海藻糖和氨基酸之间相互作用的分子动力学模拟

虽然海藻糖已经广泛用于蛋白质稳定性研究,但海藻糖稳定蛋白质的作用机理尚不清晰. 本文利用全原子分子动力学模拟研究了20种常见氨基酸和海藻糖之间的分子机理. 结果表明,所有氨基酸,尤其是极性和带电氨基酸,均优先与水分子结合. 相反,仅有疏水性氨基酸与海藻糖发生相互作用,尤其是芳香族和疏水性氨基酸的侧链更易于和海藻糖接触. 所有氨基酸的主链与水分子接触的趋势一致. 虽然氨基酸和海藻糖与水之间均形成氢键,但氨基酸和海藻糖之间的氢键相互作用要弱于氨基酸和水之间的氢键相互作用. 上述分子模拟的结果对于海藻糖稳定蛋白质作用机理的解析及高效蛋白质稳定剂的理性设计具有非常重要的理论指导意义.     

海藻糖抑制淀粉质多肽42构象转变的分子动力学模拟

应用分子动力学模拟方法研究了海藻糖抑制淀粉质多肽42(Aβ42)构象转变的分子机理.结果表明,海藻糖溶液浓度对Aβ42构象转变具有非常重要的影响.在水和低浓度海藻糖溶液(0.18mol·L-1)中,Aβ42可由初始的α-螺旋结构转变成β-折叠的二级结构;但海藻糖浓度为0.37mol·L-1时即可有效抑制Aβ42的构象转变.这是因为海藻糖利用其优先排阻作用使水分子在多肽周围0.2nm内富集,而其自身却在距离多肽0.4nm的位置附近团聚.另外,海藻糖还可通过降低多肽间的疏水相互作用,减少多肽分子内远距离的接触,有效抑制多肽的疏水塌缩和构象转变.上述分子模拟的结果对于进一步合理设计阿尔茨海默病的高效抑制剂具有非常重要的理论指导意义.     

甲酰胺水溶液的分子动力学模拟

为了解重要的生化模型甲酰胺在水溶液中的微观结构, 采用全原子力场在全浓度范围内对甲酰胺溶液进行了分子动力学模拟, 得到了溶液的径向分布函数, 分析计算了溶质和溶剂分子间的相互作用, 对甲酰胺和水分子的氢键缔合情况进行了分析. 研究发现羰基侧的H原子与水分子能形成C—H…O弱相互作用. 在作者早期的研究中发现, 此相互作用对于阻碍甲酰胺的异构化具有重要意义, 特别是当甲酰胺在溶液中含量增大时, 此相互作用更加不能忽视. 全浓度溶液的模拟表明, 甲酰胺在稀浓度区可以促进水局部结构的增强, 随FM浓度增加, 由水的自身缔合转变为水与FM的交叉缔合, 在FM高浓度区, 两者的交叉缔合将逐渐被甲酰胺自身的线状缔合代替.     

全α蛋白质体系能量转变的分子动力学模拟

采用简化的NHP模型并考虑蛋白质链的二级结构信息,对全α型蛋白质链进行构建.利用分子动力学模拟研究全α蛋白质体系势能的变化情况,得出键伸缩和弯曲能量随蛋白质的链长线性增加;单键的伸缩能和弯曲能随着温度的升高而线性增加,且伸缩能比弯曲能随温度的增加更为明显的结论.键扭转能随二级结构α螺旋数目的增加而线性降低,随温度的上升,扭转能变化呈现先增加后减少的趋势.非键能的大小随疏水残基在蛋白质组分中的比例增加而降低,但线性关系不明显.键扭转能和非键能都存在转变温度.蛋白质链的结构是由多种势能协同作用的结果,键能和非键能的相互竞争以及组成蛋白质链的氨基酸亲疏水性和二级结构组分都会影响蛋白质体系的能量,这些结果对深入理解蛋白质的结构提供理论依据.     

特殊缔合体系TFE水溶液分子动力学模拟

三氟乙醇(TFE)水溶液是一类特殊的缔合体系. 采用分子动力学模拟方法结合核磁共振化学位移研究了TFE水溶液体系全浓度范围的氢键网络, 并对动力学模拟结果和核磁共振化学位移进行了比较. 从径向分布函数(RDF)发现, TFE水溶液中存在着强氢键, 而体系中的C—H…O弱相互作用较为明显, 也不能忽略. 氢键网络分析发现TFE 水溶液体系的氢键大致分为以下三个区域: 在水富集区域, 水分子倾向于自身缔合形成稳定的簇结构, 随着TFE 浓度的增加, 水的有序结构受到破坏, 水分子和TFE分子发生交叉缔合作用形成氢键; 在TFE富集区域, 水分子较少, TFE分子自身通过氢键形成多缔体结构. 此外, 分子动力学统计的平均氢键数的变化和文献报导的核磁共振化学位移变化趋势相同, 实验和理论的结果吻合较好.     

