Я биолог. Я «моделировал» поведение полностью растянутого дипептида с помощью MD. В другом исследовании я минимизировал энергию растянутого дипептида. Я использовал одно и то же силовое поле и неявную воду для обеих моделей.
Два последних дипептида имеют разные конфигурации, и их энергия (которая, я думаю, является потенциальной энергией) различна. Поскольку выборка различных молекулярных конфигураций для дипептида не является проблемой (я предполагаю), будет ли длинная MD сходиться к структуре с минимизированной энергией (которая имеет более низкую энергию)? Или результат МД представляет собой реальную «флуктуирующую, но складчатую» структуру? (предполагая, что дипептид будет сворачиваться). Другими словами, приводит ли моделирование МД (достаточное количество шагов + идеальные силовые поля + отсутствие отсечек) к минимальной свободной энергии? Какова будет роль энергосбережения?
При конечной (т.е. больше нуля) температуре структура не будет минимизировать потенциальную энергию из-за тепловых флуктуаций. Вместо этого структура будет пытаться минимизировать свободную энергию, которая уравновешивает потенциальную энергию с энтропией. Такое поведение естественным образом возникает при моделировании молекулярной динамики, поскольку мгновенные силы действуют для минимизации потенциальной энергии, в то время как средние силы (из-за тепловых флуктуаций) пытаются максимизировать энтропию.
Что происходит во время короткой симуляции?
В зависимости от конформации, в которой вы запускаете молекулу, она может оказаться в ловушке локального минимума свободной энергии (известного как метастабильное состояние), а не глобального минимума ( термодинамически стабильное состояние). Выход из этих метастабильных состояний и переход к более стабильной конфигурации может занять много времени. Во многих случаях (например, при сворачивании белков) это заняло бы слишком много времени, даже с помощью суперкомпьютеров.
Что произойдет во время бесконечно долгого моделирования?
Структура в конечном счете выберет все пространство конфигураций так, что вероятность в любой данный момент конфигурации пропорциональна фактору Больцмана где свободная энергия конфигурации , постоянная Больцмана и температура. Поэтому обратите внимание, что структура, которую вы, скорее всего, заметите, минимизирует свободную энергию.
Существуют ли способы получения структур с минимальной свободной энергией без проведения действительно длительных симуляций?
Да. Существует целая область исследований, посвященная ускорению «редких событий» и исследованию фазового пространства. Если вы можете определить небольшое количество координат (известных как коллективные переменные ), которые примерно отражают конформацию вашей молекулы (например, это может быть двугранный угол, соединяющий ваши пептиды), то вы можете либо создать карту свободной энергии относительно вашего коллективные переменные и определить минимумы свободной энергии. Или вы можете просто добавить вспомогательную силу, чтобы заставить систему исследовать все фазовое пространство. Наиболее распространенным методом для достижения этого является метадинамика (я могу порекомендовать некоторые статьи, если хотите).
Гораздо более простым методом является параллельная закалка , которая включает в себя моделирование вашей структуры при разных температурах, а затем выполнение обменов в зависимости от того, какая конфигурация имеет самую низкую энергию. Идея состоит в том, что моделирование при очень высоких температурах позволит легче избежать минимумов свободной энергии.
МД будет сходиться к минимуму , т.е. к локальному, но не обязательно к глобальному. Если вы застряли в локальном минимуме, MD, скорее всего, не восстановится, если только вы не добавите какую-либо энергию (например, тепло). Алгоритмы оптимизации предназначены для обхода таких локальных минимумов, чтобы найти глобальный минимум.
биовентилятор
лимон