Адаптивная выборка - Adaptive sampling

Адаптивная выборка это метод, используемый в вычислительных молекулярная биология эффективно моделировать сворачивание белка.

Фон

Белки расходуют большую часть - в некоторых случаях почти 96%.[1] - от их складывание время "ожидания" в различных термодинамическая свободная энергия минимумы. Следовательно, прямое моделирование этого процесса потребовало бы больших вычислений для этого состояния, при этом переходы между состояниями - аспекты сворачивания белков, представляющие больший научный интерес, - происходили бы очень редко.[2] Адаптивный отбор проб использует это свойство для моделирования фазовое пространство между этими состояниями. Используя адаптивную выборку, молекулярное моделирование, которое раньше занимало бы десятилетия, можно выполнить за несколько недель.[3]

Теория

Если белок сворачивается через метастабильные состояния A -> B -> C, исследователи могут рассчитать продолжительность перехода между A и C, моделируя переход A -> B и переход B -> C. Белок может сворачиваться альтернативными путями, которые могут частично перекрываться с путем A -> B -> C. Подобная декомпозиция проблемы эффективна, поскольку каждый шаг можно моделировать параллельно.[3]

Приложения

Адаптивная выборка используется Складной @ дома проект распределенных вычислений в сочетании с Марковские государственные модели.[2][3]

Недостатки

Хотя адаптивный отбор образцов полезен для коротких симуляций, более длинные траектории могут быть более полезными для определенных типов биохимических проблем.[4][5]

Смотрите также

Рекомендации

  1. ^ Роберт Б. Бест (2012). «Атомистическое молекулярное моделирование сворачивания белков». Текущее мнение в структурной биологии (рассмотрение). 22 (1): 52–61. Дои:10.1016 / j.sbi.2011.12.001. PMID  22257762.
  2. ^ а б TJ Lane; Грегори Боуман; Роберт МакГиббон; Кристиан Швантес; Виджай Панде; Брюс Борден (10 сентября 2012 г.). "Часто задаваемые вопросы по моделированию Folding @ home". Складной @ дома. Стэндфордский Университет. Архивировано из оригинал 21.09.2012. Получено 10 сентября, 2012.
  3. ^ а б c Г. Боуман; В. Волез; В. С. Панде (2011). «Преодоление сложности сворачивания белков». Текущее мнение в структурной биологии. 21 (1): 4–11. Дои:10.1016 / j.sbi.2010.10.006. ЧВК  3042729. PMID  21081274.
  4. ^ Дэвид Э. Шоу; Мартин М. Денеров; Рон О. Дрор; Джеффри С. Кускин; Ричард Х. Ларсон; Джон К. Сэлмон; Клифф Янг; Брэннон Бэтсон; Кевин Дж. Бауэрс; Джек С. Чао; Майкл П. Иствуд; Джозеф Гальярдо; Дж. П. Гроссман; К. Ричард Хо; Дуглас Дж. Иерарди, Ist (2008). "Антон, Специальная машина для моделирования молекулярной динамики". Коммуникации ACM. 51 (7): 91–97. Дои:10.1145/1364782.1364802.
  5. ^ Рон О. Дрор; Роберт М. Диркс; Дж. П. Гроссман; Хуафэн Сюй; Дэвид Э. Шоу (2012). «Биомолекулярное моделирование: компьютерный микроскоп для молекулярной биологии». Ежегодный обзор биофизики. 41: 429–52. Дои:10.1146 / annurev-biophys-042910-155245. PMID  22577825.