振动光谱解析生物分子结构和动力学

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    21533003
  • 项目类别:
    重点项目
  • 资助金额:
    280.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    B03.化学理论与机制
  • 结题年份:
    2021
  • 批准年份:
    2015
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2016-01-01 至2021-12-31

项目摘要

Protein exists as an ensemble of conformers; however, its biological function is often carried out through higher energy states. Ligand binding and the catalytic process itself can significantly shift the relative populations of protein conformation states. An understanding of the mechanism of protein conformational inter-conversion is important to elucidating the biological functions of enzymes. Vibrational spectroscopy of probe molecules, strategically placed inside a protein, can provide detailed information on the local electrostatic field, and can help characterize protein conformational heterogeneity. The aim of this proposal is to develop theoretical and computational techniques to accurately determine one and two dimensional vibrational spectra of functional groups inside enzymes and small peptides in solution. The primary goal is to understand the dynamic conformational changes along the reaction pathway of enzymatic catalysis in ketosteroid isomerase and dihydrofolate reductase, and the protein conformational heterogeneity in the substrate-protein complex of lactate dehydrogenase. To achieve these goals, we propose to employ combined quantum mechanical and molecular mechanical (QM/MM) methods to represent the potential energy surface of the probe molecule and to model intermolecular interactions through molecular dynamics simulations. Furthermore, we plan on determining one and two dimensional vibrational spectra based on the time evolution of molecular dipole moment and transition moment of the probe molecules from QM/MM simulations. We also propose to use a perturbative approach to efficiently determine the instantaneous vibrational frequencies of probe molecules along the dynamic trajectories. The proposed research brings together the expertise of two leading research groups in their fields, and the method developed in this work can be applied to other chemical and biochemical systems. The understanding of protein conformational states will likely to be generally applicable to other enzymes.
蛋白质构象由不同的构型异构体组成。配体结合和催化过程本身能显著改变蛋白质构象状态和分布。深入理解蛋白质构象转换机理,对揭示酶生化功能发挥重要作用。在蛋白质特定位置置入振动探针分子,获取蛋白质局部静电场的详细信息,能帮助表征、识别蛋白质的构象异构态。本项目拟发展理论计算方法,精确模拟含探针基团的生物酶或多肽在水溶液中的一、二维振动光谱。目的是了解酶催化反应路径中的动态构象变化和底物-蛋白复合物中的构象异构态。为了实现上述目标,我们通过分子动力学取样,应用QM/MM方法确定探针与溶剂分子间的相互作用势能和偶极矩,应用微扰理论有效确定含时动力学轨迹中的瞬时跃迁频率和跃迁偶极矩,模拟体系在时域或频域的一、二维振动光谱。 该项目汇集两位在生物、光谱领域内各具特色的专家组成团队,形成了良好交叉和融合,在生物光谱学领域找到了新的生长点。发展的新方法将不仅适用于该项目特定体系,还可广泛应用于化学生物体系。

