清晨好,您是今天最早来到科研通的研友!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您科研之路漫漫前行!

Protein–Protein Interaction-Gaussian Accelerated Molecular Dynamics (PPI-GaMD): Characterization of Protein Binding Thermodynamics and Kinetics

动力学 分子动力学 化学 表征(材料科学) 动力学(音乐) 蛋白质动力学 高斯分布 统计物理学 计算化学 热力学 材料科学 纳米技术 物理 声学 量子力学
作者
Jinan Wang,Yinglong Miao
出处
期刊:Journal of Chemical Theory and Computation [American Chemical Society]
卷期号:18 (3): 1275-1285 被引量:48
标识
DOI:10.1021/acs.jctc.1c00974
摘要

Protein-protein interactions (PPIs) play key roles in many fundamental biological processes such as cellular signaling and immune responses. However, it has proven challenging to simulate repetitive protein association and dissociation in order to calculate binding free energies and kinetics of PPIs due to long biological timescales and complex protein dynamics. To address this challenge, we have developed a new computational approach to all-atom simulations of PPIs based on a robust Gaussian accelerated molecular dynamics (GaMD) technique. The method, termed "PPI-GaMD", selectively boosts interaction potential energy between protein partners to facilitate their slow dissociation. Meanwhile, another boost potential is applied to the remaining potential energy of the entire system to effectively model the protein's flexibility and rebinding. PPI-GaMD has been demonstrated on a model system of the ribonuclease barnase interactions with its inhibitor barstar. Six independent 2 μs PPI-GaMD simulations have captured repetitive barstar dissociation and rebinding events, which enable calculations of the protein binding thermodynamics and kinetics simultaneously. The calculated binding free energies and kinetic rate constants agree well with the experimental data. Furthermore, PPI-GaMD simulations have provided mechanistic insights into barstar binding to barnase, which involves long-range electrostatic interactions and multiple binding pathways, being consistent with previous experimental and computational findings of this model system. In summary, PPI-GaMD provides a highly efficient and easy-to-use approach for binding free energy and kinetics calculations of PPIs.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

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
勤奋的一手完成签到,获得积分10
9秒前
科研通AI6.2应助mmichaell采纳,获得10
19秒前
可爱沛蓝完成签到 ,获得积分10
20秒前
爱听歌契完成签到 ,获得积分10
28秒前
夜话风陵杜完成签到 ,获得积分0
33秒前
minnie完成签到 ,获得积分10
39秒前
40秒前
酷炫映阳完成签到 ,获得积分10
44秒前
李木禾完成签到 ,获得积分10
49秒前
znchick完成签到,获得积分10
51秒前
所所应助美猪猪采纳,获得10
51秒前
千帆破浪完成签到 ,获得积分10
54秒前
葛力发布了新的文献求助10
56秒前
小葱头应助葛力采纳,获得10
1分钟前
穿山的百足公主完成签到 ,获得积分10
1分钟前
娇气的幼南完成签到 ,获得积分10
1分钟前
科研通AI6.1应助mmichaell采纳,获得10
1分钟前
1分钟前
甜美的秋尽完成签到,获得积分10
1分钟前
美猪猪发布了新的文献求助10
1分钟前
king完成签到 ,获得积分10
1分钟前
选择空间完成签到 ,获得积分10
1分钟前
Polylactic完成签到 ,获得积分10
1分钟前
负责秋烟完成签到 ,获得积分10
2分钟前
慕青应助明天会更美好采纳,获得10
2分钟前
wonwojo完成签到 ,获得积分10
2分钟前
李健应助h0jian09采纳,获得10
2分钟前
跳跃的鹏飞完成签到 ,获得积分0
2分钟前
2分钟前
Jasperlee完成签到 ,获得积分10
2分钟前
2分钟前
Benhnhk21完成签到,获得积分10
2分钟前
研友_5Zl4VZ完成签到,获得积分10
2分钟前
2分钟前
2分钟前
明天会更美好完成签到,获得积分10
2分钟前
小AB完成签到,获得积分10
2分钟前
mmichaell发布了新的文献求助10
2分钟前
2分钟前
h0jian09发布了新的文献求助10
2分钟前
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
Modern Epidemiology, Fourth Edition 5000
Handbook of pharmaceutical excipients, Ninth edition 5000
Digital Twins of Advanced Materials Processing 2000
Weaponeering, Fourth Edition – Two Volume SET 2000
Polymorphism and polytypism in crystals 1000
Signals, Systems, and Signal Processing 610
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 纳米技术 有机化学 生物化学 化学工程 物理 计算机科学 复合材料 内科学 催化作用 物理化学 光电子学 电极 冶金 基因 遗传学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 6021577
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 7633253
关于积分的说明 16166712
捐赠科研通 5169404
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2766371
邀请新用户注册赠送积分活动 1749326
关于科研通互助平台的介绍 1636472