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分子建模

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實物作成的分子模型。
電腦軟體製作的分子模型。
實物作成的脯胺酸分子模型。

分子建模（英語：Molecular modelling）或稱分子模擬，是指利用理論方法與計算技術，模擬出化學分子的外觀或性質，屬於計算化學與計算生物學領域的研究對象。並且是化學與生物學上，如結構生物學等學門所應用的研究方法。

分類

分子建模中最理想化即為量子力學（quantum mechanics，QM），包括從頭算（ab initio）、密度泛函理論（density functional theory）等，原則上任何系統皆可得到優良結果，而無需特意進行參數化。雖然QM理論性強，但是成本極高，僅可用於小模型系統中分析電子分布及轉移過程，更大尺度下的建模方法則由全原子分子動力學（all atom molecular dynamics，AAMD）取代。諸如AAMD這樣的分子力學（molecular mechanics，MM）通過力場（force field）定義模擬過程中分子內內外相互作用力，根據原子間距離、鍵角等幾何關係計算勢能，而力場參數則通過首先通過QM計算得到。若結合QM精確性及MM快速性，在電子重排區域較為局限時，可使用混合QM/MM（hybrid QM/MM）方法，小部分關鍵活性位點由QM描述，而剩餘大部分則由力場描述。若需要在更大尺度進行模擬，則需要通過粗粒化（coarse-grained，CG）將多個相鄰原子視為單個CG珠子，珠子間相互作用再描述以參數化勢能函數進行模擬，然而CG會丟失原子本身信息，降低系統模擬準確性[1][2]。

歷史

分子聚合物與核酸的相互作用研究，由於現今儀器分辨率所限而無法更深入進行探索，可通過分子建模填補此中空白。通過計算機模擬，可獲得原子或分子運動狀態，從中分析相互作用，自1977年James Andrew McCammon等人首次模擬生物大分子以來，分子建模已成為生物系統的獨特分析工具，其中模擬方法也不斷發展。生物大分子結構多樣，單一尺度下無法良好模擬，因此近年來已發展出諸多分子建模方法，涵蓋多種不同尺度[3]。

AMBER力場中，1999年Peter Andrew Kollman團隊提出parm99力場，可以很好描述核酸模型[4]，但隨着模擬時長延長至100 ns尺度，則逐漸產生問題。2007年Modesto Orozco等人基於parm99改進了DNA在α/γ協同扭轉方面的描述，提出了parmbsc0力場，解決了100 ns時間尺度內的核酸結構精確性[5]，2016年該團隊再提出parmbsc1，使DNA在μs尺度下維持模擬過程結構精確性[6]。AMBER 力場主要描述蛋白質以及核酸系統，對有機分子則力所不及，因此聚合物與DNA結合模擬中，仍需援引其他力場共同協助。2004年David A. Case等人提出GAFF（general AMBER force field），形式及參數化與AMBER力場一致，將力場範圍擴展至各種帶氫、碳、氮、氧、硫、磷以及鹵素原子的有機分子。基於原子類型、電荷、鍵長、鍵角和扭轉角等進行參數化，並不描述不同原子類型組合，而是根據鍵合拓撲結構及幾何形狀定義給定的有機分子[7]。

分子建模軟體

雖然AAMD當前僅能在μs尺度以內模擬106個原子，但隨着算力不斷提升，以及力場參數不斷優化下不斷發展。對於MD，其準確性極大取決於力場選擇，不同力場專注於描述不同分子，選擇不良力場易導致結果偏差。MD所用力場中，AMBER（assisted model building with energy refinement）和CHARMM（chemistry at Harvard macromolecular mechanics）使用最為廣泛。目前MD領域，模擬常用程序包主要有CHARMM、AMBER、GROMACS（Groningen machine for chemical simulations）以及NAMD（nanoscale molecular dynamics）。各程序包基礎功能類似，但也各有特色，CHARMM分析範圍廣泛，但是學習曲線較陡，需掌握其複雜腳本語言，且並行能力較差；NAMD簡單易用，但其功能有所削減，僅有AAMD基本功能。AMBER與GROMACS功能近似NAMD，其中GROMACS無需使用腳本語言，擁有大量軌跡分析工具，其開源特性也獨一於上述四種程序包，應用廣泛[8]。

一些常用軟件參見

參見

外部連結

參考文獻

  • A. R. Leach, Molecular Modelling: Principles and Applications, 2001, ISBN 0-582-38210-6
  • D. Frenkel, B. Smit, Understanding Molecular Simulation: From Algorithms to Applications, 1996, ISBN 0-12-267370-0
  • D. C. Rapaport, The Art of Molecular Dynamics Simulation, 2004, ISBN 0-521-82586-7
  • R. J. Sadus, Molecular Simulation of Fluids: Theory, Algorithms and Object-Orientation, 2002, ISBN 0-444-51082-6


  1. ^ Meneksedag-Erol, Deniz; Tang, Tian; Uludağ, Hasan. Molecular modeling of polynucleotide complexes. Biomaterials. 2014-08, 35 (25). ISSN 0142-9612. doi:10.1016/j.biomaterials.2014.04.103. 
  2. ^ Dans, Pablo D; Walther, Jürgen; Gómez, Hansel; Orozco, Modesto. Multiscale simulation of DNA. Current Opinion in Structural Biology. 2016-04, 37. ISSN 0959-440X. doi:10.1016/j.sbi.2015.11.011. 
  3. ^ McCammon, J. Andrew; Gelin, Bruce R.; Karplus, Martin. Dynamics of folded proteins. Nature. 1977-06, 267 (5612). ISSN 0028-0836. doi:10.1038/267585a0. 
  4. ^ Cheatham, Thomas E.; Cieplak, Piotr; Kollman, Peter A. A Modified Version of the Cornellet al.Force Field with Improved Sugar Pucker Phases and Helical Repeat. Journal of Biomolecular Structure and Dynamics. 1999-02, 16 (4). ISSN 0739-1102. doi:10.1080/07391102.1999.10508297. 
  5. ^ Pérez, Alberto; Marchán, Iván; Svozil, Daniel; Sponer, Jiri; Cheatham, Thomas E.; Laughton, Charles A.; Orozco, Modesto. Refinement of the AMBER Force Field for Nucleic Acids: Improving the Description of α/γ Conformers. Biophysical Journal. 2007-06, 92 (11). ISSN 0006-3495. doi:10.1529/biophysj.106.097782. 
  6. ^ Ivani, Ivan; Dans, Pablo D; Noy, Agnes; Pérez, Alberto; Faustino, Ignacio; Hospital, Adam; Walther, Jürgen; Andrio, Pau; Goñi, Ramon; Balaceanu, Alexandra; Portella, Guillem. Parmbsc1: a refined force field for DNA simulations. Nature Methods. 2015-11-16, 13 (1). ISSN 1548-7091. doi:10.1038/nmeth.3658. 
  7. ^ Wang, Junmei; Wolf, Romain M.; Caldwell, James W.; Kollman, Peter A.; Case, David A. Development and testing of a general amber force field. Journal of Computational Chemistry. 2004, 25 (9). ISSN 0192-8651. doi:10.1002/jcc.20035. 
  8. ^ Salsbury Jr, Freddie R. Molecular dynamics simulations of protein dynamics and their relevance to drug discovery. Current Opinion in Pharmacology. 2010-12, 10 (6). ISSN 1471-4892. doi:10.1016/j.coph.2010.09.016. 
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