结项摘要

本项目拟发展一种结合经典力学和量子力学的复杂体系振动光谱模拟方法。其基本思路是使用量子力学处理生色分子或生色团的内部振动自由度,而体系整体的其他自由度采用经典力学处理。这种方法在保证物理图像正确的基础之上,可以保证它的数值精度。因此,我们在分子内部振动的处理上打破了谐振子的近似,同时,我们又利用经典力学有效地涵盖了整个体系的动力学的含时演化行为,从而保证分子光谱的谱线的动力学展宽正确。我们采用量子力学中的微扰理论,将两种模拟结合起来。在经典动力学模拟所运行的每一步,我们都可以利用非含时的微扰理论来获得瞬时的跃迁振动频率,另一方面我们利用含时的量子微扰(费米黄金规则)来获得光谱的谱线形状。很显然,在量子振动微扰的框架下高效准确地计算微扰能量尤为重要。因此在本项目中,一方面我们发展了量子振动微扰理论的框架,即利用替换算法在每一步分子动力学模拟中镶嵌分子的量子振动,另一方面我们针对复杂体系的特点具体设计了微扰能量的计算方案。这包含两个具体研究主题,其一是包含分子内振动的分子间相互作用势能面的开发,主要包括莫斯长程势能模型的发展;其二是多态密度泛函理论的开发。当前阶段,量子振动微扰理论主要还是采用直接从头算的方式计算微扰项贡献,虽然这种方法获得了很好的计算的精度,但是其效率较低,很大地影响到了该方法框架的可扩展性。因此,采用分片的方法将大体系切割成小的片段,然后再去逐一构造高精度势能面,并将复杂体系的势能表示为片段相互作用展开的形式,是重要的研究方向。同时我们也注意到,生色团在复杂化学环境中的振动光谱的研究方法,同样的也可以迁移运用电子跃迁光谱中,在这种光谱中,电子的跃迁峰上有振动的精细结构。传统上,这类光谱可以使用含时密度泛函理论去计算。我们通过发展多态密度泛函理论,能够同时包含电子结构中的动态相关跟静态相关部分,因此该方法在模拟化学环境中的光谱中有得天独厚的优势,从而可以利用光谱来研究相关体系(主要是生命体系)中的电荷和能量转移问题,做到理论和实验的统一。

项目成果

期刊论文数量(42)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Intermolecular configurations dominated by quadrupole-quadrupole electrostatic interactions: explicit correlation treatment of the five-dimensional potential energy surface and infrared spectra for the CO-N-2 complex
四极-四极静电相互作用主导的分子间构型:CO-N-2配合物五维势能面和红外光谱的显式关联处理
  • DOI:
    10.1039/c7cp06854a
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    Phys. Chem. Chem. Phys.
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Jingmin Liu;Yu Zhai;Xiaolong Zhang;Hui Li
  • 通讯作者:
    Hui Li
Variational Energy Decomposition Analysis of Charge-Transfer Interactions between Metals and Ligands in Carbonyl Complexes.
羰基配合物中金属与配体之间电荷转移相互作用的变分能量分解分析。
  • DOI:
    10.1021/acs.inorgchem.1c01367
  • 发表时间:
    2021-08
  • 期刊:
    Inorganic chemistry
  • 影响因子:
    4.6
  • 作者:
    Jingting Han;Adam Grofe;Jiali Gao
  • 通讯作者:
    Jiali Gao
Targeting Superionic Conductivity by Turning on Anion Rotation at Room Temperature in Fast Ion Conductors
通过在室温下打开快离子导体中的阴离子旋转来实现超离子电导率
  • DOI:
    10.1016/j.matt.2020.04.027
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    Matter
  • 影响因子:
    18.9
  • 作者:
    Zhang Zhizhen;Li Hui;Kaup Kavish;Zhou Laidong;Roy Pierre-Nicholas;Nazar Linda F.
  • 通讯作者:
    Nazar Linda F.
非键体系中计算红外光谱学的发展与应用:量子与经典体系
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    科学通报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    翟羽;李佳芮;李辉
  • 通讯作者:
    李辉
Enhanced receptor binding of SARS-CoV-2 through networks of hydrogen-bonding and interactions
通过氢键和疏水相互作用网络增强 SARS-CoV-2 的受体结合
  • DOI:
    10.1073/pnas.2008209117
  • 发表时间:
    2020-06-23
  • 期刊:
    PROCEEDINGS OF THE NATIONAL ACADEMY OF SCIENCES OF THE UNITED STATES OF AMERICA
  • 影响因子:
    11.1
  • 作者:
    Wang, Yingjie;Liu, Meiyi;Gao, Jiali
  • 通讯作者:
    Gao, Jiali

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其他文献

其他文献

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高加力的其他基金

发展全量子力学反应力场系统模拟燃烧反应过程
  • 批准号:
    91541124
  • 批准年份:
    2015
  • 资助金额:
    80.0 万元
  • 项目类别:
    重大研究计划

相似国自然基金

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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

        graph TD
          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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