液滴在超疏水植物叶面的沉积：实验和分子动力学模拟

农药液滴在靶标植物叶面的动态沉积对于提高农药利用率具有重要的意义,特别是在超疏水植物叶面的动态沉积。在本文中,我们利用生物基表面活性剂和甘油之间的氢键作用来增强液滴在超疏水植物叶面的有效沉积。在较低浓度的山梨醇-烷基胺表面活性剂溶液中,添加0.001%的甘油,可有效抑制液滴在不同超疏水/疏水植物叶片表面的弹跳和飞溅行为。结果表明,甘油的加入并没有显著改变山梨醇-烷基胺表面活性剂溶液的表面张力、粘度和聚集体的形态。核磁共振波谱(DOSY)显示,甘油加速了山梨醇-烷基胺表面活性剂分子的扩散速度。利用分子动力学模拟,对山梨醇-烷基胺表面活性剂/甘油体系的能量演化及表面活性剂相对于固体表面距离的分布进行了研究。这项目工作不仅为抑制液滴在植物叶面的弹跳飞溅提供了一种建设性的方法,而且为选择农用表面活性剂提供了理论基础。     

拉伸分子动力学模拟配体-受体相互作用

配体和受体之间的相互作用研究有助于阐明配体的作用机理, 为合理药物设计提供线索. 新发展的拉伸分子动力学模拟使原来在微秒至秒时间范围内发生的生物化学过程可以在纳秒尺度内进行模拟, 从而动态再现目前实验所无法提供的配体与受体的结合或解离过程. 文中通过详细介绍拉伸分子动力学方法对石杉碱甲与乙酰胆碱酯酶结合和解离过程以及HIV-1逆转录酶和其非核苷酸类似物抑制剂α-APA解离过程的成功模拟, 综述拉伸分子动力学模拟在研究配体和受体相互作用中的应用.     

渗透剂的分子体积和极性表面积分率对胰凝乳蛋白酶抑制剂2热稳定性的影响

渗透剂对蛋白质的稳定能力不仅与其极性表面积分率(fpSA)有关,而且也与其分子体积(V)密切相关.因此对于渗透剂稳定蛋白质能力的分析,需要同时考虑渗透剂的fpSA和V.为了考察渗透剂的fpSA和V对稳定蛋白质能力的影响,本文以胰凝乳蛋白酶抑制剂2(CI2)为模型蛋白,首先利用分子动力学模拟,考察了数种典型渗透剂对CI2热稳定性的影响;并根据模拟数据计算得到了渗透剂影响蛋白质热稳定性的一维结构参数;然后利用统计学双参数拟合,同时引入渗透剂的fpSA和V,建立了用于分析渗透剂稳定蛋白质能力的模型;最后利用模型分析了渗透剂的fpSA和V与其稳定蛋白质能力的关系.研究发现:利用分子动力学模拟结果定义并计算得到的一维结构参数能够较好地描述在热变性条件下渗透剂对CI2的稳定能力;所建立的模型能够很好地分析渗透剂对蛋白质的稳定能力;并且由于V和fpSA二次项的引入,可大大提高仅以fpSA为参数的模型的精度;另外,渗透剂对蛋白质的热稳定能力与其V成正比;由于拟合公式中引入了fpSA二次项,在fpSA小于0.7时,fpSA与渗透剂的稳定能力呈现负相关,但当fpSA大于0.7时,其与渗透剂的稳定能力反而呈现正相关.     

单嘧磺隆晶体-活性构象转换的分子动力学模拟

应用分子动力学模拟方法对单嘧磺隆在水、正辛醇和正辛烷3种不同溶剂中的构象行为、单嘧磺隆与3种溶剂之间的相互作用能及氢键相互作用进行了计算研究. 计算结果表明, 在3种不同的溶剂中, 单嘧磺隆的优势构象不同; 其构象转换过程, 特别是转换成活性构象的过程主要发生在水溶液中; 与溶剂分子间的相互作用是分子构象行为的决定因素; 单嘧磺隆的脲桥部分可以和含氢键接受体的溶剂形成氢键, 分子间与分子内氢键的竞争可能是从晶体构象转换成活性构象的主要驱动力.     

BIC和HA体系的氢键驱动的HOPG表面手性自组装分子动力学模拟

5-（苄氧基）-间苯二甲酸衍生物（BIC）与庚醇（HA）分子在高定向热解石墨（HOPG）表面吸附,通过氢键等弱相互作用会形成具有手性特征的二维网络结构。对该过程进行分子动力学模拟,通过几何结构、能量、氢键数目、氢键键长、氢键键角等特征性参数的定量分析,并与实验结果比照,进行氢键与手性自组装结构的形成趋势和稳定性的相关性研究。     

分子动力学研究F1-ATP合酶对三磷酸腺苷的稳定和定位作用

F₁-ATP合酶通过与ATP之间建立广泛的相互作用,实现对ATP的位置进行精确的定位.这些相互作用为ATP的合成/水解创造了稳定的环境.理解这些相互作用是理解ATP的合成/水解机理的基础.我们通过分子动力学模拟方法研究这些相互作用,找出在稳定化过程中起到重要作用的残基.通过检测ATP和F₁-ATP合酶之间的非键相互作用,发现残基段158-164所形成的loop区域及残基R189, Y345对ATP存在显著相互作用.其中,该loop区域对ATP的三磷酸部分形成一个半包围结构,封闭活性位点区域,并通过氢键网络约束ATP三磷酸的运动,为ATP合成/水解创造稳定的环境.此外,关键残基Y345通过π-π叠加相互作用对ATP的碱基进行约束,但是ATP的碱基可以在平行于Y345芳香环的平面内进行滑动,我们推断这种滑动运动有利于促进ATP的水解.     

