亲爱的研友该休息了!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,伴您度过漫漫科研夜!身体可是革命的本钱,早点休息,好梦!

Towards a free energy-based elastic network model and its application to the SARS-COV2 binding to ACE2

范德瓦尔斯力 力场(虚构) 氢键 能量最小化 统计物理学 正常模式 热力学 化学 高分子 熵(时间箭头) 吉布斯自由能 静电学 工作(物理) 计算化学 结合能 物理 振动 物理化学 量子力学 分子 生物化学
作者
Hyuntae Na,Guang Song
出处
期刊:Physical Biology [IOP Publishing]
卷期号:20 (4): 046005-046005
标识
DOI:10.1088/1478-3975/acd6cd
摘要

Classical normal mode analysis (cNMA) is a standard method for studying the equilibrium vibrations of macromolecules. A major limitation of cNMA is that it requires a cumbersome step of energy minimization that also alters the input structure significantly. Variants of normal mode analysis (NMA) exist that perform NMA directly on PDB structures without energy minimization, while maintaining most of the accuracy of cNMA. Spring-based NMA (sbNMA) is such a model. sbNMA uses an all-atom force field as cNMA does, which includes bonded terms such as bond stretching, bond angle bending, torsional, improper, and non-bonded terms such as van der Waals interactions. Electrostatics was not included in sbNMA because it introduced negative spring constants. In this work, we present a way to incorporate most of the electrostatic contributions in normal mode computations, which marks another significant step toward a free-energy-based elastic network model (ENM) for NMA. The vast majority of ENMs are entropy models. One significance of having a free energy-based model for NMA is that it allows one to study the contributions of both entropy and enthalpy. As an application, we apply this model to study the binding stability between SARS-COV2 and angiotensin converting enzyme 2 (or ACE2). Our results show that the stability at the binding interface is contributed nearly equally by hydrophobic interactions and hydrogen bonds.

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
17秒前
xsdpku发布了新的文献求助80
20秒前
40秒前
原味完成签到 ,获得积分10
45秒前
CipherSage应助xsdpku采纳,获得10
46秒前
乐乐应助xsdpku采纳,获得10
50秒前
36hours完成签到,获得积分10
1分钟前
曾诗婷完成签到 ,获得积分10
1分钟前
1分钟前
Alien发布了新的文献求助10
1分钟前
霸气侧漏完成签到,获得积分10
1分钟前
mix完成签到 ,获得积分10
2分钟前
受伤白安完成签到,获得积分10
2分钟前
2分钟前
aa完成签到,获得积分10
2分钟前
2分钟前
xsdpku发布了新的文献求助10
2分钟前
3分钟前
熊猫完成签到,获得积分10
3分钟前
ddd发布了新的文献求助10
3分钟前
周伯通应助科研通管家采纳,获得10
3分钟前
周伯通应助科研通管家采纳,获得30
3分钟前
3分钟前
3分钟前
3分钟前
xsdpku发布了新的文献求助10
3分钟前
3分钟前
悲凉的无敌完成签到 ,获得积分10
3分钟前
ddd完成签到,获得积分10
4分钟前
木昆完成签到 ,获得积分10
4分钟前
彭于晏应助马到成功采纳,获得10
4分钟前
斯文败类应助xsdpku采纳,获得10
4分钟前
Owen应助xsdpku采纳,获得200
4分钟前
4分钟前
xsdpku发布了新的文献求助10
4分钟前
5分钟前
LeoYiS214完成签到,获得积分10
5分钟前
5分钟前
5分钟前
5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
Developing Genetic Editing Tools for Lysobacter 2000
卤化钙钛矿人工突触的研究 2000
Моделирование процессов самоорганизации в кристаллообразующих системах 1000
History of U.S. Space Surveillance and Satellite Cataloging 1000
Malcolm Fraser : a biography 700
Handbook of Optical Systems,Volume 6:Advanced Physical Optics 666
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 物理 内科学 复合材料 催化作用 物理化学 光电子学 电极 细胞生物学 基因 无机化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 6515420
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8308573
关于积分的说明 17756895
捐赠科研通 5617358
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2924966
邀请新用户注册赠送积分活动 1902010
关于科研通互助平台的介绍 1763317