基于分块量子化学方法的生物大分子在溶液中的自由能精确计算与核磁共振谱的模拟

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    21303057
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    25.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    B0301.化学理论与方法
  • 结题年份:
    2016
  • 批准年份:
    2013
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2014-01-01 至2016-12-31

项目摘要

An electrostatically embedded generalized molecular fractionation with conjugate caps (EE-GMFCC) method is developed for efficient linear-scaling quantum mechanical (QM) calculation of protein energy. The EE-GMFCC approach has been applied for proteins at the levels of Hartree-Fock (HF),density functional theory (DFT) and second-order many-body perturbation theory (MP2), showing only a few kcal/mol deviation from the corresponding full system result. The EE-GMFCC method is linear-scaling with a low prefactor and trivially parallel. The EE-GMFCC method will be employed to following applications: 1) By combining with the polarizable continuum solvation model (PCM), calculate the solvation energy of protein in solution. 2) Derive the analytical atomic gradient for proteins based on the EE-GMFCC potential. Optimize the geometry of protein and calculate the thermodynamic properties of proteins. 3) Calculate the protein-ligand binding free energy in solution based on the EE-GMFCC approach and verify the importance of the electronic polarization effect and wavefunction distortion energy for protein-ligand binding systems in solution, which are ignored by traditional molecular force field. 4) Simulate the nuclear magnetic resonance (NMR) spectra of proteins based on the AF-QM/MM (Automated fragmentation-quantum mechanics/molecular mechanics) method (including NMR chemical shift, NMR chemical shift anisotropy and spin-spin coupling constant).
用量子力学的方法描述蛋白内的化学相互作用无疑是最为精确的。笔者着力发展了EE-GMFCC(静电场作用下推广的带共轭帽的分子碎片化方法)分块量子化学计算方法,能够精确计算出蛋白质大分子在真空中的电子结构,这个方法是完全线性标度的,并且高度并行化。本项目在继承以前工作的基础上,重点开展以下四方面的工作:1)发展EE-GMFCC与溶剂化效应(PCM模型)相结合的方法以精确的全量子计算生物大分子的溶解能。2)在EE-GMFCC方法所计算的蛋白质电子结构势能面的基础上,推导出解析的能量梯度从而优化蛋白的结构,并运用分块的全量子化学方法计算蛋白的热力学性质。3)用全量子的方法计算蛋白-药物分子相互作用体系在溶液中的结合自由能。挖掘在传统分子力场方法下被忽略的静电极化效应和电子结构的重排能。4)运用自动分块的全量子化学方法AF-QM/MM来模拟生物大分子在溶液中的核磁共振谱。

结项摘要

将从头计算的量子化学方法应用到大分子体系一直是国际研究的热点问题,传统理论方法的障碍在于计算的标度问题,因为从头计算方法的计算量随着体系的增大呈N次方增长。在过去的十年内,基于化学作用局域性原理提出来的分块量子化学方法可以有效的将量子化学计算达到线性标度。通过本项目,我们着力发展了两个分块量子化学方法:EE-GMFCC(electrostatically embedded generalized molecular fractionation with conjugate caps,静电场作用下推广的带共轭帽的分子碎片化方法)和AF-QM/MM(Automated fragmentation-quantum mechanics/molecular mechanics,自动分块的量子力学与经典力学结合方法)。EE-GMFCC方法能够精确计算蛋白质和核糖核酸大分子在真空和液相下的电子结构和总能量,AF-QM/MM方法可以精确计算生物大分子的核磁共振(NMR)化学位移。这两个方法是完全线性标度的,并且高度并行化。本项目主要完成了以下四个方面的工作: 1)在EE-GMFCC方法得到的蛋白质总能量的基础上,推导出了解析的能量梯度从而优化了蛋白的结构,并推导出近似的能量二阶导数,从而精确模拟蛋白的红外和拉曼光谱,以及热力学性质。2)发展了EE-GMFCC与溶剂化模型相结合的方法以精确的全量子计算生物大分子的溶解能,从而在全量子水平上精确计算了蛋白与配体分子相互作用体系在溶液中的结合自由能。3)通过对能量解析导数的推导,以及与分子模拟技术的有机结合,实现了生物大分子的从头算动力学模拟,从而精确模拟生物大分子体系的动态结构与性质。从而突破了现有依赖于经验分子力场进行生物大分子动力学模拟的局限,从本质上提高了大分子体系动态模拟的精度。4)发展了自动分块的全量子化学方法AF-QM/MM精确模拟了生物大分子在溶液中的核磁共振波谱,并且我们与David Case教授合作将AF-QM/MM程序整合于国际知名的NMR化学位移计算软件SHIFTS中,供全球实验人员使用。我们还有效的通过AF-QM/MM方法自动检测到Pin1 WW domain NMR结构存在的问题,并通过分子模拟技术对错误的蛋白质结构进行了进一步的优化,提高了蛋白质NMR三维结构的精度。

项目成果

期刊论文数量(14)
专著数量(1)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Quantum calculation of protein NMR chemical shifts based on the automated fragmentation method.
基于自动裂解法的蛋白质核磁共振化学位移的量子计算。
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    Advances in Experimental Medicine and Biology
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Zhu; Tong;Zhang; John Z H;He; Xiao
  • 通讯作者:
    Xiao
Assessing the performance of popular QM methods for calculation of conformational energies of trialanine
评估用于计算三丙氨酸构象能的流行 QM 方法的性能
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    Chemical Physics Letters
  • 影响因子:
    2.8
  • 作者:
    Yongxiu Li;Saiqun Zhang;John Z.H. Zhang;Xiao He
  • 通讯作者:
    Xiao He
Quantum mechanical calculation of electric fields and vibrational Stark shifts at active site of human aldose reductase.
人醛糖还原酶活性位点电场和振动斯塔克位移的量子力学计算。
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    Journal of Chemical Physics
  • 影响因子:
    4.4
  • 作者:
    Wang; Xianwei;Zhang; John Z H;He; Xiao
  • 通讯作者:
    Xiao
Calculation of protein-ligand binding affinities based on a fragment quantum mechanical method
基于片段量子力学方法的蛋白质-配体结合亲和力计算
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    RSC Advances
  • 影响因子:
    3.9
  • 作者:
    Liu; Jinfeng;Wang; Xianwei;Zhang; John Z. H.;He; Xiao
  • 通讯作者:
    Xiao
Quantum Fragment Based ab Initio Molecular Dynamics for Proteins.
基于量子片段的蛋白质从头分子动力学。
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    J Chem Theory Comput
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Zhu; Tong;Wang; Xianwei;He; Xiao;Zhang; John Z H
  • 通讯作者:
    John Z H

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  • 通讯作者:
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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

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          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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