Метод минимизации Монте Карло

Достоинством такого типа моделирования по методу Монте-Карло прежде всего является то, что он не зависит от расчетов энергии. Были проведены тесты, показавшие, что для достаточно большого числа генерированных завершенных структур, скажем 50, почти всегда найдется структура, которая была бы рассчитана методом минимизации энергии. Кроме тоге, получают спектр полных структур, которые при желании могут быть классифицированы в соответствии с их энергией или частотой появления. [c.526]

Неэффективность рассматриваемого подхода, проявляющаяся уже на уровне конформационного анализа пентапептида, предопределяет ответ на второй поставленный выше вопрос, который касается перспективности процедуры Монте Карло в предсказании нативных конформаций более сложных аминокислотных последовательностей. Практически бесконечное количество минимумов на потенциальной поверхности любого белка не оставляет надежды на решение проблемы мультиплетности исключительно на стохастической основе. Но, может быть, затруднения здесь не являются принципиальными, и такой подход, если не в состоянии привести к количественному решению, поможет понять "физическую сущность свертывания белковой цепи" Как полагают Ли и Шерага, метод Монте Карло-минимизации адекватен действительному процессу сборки белка, который, по их мнению, является Марковским процессом. Так, они пишут "Монте Карло-минимизация представляет собой одну из многих возможных процедур, реализующих гипотезу Маркова путем генерации с Больц- [c.350]

Теория, позволяющая учесть влияние растворителя на атомном и даже молекулярном (с учетом потенциалов молекула — молекула) уровнях, находится пока в рудиментарном состоянии. Идея максимизации конфигурационного интеграла (или минимизации свободной энергии) заключается в применении метода Монте-Карло и изложена в разделе 2 гл. 2 на примере структуры воды. Подобный подход, правда на уровне межмолекулярных потенциалов, применялся в нескольких недавних работах [237— 2401 для оценок свободной энергии и энтальпии растворения некоторых простых молекул в органических растворителях, в частности нитробензоле [2401. Но до приложения к оценкам относительной стабильности различных конформеров в растворе дело, по-видимому, дойдет не скоро, поскольку машинное время, требуемое для расчета конфигурационного интеграла, очень быстро растет с увеличением сложности системы. [c.208]

Особенность указанного подхода состоит в отсутствии простой связи новой системы внутренних координат с действительными декартовыми координатами молекулы. Это значит, что поиск в пространстве углов вращения (случайным образом или с помощью постоянных приращений) не эквивалентен поиску в реальном конформационном пространстве, определяемом декартовыми координатами всех атомов. Математическая связь частных производных по декартовым переменным и внутренним координатам обеспечивается с помощью элементов специального определителя (якобиана), который можно считать корректировочным множителем при выполнении вычислений. На практике якобианом почти всегда пренебрегают, за исключением тех случаев, когда его вычисление достаточно просто, например нри учете вращения молекул воды в случае моделирования методом Монте-Карло поведения растворов. Можно предположить также, что пренебрежение якобианом впол- 1е оправдано для молекул с глубоким минимумом потенциальной энергии и в особенности в случаях, когда интерес представляет только минимальное значение функции (например, в процедуре минимизации). [c.581]

Подход к идентификации глобального минимума, названного авторами [188] методом Монте Карло-минимизации, состоит из следующих трех этапов а) процедуры Монте Карло, заключающейся в беспорядочном выборе начальной конформации из огромного количества потенциально равновероятных, б) оптимизации этой конформации при произвольном изменении от -180 до 180°С случайно отобранного двугранного угла вращения (ф, V f, (О или у) и в) сопоставлении энергии проминимизированной конформации с результатами предшествующего расчета данной серии. Далее соверпгается переход к следующей итерации с повторной минимизацией той же начальной конформации, но при флуктуации в аналогичных пределах новой переменной, также случайно выбранной. В расчете Met-энкефалина серия заканчивалась после 10000 итераций, занимавших от 4 до 10 ч машинного времени IBM-3090. Всего было проведено 17 беспорядочно-поисковых процедур, стартовавших с разных конформационных состояний. В каждом случае выбор самой низкоэнергетической структуры производился после сопоставления результатов анализа 10000 локальных минимумов. Из 17 генераций в 12 предпочтительной по энергии оказывалась одна и та же конформация, которая и была признана глобальной для Met-энкефалина. В пяти генерациях, т.е. в -30% рассмотренных вариантов, лучшими оказались другие конформации, энергия которых, по крайней мере, на 2 ккал/моль превышала энергию глобальной формы. [c.349]

