Page 91 - Perdih, Andrej, Katja Lakota, Alja Prah. 2020. Strukture bioloških molekul. Univerzitetni učbenik z recenzijo in navodila za vaje. Koper: Založba Univerze na Primorskem.
P. 91
strukture bioloških molekul
Kompleksnost večdimenzionalne površine potencialne energije molekule je vzrok, da
izhodiščna konformacija molekule vpliva na končni rezultat geometrijske optimizacije.
Optimizacijski algoritmi uspejo najti le stacionarno točko, ki je blizu začetni strukturi. Pri tem
niso sposobni prečkati področij z višjo energijo, lokalnih energijskih maksimumov, in doseči
morebitnih konformacij na PES s še nižjo potencialno energijo. Zato je še pred začetkom
geometrijske optimizacije potrebno zelo premišljeno zgraditi začetno stanje in uporabljati
dostopne eksperimentalne podatke. Če želimo ovrednotiti, kako blizu globalnega minimuma
smo, moramo narediti več energijskih minimizacij, izhajajoč iz različnih začetnih konformacij
sistema, kot to prikazuje Slika 8. Pri računanju z biološkimi makromolekulami, kjer imamo
podatke o eksperimentalno določeni 3D strukturi, navadno privzamemo, da je struktura že v
bližini energijsko najugodnejše in najbolj reprezentativne konformacije.
Slika 8. Shematska predstavitev geometrijske optimizacije na 1D ploskvi potencialne energije.
Iz različnih začetnih konformacij molekule optimizacijski algoritem poišče različne stacionarne
točke, ki so lokalni minimumi ali pa globalni minimum.
4.2. MOLEKULSKA DINAMIKA
Geometrijska optimizacija prikaže statično idealizirano sliko molekularnega sistema v eni izmed
njegovih energijsko najugodnejših konformacij pri absolutni temperaturi 0 K. Samo poznavanje
energijsko ugodnih konformacij ne omogoča preučevanja dinamičnega vidika obnašanja
molekul ter računanja makroskopskih lastnosti, kot so na primer termodinamske količine. V ta
namen uporabljamo metode molekulskih simulacij (ang. molecular simulations), ki omogočajo
preiskovanje površine potencialne energije in generiranje konformacijskega prostora, ki je pri
danih pogojih simulacije dostopen posameznemu molekularnemu sistemu (Slika 7).
Tako lahko iz molekulskih simulacij izračunamo makroskopsko merljive količine in primerjamo
rezultate simulacij z eksperimentalnimi podatki. Teoretično osnovo za to povezavo med
strukturo molekul in njihovimi makroskopskimi lastnostmi omogoča statistična mehanika.
Najpogosteje uporabljani metodi molekulskih simulacij sta molekulska dinamika (ang.
molecular dynamics) (MD) in metoda Monte Carlo. Tu bomo podrobneje spoznali molekulsko
dinamiko.
91
Kompleksnost večdimenzionalne površine potencialne energije molekule je vzrok, da
izhodiščna konformacija molekule vpliva na končni rezultat geometrijske optimizacije.
Optimizacijski algoritmi uspejo najti le stacionarno točko, ki je blizu začetni strukturi. Pri tem
niso sposobni prečkati področij z višjo energijo, lokalnih energijskih maksimumov, in doseči
morebitnih konformacij na PES s še nižjo potencialno energijo. Zato je še pred začetkom
geometrijske optimizacije potrebno zelo premišljeno zgraditi začetno stanje in uporabljati
dostopne eksperimentalne podatke. Če želimo ovrednotiti, kako blizu globalnega minimuma
smo, moramo narediti več energijskih minimizacij, izhajajoč iz različnih začetnih konformacij
sistema, kot to prikazuje Slika 8. Pri računanju z biološkimi makromolekulami, kjer imamo
podatke o eksperimentalno določeni 3D strukturi, navadno privzamemo, da je struktura že v
bližini energijsko najugodnejše in najbolj reprezentativne konformacije.
Slika 8. Shematska predstavitev geometrijske optimizacije na 1D ploskvi potencialne energije.
Iz različnih začetnih konformacij molekule optimizacijski algoritem poišče različne stacionarne
točke, ki so lokalni minimumi ali pa globalni minimum.
4.2. MOLEKULSKA DINAMIKA
Geometrijska optimizacija prikaže statično idealizirano sliko molekularnega sistema v eni izmed
njegovih energijsko najugodnejših konformacij pri absolutni temperaturi 0 K. Samo poznavanje
energijsko ugodnih konformacij ne omogoča preučevanja dinamičnega vidika obnašanja
molekul ter računanja makroskopskih lastnosti, kot so na primer termodinamske količine. V ta
namen uporabljamo metode molekulskih simulacij (ang. molecular simulations), ki omogočajo
preiskovanje površine potencialne energije in generiranje konformacijskega prostora, ki je pri
danih pogojih simulacije dostopen posameznemu molekularnemu sistemu (Slika 7).
Tako lahko iz molekulskih simulacij izračunamo makroskopsko merljive količine in primerjamo
rezultate simulacij z eksperimentalnimi podatki. Teoretično osnovo za to povezavo med
strukturo molekul in njihovimi makroskopskimi lastnostmi omogoča statistična mehanika.
Najpogosteje uporabljani metodi molekulskih simulacij sta molekulska dinamika (ang.
molecular dynamics) (MD) in metoda Monte Carlo. Tu bomo podrobneje spoznali molekulsko
dinamiko.
91