Molecular Dynamics Simulations of the Interactions between Konjac Glucomannan and Carrageenan

The interactions between konjac glucomannan and carrageenan were studied with the method of molecular dynamics simulation. Part representative structure segments of KGM and two unit structures of κ-carrageenan （Fig. 2） were used as mode, and the force-field was AMBER2. The stability and sites of konjac glucomannan/carrageenan interactions in water were researched at 373 K with the following results： the potential energy （EPOT） of the mixed gel was dropped, while those of single-konjac glucomannan gel and single carrageenan were increased. The surface area （SA） of KGM in the mixed system was decreased to 1002.2A^°^2, and that of carrageenan to 800.9 A^°^2. The variations of two parameters showed that the stability of compound gel konjac glucomannan/carrageenan was improved, which is consistent with the previous studies. The sites of interactions in the mixed gel were the -OH groups on C（2）, C（4） and C（6）, the acetyl group in KGM mannose, and the -OH group on C（6） in carrageenan. The hydrogen bond was formed directly or indirectly by the bridge of waters.     

甲硫氨酸-脑啡肽的分子动力学模拟

The conformational properties of Met-enkephalin (Tyr-Gly-Gly-Phe-Met) were investigated by high temperature quenched molecular dynamics simulations in vapor. Each of these selected structures were then analyzed according to their backbone(φ,Ψ) conformational distributions and sorted into 13 families by computing the rms difference between the Cα-C backbone fragments of each residue over all the structures. Selected lowest energy conformations from each of 13 families were thoroughly energy minimized. The results of simulations show that Met-enkephalin is a flexible molecule. It shows a type Ⅰβ-turn, with the Gly2 carbonyl forming a hydrogen bond with the Met5 amino proton and a type Ⅱβ turn, with the Tyr1 amino proton forming a hydrogen bond with the Phe4 carbonyl. The multiple fit were carried out for all of the 13 conformers with morphine(9 atoms on the pharmacophore groups). F2 and F6 were the most similar to morphine. The rms were 0.0504 nm and 0.0726 nm. The results of simulations also show that Tyr amino N corresponds to N on piperidine ring in morphine, Tyr phenol corresponds to the phenol in morphine, the aromatic ring of Phe corresponds to the cyclohexene ring in morphine. The distances between the three pharmacophores, d1 (Tyr N to Tyr OH), d2 (Tyr N to Tyr du1), d3(Tyr N to Phe du2) and d4(Tyr N to Phe du2) were found to be about 0.8, 0.5, 0.7-0.9 and 0.5 nm, respectively, the corresponding, distances of morphine were found to be 0.7697(N18 to O6),0.5143(N18 to du25), 0.3962(N18 to du24)和0.5566(N18 to O15)nm. Therefore, they may be acted on the same receptor. This model should aid in pharmaceutical design of peptide and nonpeptide ligands with opioid.     

First and Second Hydration Shell of Ni2+ Studied by Molecular Dynamics Simulations

Molecular dynamics simulations of a Ni²⁺ ion in water have been carried out to investigate the structure and dynamics of water molecules around the nickel, extending the analysis to the second hydration shell. The structural parameters as well as the motions of water molecules in various sub-structures of the solution have been evaluated giving a detailed picture of the motional modes of water molecules     

Structures and Intermolecular Interactions in Dimethyl Sulfoxide-Water System Studied by All-atom Molecular Simulations

An all-atom dimethyl sulfoxide (DMSO) and water model have been used for molecular dy-namics simulation. The NMR and IR spectra are also performed to study the structures and interactions in the DMSO-water system. And there are traditional strong hydrogen bondsand weak C—H…O contacts existing in the mixtures according to the analysis of the radial distribution functions. The insight structures in the DMSO-water mixtures can be classified into different regions by the analysis of the hydrogen-bonding network. Interestingly, the molar fraction of DMSO 0.35 is found to be a special concentration by the network. It is the transitional region which is from the water rich region to the DMSO rich region. The sta-ble aggregates of (DMSO)_m·S=O…HW—OW·(H₂O)_n might play a key role in this region.Moreover, the simulation is compared with the chemical shifts in NMR and wavenumbers in IR with concentration dependence. And the statistical results of the average number hydrogen bonds in the MD simulations are in agreement with the experiment data in NMR and IR spectra.