B-DNA oligamerov (18 baznih parov)
5‘-gc-CD-ABCD-ABCD-ABCD-gc-3‘
![Page 46: biomolekularnih sistemov - kijulija/ppt_Maribor_new.pdf · Računalniške simulacije biomolekularnih sistemov Julija Zavadlav 2. mednarodna spomladanska šola fizike - delavnice iz](https://reader030.vdocuments.site/reader030/viewer/2022040805/5e42622396b7d0314e334ff2/html5/thumbnails/46.jpg)
Ascona B-DNA consortium (ABC)
![Page 47: biomolekularnih sistemov - kijulija/ppt_Maribor_new.pdf · Računalniške simulacije biomolekularnih sistemov Julija Zavadlav 2. mednarodna spomladanska šola fizike - delavnice iz](https://reader030.vdocuments.site/reader030/viewer/2022040805/5e42622396b7d0314e334ff2/html5/thumbnails/47.jpg)
Ascona B-DNA consortium (ABC)