Молекулярное моделирование

Молекулярное моделирование (ММ) — собирательное название методов исследования структуры и свойств молекул вычислительными методами с последующей визуализацией результатов, обеспечивающие их трехмерное представления при заданных в расчете условиях[1].

Двугранные углы являются одними из параметров в процессе молекулярного моделирования белков.

Методы молекулярного моделирования используются в компьютерной химии, вычислительной биологии и науке о материалах для изучения как индивидуальных молекул, так и взаимодействия в молекулярных системах.

Расчеты простейших систем при молекулярном моделировании могут быть выполнены вручную, но из-за большого объема вычислений при моделировании систем, представляющих практический интерес, особенно при исследовании молекулярной динамики, используются компьютерные методы расчета и визуализации, эта техника получила название компьютерного молекулярного моделирования (англ. computer-assisted molecular modeling, CAMM)[2].

Общей чертой методов ММ является атомистический уровень описания молекулярных систем — наименьшими частицами являются атомы или небольшие группы атомов. В этом состоит отличие ММ от квантовой химии, где в явном виде учитываются и электроны. Таким образом, преимуществом ММ является меньшая сложность в описании систем, позволяющая рассмотрение большего числа частиц при расчётах.

Молекулярная механика

Молекулярная механика — один из подходов в ММ, использующий классическую механику для описания физических основ модели. Атомы (ядра с электронами) представляются точечными массами с соответствующими зарядами. Взаимодействия между соседними атомами включают упругие взаимодействия (соответствующие химическим связям) и силы Ван-дер-Ваальса, описываемые традиционно потенциалом Леннард-Джонса. Электростатические взаимодействия вычисляются по закону Кулона. Атомам в пространстве присваиваются Декартовы или внутренние координаты; в динамических расчётах атомам также могут быть присвоены скорости, соответствующие температуре. Обобщающее математическое выражение известно как потенциальная функция (см. уравнения) и соответствует внутренней энергии системы (U) — термодинамической величине, равной сумме потенциальной и кинетической энергии. Потенциальная функция представляет потенциальную энергию как сумму энергетических членов, соответствующих отклонению от равновесных значений в длинах связей, валентных и торсионных углах, и членов для не связанных пар атомов, соответствующих ван-дер-ваальсовым и электростатическим взаимодействиям.

Набор параметров, состоящий из равновесных значений длин связей, валентных углов, величин парциальных зарядов, силовых констант и ван-дер-ваальсовых параметров, называется силовым полем. Различные реализации молекулярной механики используют слегка отличающиеся математические выражения и, следовательно, различные константы в потенциальной функции. Распространенные силовые поля, используемые в настоящее время, были разработаны с использованием точных квантовых расчетов и (или) подгонкой под экспериментальные данные.

Для поиска локального минимума потенциальной энергии используются соответствующие методы минимизации (например, метод наискорейшего спуска и метод сопряженных градиентов), а для изучения эволюции систем во времени используются методы молекулярной динамики. Низшие энергетические состояния более стабильны и имеют более важное значение из-за своей роли в химических и биологических процессах. Молекулярно-динамические расчёты, с другой стороны, предсказывают поведение системы во времени. И для минимизации, и для молекулярной динамики главным образом используется второй закон Ньютона — (или, что равносильно, ). Интегрирование этого закона движения с помощью различных алгоритмов приводит к получению траекторий атомов в пространстве и времени. Сила, действующая на атом, определяется как отрицательная производная функции потенциальной энергии.

Молекулы могут быть смоделированы как в вакууме, так и в присутствии растворителя, например воды. Расчёты систем в вакууме называются расчётами «в газовой фазе», в то время как расчёты, включающие молекулы растворителя, называются расчётами «с явно заданным растворителем». Другая группа расчётов учитывает наличие растворителя оценочно, с помощью дополнительных членов в потенциальной функции — так называемые расчёты «с неявным растворителем».

В настоящее время методы молекулярного моделирования широко используются при изучении структуры, динамики и термодинамики неорганических, биологических и полимерных систем. Среди биологических явлений, которые исследуются методами ММ, сворачивание белков, ферментативный катализ, стабильность белков, конформационные превращения и процессы молекулярного узнавания в белках, ДНК и мембранах.

Популярные программы для молекулярного моделирования

См. также

Литература
  • D. Frenkel, B. Smit, Understanding Molecular Simulation: From Algorithms to Applications, 1996, ISBN 0-12-267370-0
  • A. R. Leach, Molecular Modelling: Principles and Applications, 2001, ISBN 0-582-38210-6
  • K.I.Ramachandran, G Deepa and Krishnan Namboori. P.K. Computational Chemistry and Molecular Modeling Principles and Applications 2008 ISBN 978-3-540-77302-3 Springer-Verlag GmbH
  • R. J. Sadus, Molecular Simulation of Fluids: Theory, Algorithms and Object-Orientation, 2002, ISBN 0-444-51082-6
  • T. Schlick, Molecular Modeling and Simulation, 2002, ISBN 0-387-95404-X
  • А. В. Погребняк. Молекулярное моделирование и дизайн биологически активных веществ. — Ростов-на-Дону: Издательство СКНЦ ВШ, 2003. — ISBN 5-87872-258-5.
  • Рапапорт Д. К. Искусство молекулярной динамики. — Ижевск: ИКИ, 2012. — 632 с. — ISBN 978-5-4344-0083-1.
  • Х.-Д. Хельтье, В. Зиппль, Д. Роньян, Г. Фолькерс, Молекулярное моделирование Теория и практика, 2010, ISBN 978-5-9963-0156-0

Ссылки

Примечания
  1. molecular modeling // IUPAG Gold Book
  2. computer-assisted molecular modeling (CAMM) // IUPAC Gold Book
This article is issued from Wikipedia. The text is licensed under Creative Commons - Attribution - Sharealike. Additional terms may apply for the media files.