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wuhanhgf2002

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[资源] 【共享】推荐一篇关于膜蛋白动力学的综述

在真核生物中膜蛋白约占蛋白总数的25%，而其中有近一半的膜蛋白是潜在的药物靶标。这篇综述主要关注的是膜蛋白与膜的相互作用研究以及（Coarse-grained）CG算法在膜模拟中的应用。目前来说，传统的动力学模拟主要是原子水平上的，模拟的步长在飞秒级别。这样基于原子水平上的模拟算法比较耗时，但是它的可信度高。而且也有相当一部分膜蛋白动力学模拟是基于原子水平上的。对于膜蛋白动力学模拟的一大进步是引人CG算法，一个CG粒子代表了2-5个重原子，并且重新参数化了CG粒子与周围的相互作用，提高了模拟步长。这种算法的引人可以把动力学模拟提高到微秒级别，特别是对于这用膜蛋白的大体系来说特别适用，尽管还存在很多争议，但是已经有很多利用该算法来模拟膜蛋白并取得了与实验相符的结果。在模拟蛋白与磷脂层相互作用的时候，往往磷脂层的变构总是和蛋白与蛋白的相互作用有关，可能关系到生物体内的信号传导。有人用基于原子水平的算法模拟过钾离子通道的动力学，观察到了钾离子通过时会引起膜蛋白以及磷脂层的变构，而这种现象同样在CG模拟中被观察到了，这至少说明CG的算法定性上和基于原子的算法是相符的。同时CG算法还被应用到蛋白质折叠以及和磷脂层表明的相互作用上，这些要至少500 ns的模拟才能观察到的现象用基于原子的算法显然不大可能。基于CG算法的膜动力学模拟正朝着微秒级别迈进。我们已经可以模拟膜蛋白与膜的相互作用以及蛋白的变构，然而却不能模拟更大的比如整个膜的折叠。但是最为重要的是CG算法的引人可以让我们利用模拟的手段发现一些实验上不能被测量的现象。
http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/18406600

[ Last edited by lei0736 on 2009-11-25 at 12:08 ]

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