Можно ли выводы Ли и Шераги в отношении найденной структуры Met-энкефалина считать объективными Является ли метод Монте Карло-Минимизации перспективным для расчета нативных конформаций белков и Механизмов их сборки Адекватен ли он в принципе реальному процессу свертывания белковой цепи У самих авторов на этот счет нет сомнений. Оценивая в заключении статьи возможности предложенной процедуры, они отмечают "Применение метода Монте Карло-минимизации к свертыванию олигопептидов не только способствует пониманию физической сущности процесса свертывания белковой цепи, но также может являться эффективным алгоритмом предсказания нативных структур белка.. ..Более того, поскольку метод Монте Карло-минимизации позволяет проводить исследования крупномасштабных изменений (и белковое свертывание является лишь одним таким примером), то он может быть весьма полез- [c.349]

Перед тем, как ответить на поставленные вопросы и оценить в какой мере оправдан оптимизм Ли и Шераги в отношении перспективности предложенного ими метода, обратимся к результатам конформационного анализа МеС-энкефалина. Как полагают авторы, общее количество локальных минимумов на потенциальной поверхности пентапептида и, следовательно, число потенциально равновероятных структурных вариантов молекулы, составленных только из низкоэнергетических конформационных состояний свободных аминокислотных остатков, равно 10 Из них было проанализировано 17-10" структурных вариантов, т.е. 0,0002% от общего количества, на что затрачено -100 ч машинного времени, т.е. -4 суток. Непрерывный расчет всех минимумов занял бы -210 суток или -5,5 10 лет. Из столь простых выкладок, основанных на приведенных в работе данных, нельзя не прийти к следующим заключениям. Во-первых, трудно признать оправданным отнесение к глобальной одной из конформаций, полученной при рассмотрении крайне малой части исходных приближений (0,0002%) и фактическом игонорировании результатов 5 из 17 проведенных серий итераций с изменением при каждой итерации только одной переменной. Таким образом, исследование пространственного строения МеС-энкефалина не выявило энергетически самой выгодной структуры молекулы и не привело к достижению поставленной авторами конкретной цели. В этом, однако, нет большой беды. Знание у лабильного пентапептида лишь единственной структуры, пусть даже обладающей наименьшей энергией, вряд ли может представить значительньп интерес. Несравненно большую ценность как в чисто научном, так и прикладном отношении имела бы количественная информация о всем наборе низкоэнергетических конформаций гормона. Во-вторых, метод Монте Карло-минимизации не может быть использован в конформационном анализе даже коротких олигопептидов, по крайней мере, по двум причинам из-за множества исходных для минимизации приближений (у Мес-энкефалина их Ю") и неудовлетворительности самой процедуры оптимизации (вариация одной переменной при фиксированных значениях остальных). [c.350]

Данный метод не получил еще достаточно широкого распространения в применении к теории жидкого состояния, поскольку расчеты равновесных свойств жидкости требуют минимизации свободной энергии, а не потенциальной, для чего необходим очень большой объем вычислений. Известно некоторое число работ, посвященных расчету структуры жидкостей методами Монте-Карло и молекулярной динамики [46]. В этих работах для описания взаимодействий молекул жидкости чаще всего применялись потенциалы твердых сфер и реже — потенциалы типа 6—12 и 6-ехр. При этом даже такие жидкости, равновесная структура которых существенно зависит от ориентации молекул, обычно рассматриваются как одноатомные. Так, в работе [47] методом Монте-Карло были рассчитаны термодинамические функции жидкой воды с потенциалами 6-ехр. Понятно, что представление молекул воды в виде сфер не мохсет быть адекватным, в особенности, если речь идет не о термодинамических функциях, а о равновесной конфигурации жидкости. [c.79]

Проблема белка (1997) -- [ c.243 , c.245 , c.351 , c.394 , c.394 , c.486 , c.486 , c.487 , c.487 , c.489 , c.489 , c.491 , c.491 , c.495 , c.495 , c.496 , c.496 , c.524 ]

Проблема белка Т.3 (1997) -- [ c.243 , c.245 , c.351 , c.394 , c.394 , c.486 , c.486 , c.487 , c.487 , c.489 , c.489 , c.491 , c.491 , c.495 , c.495 , c.496 , c.496 , c.524 ]

Справочник химика 21

Химия и химическая технология