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分子動的シミュレーションからの必須ダイナミクス(ED)モードの大規模な比較と、粗粒モード法(CGNM)からの通常モード(CGNM)は、335タンパク質のデータセットで実行されました。CGNMメソッドとして、弾性ネットワークモデル(ENM)および剛性クラスター正常モード分析(RCNMA)が使用されました。ENMからの低周波数正常モードは、運動の方向と動きの相対振幅の点でEDモードと非常によく相関しています。特に、RCNMAからの通常のモードが使用された場合、粗い粒子のレベルが高いにもかかわらず、同様の性能が見つかりました。平均して、ENMモードの第1四半期に及ぶスペースは、5つのEDモードに及ぶスペースの84%を記述しています。さらに、異なるタンパク質構造クラス(CATH分類)におけるEDおよびCGNMモードの顕著な違いは見つかりませんでした。これは、計算コストがほとんどないタンパク質の固有の動きを記述するためのCGNMアプローチの一般的な可能性を示しています。選択されたケースでは、CGNMモードは、同じトポロジーを持つタンパク質の間でより堅牢であるか、EDモードと同じ相同スーパーファミリーであることがわかりました。振動ダイナミクスの進化的保存に関する最近の証拠を考慮して、これは、おそらくMDによる家族の一部のサンプリングが不十分なため、おそらく家族全員の特徴である根本的なダイナミクスを代表していない可能性があることを示唆しています。
分子動的シミュレーションからの必須ダイナミクス(ED)モードの大規模な比較と、粗粒モード法(CGNM)からの通常モード(CGNM)は、335タンパク質のデータセットで実行されました。CGNMメソッドとして、弾性ネットワークモデル(ENM)および剛性クラスター正常モード分析(RCNMA)が使用されました。ENMからの低周波数正常モードは、運動の方向と動きの相対振幅の点でEDモードと非常によく相関しています。特に、RCNMAからの通常のモードが使用された場合、粗い粒子のレベルが高いにもかかわらず、同様の性能が見つかりました。平均して、ENMモードの第1四半期に及ぶスペースは、5つのEDモードに及ぶスペースの84%を記述しています。さらに、異なるタンパク質構造クラス(CATH分類)におけるEDおよびCGNMモードの顕著な違いは見つかりませんでした。これは、計算コストがほとんどないタンパク質の固有の動きを記述するためのCGNMアプローチの一般的な可能性を示しています。選択されたケースでは、CGNMモードは、同じトポロジーを持つタンパク質の間でより堅牢であるか、EDモードと同じ相同スーパーファミリーであることがわかりました。振動ダイナミクスの進化的保存に関する最近の証拠を考慮して、これは、おそらくMDによる家族の一部のサンプリングが不十分なため、おそらく家族全員の特徴である根本的なダイナミクスを代表していない可能性があることを示唆しています。
A large-scale comparison of essential dynamics (ED) modes from molecular dynamic simulations and normal modes from coarse-grained normal mode methods (CGNM) was performed on a dataset of 335 proteins. As CGNM methods, the elastic network model (ENM) and the rigid cluster normal mode analysis (RCNMA) were used. Low-frequency normal modes from ENM correlate very well with ED modes in terms of directions of motions and relative amplitudes of motions. Notably, a similar performance was found if normal modes from RCNMA were used, despite a higher level of coarse graining. On average, the space spanned by the first quarter of ENM modes describes 84% of the space spanned by the five ED modes. Furthermore, no prominent differences for ED and CGNM modes among different protein structure classes (CATH classification) were found. This demonstrates the general potential of CGNM approaches for describing intrinsic motions of proteins with little computational cost. For selected cases, CGNM modes were found to be more robust among proteins that have the same topology or are of the same homologous superfamily than ED modes. In view of recent evidence regarding evolutionary conservation of vibrational dynamics, this suggests that ED modes, in some cases, might not be representative of the underlying dynamics that are characteristic of a whole family, probably due to insufficient sampling of some of the family members by MD.
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