GōMartini 3: From large conformational changes in proteins to environmental bias corrections

代表(政治) 计算机科学 分子动力学 化学 计算化学 政治学 政治 法学
作者
Paulo C. T. Souza,Luís Borges-Araújo,Chris Brasnett,Rodrigo A. Moreira,Fabian Grünewald,Peter Park,Liguo Wang,Hafez Razmazma,Ana C. Borges-Araújo,Luis Fernando Cofas‐Vargas,Luca Monticelli,Raúl Mera‐Adasme,Manuel N. Melo,Sangwook Wu,‪Siewert J. Marrink,Adolfo B. Poma,Sebastian Thallmair
标识
DOI:10.1101/2024.04.15.589479
摘要

ABSTRACT Coarse-grained modeling has become an important tool to supplement experimental measurements, allowing access to spatio-temporal scales beyond all-atom based approaches. The GōMartini model combines structure- and physics-based coarse-grained approaches, balancing computational efficiency and accurate representation of protein dynamics with the capabilities of studying proteins in different biological environments. This paper introduces an enhanced GōMartini model, which combines a virtual-site implementation of Gō models with Martini 3. The implementation has been extensively tested by the community since the release of the new version of Martini. This work demonstrates the capabilities of the model in diverse case studies, ranging from protein-membrane binding to protein-ligand interactions and AFM force profile calculations. The model is also versatile, as it can address recent inaccuracies reported in the Martini protein model. Lastly, the paper discusses the advantages, limitations, and future perspectives of the Martini 3 protein model and its combination with Gō models.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
儒雅厉发布了新的文献求助10
刚刚
ikun0000完成签到,获得积分10
1秒前
1秒前
量子星尘发布了新的文献求助20
1秒前
tinna完成签到,获得积分10
1秒前
GJT0427gjt完成签到,获得积分10
1秒前
心灵美砖头完成签到,获得积分10
2秒前
ikun完成签到,获得积分10
2秒前
Hey完成签到 ,获得积分10
2秒前
ch完成签到,获得积分10
2秒前
宁阿霜完成签到,获得积分10
2秒前
没有花活儿完成签到,获得积分10
3秒前
keke完成签到,获得积分10
3秒前
Yamila完成签到,获得积分10
3秒前
脆脆鲨完成签到,获得积分10
3秒前
3秒前
Sandy完成签到,获得积分10
3秒前
无敌阿东完成签到,获得积分10
4秒前
bjx发布了新的文献求助10
5秒前
潇洒的难摧完成签到,获得积分20
5秒前
小电驴完成签到,获得积分10
5秒前
咩咩完成签到 ,获得积分10
5秒前
QQ完成签到,获得积分10
5秒前
sapioe完成签到,获得积分10
6秒前
调皮惜天完成签到,获得积分10
6秒前
777发布了新的文献求助10
6秒前
6秒前
Mandy完成签到,获得积分10
7秒前
1234完成签到,获得积分10
7秒前
化工渣渣完成签到,获得积分10
7秒前
7秒前
7秒前
卿莞尔完成签到 ,获得积分10
8秒前
柠檬完成签到,获得积分10
8秒前
xuan完成签到,获得积分10
8秒前
dique3hao完成签到 ,获得积分10
8秒前
若宫伊芙应助Cyan采纳,获得10
8秒前
一切尽意,百事从欢完成签到,获得积分10
8秒前
安静的ky完成签到,获得积分10
8秒前
Zhang完成签到,获得积分10
8秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Encyclopedia of Reproduction Third Edition 3000
Comprehensive Methanol Science Production, Applications, and Emerging Technologies 2000
From Victimization to Aggression 1000
化妆品原料学 1000
小学科学课程与教学 500
Study and Interlaboratory Validation of Simultaneous LC-MS/MS Method for Food Allergens Using Model Processed Foods 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 生物 医学 工程类 计算机科学 有机化学 物理 生物化学 纳米技术 复合材料 内科学 化学工程 人工智能 催化作用 遗传学 数学 基因 量子力学 物理化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 5645431
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 4768803
关于积分的说明 15028908
捐赠科研通 4804012
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2568656
邀请新用户注册赠送积分活动 1525914
关于科研通互助平台的介绍 1485570