Narzędzia do wielkoskalowych symulacji dużych układów biomolekularnych

Kierownik projektu: Adam Liwo

Realizatorzy:

  • Victoria Bielecki
  • Iga Biskupek
  • Joanna Biss
  • Krzysztof Bojarski
  • Łukasz Golon
  • Yi He
  • Agnieszka Karczyńska
  • Emilia Lubecka
  • Joanna Makowska
  • Karolina Zięba
  • Stanisław Ołdziej
  • Gia Maisuradze

Uniwersytet Gdański

Wydział Chemii

Gdańsk

Data otwarcia: 2021-01-28

Streszczenie projektu

Symulacje są obecnie powszechnie stosowanym narzędziem w badaniu procesów z udziałem biocząsteczek. Z uwagi na rozmiary układów symulacje wieloskalowe, w których operuje się w zależności od potrzeb reprezentacją o różnej rozdzielczości są koniecznością [1]. Na najwyższym poziomie rozdzielczości jest opis kwantowy, w wyróżnione są jądra atomowe i elektrony, na niższym opis dokładny na poziomie atomowym, gdzie każdy atom jest traktowany oddzielnie ale nie rozróżnia się elektronów, na jeszcze niższym różne stopnie opisu gruboziarnistego, w którym grupy atomów lub całe podstruktury albo molekuły są traktowane jako jednostki, zaś na najniższym opis mezoskopowy i opis układu jako kontinuum. Aby informacje otrzymane z obliczeń na różnych poziomach były ze sobą zgodne, opisy te muszą być oparte na fizyce układu. W przypadku przejścia od opisu kwantowego do dokładnego na poziomie atomowym narzędziem takim jest parametryzacja powierzchni energii w przybliżeniu Borna-Oppenheimera, zaś w przypadku opisu gruboziarnistego parametryzacja powierzchni potencjału średniej siły. To podejście jest rozwijane od wielu lat przez naszą grupę badawczą, czego wynikiem jest JEDNOROŻEC: Jednolity Model Gruboziarnisty makromolekuł biologicznych (ang. UNIfied Coarse gRaiNed Model, UNICORN), którego poprzednikiem był gruboziarnisty model UNRES białek [2]. Model ten sprawdził się zarówno w modelowaniu struktur makromolekuł biologicznych, jak i w modelowaniu ich dynamiki, agregacji i procesów biologicznych zachodzących z ich udziałem. Ostatnio opracowaliśmy spójną teorię konstrukcji opartych na fizyce gruboziarnistych pól siłowych, oparty o formalizm kumulantów klastrowych Kubo [3] i analityczne rozwinięcie kumulantów w szereg potęgowy [4]. Dzięki rygorystycznemu oparciu modelu na fizyce statystycznej model UNICORN jest w stanie wiarygodnie symulować biocząsteczki i procesy z ich udziałem, pomimo bardzo silnego uproszczenia (2 centra oddziaływań na resztę aminokwasową białka lub na nukleotyd i 1 centrum na resztę cukrową). Metoda wraz z najnowszą parametryzacją pola siłowego [5] została udostępniona środowisku naukowemu w postaci pakietu oprogramowania dostępnego na stronie www.unres.pl, w postaci serwera umożliwiającego symulacje białek [7] i ich kompleksów [8].
W ramach wnioskowanego projektu model UNICORN będzie rozwijany, zarówno w celu zwiększenia dokładności modelowania na obecnym poziomie gruboziarnistym, usprawnienia algorytmów symulacji oraz rozszerzenia na badanie coraz to większego zakresu problemów, jak i zwiększania poziomu uproszczenia, w celu symulowania wirusów, struktur subkomórkowych, włączając w to organelle. Specyficzne zadania są jak następuje:
1. Opracowanie modułu oddziaływań białek z cukrami i wykalibrowanie opracowanych już potencjałów w celu poprawnego oddawania charakterystyk strukturalnych i termodynamicznych tych układów.
2. Parametryzacja lokalnych i korelacyjnych potencjałów oddziaływań z udziałem łańcuchów bocznych.
3. Wprowadzenie algorytmu Cicottiego dynamiki Langevina do dynamiki molekularnej w modelu UNICORN, z uwzględnieniem pięciopasmowej macierzy bezwładności, co powinno znacząco poprawić termalizację symulacji dla dużych układów i wytestowanie tego algorytmu na dużych układach (kapsydach wirusów).
4. Udoskonalenie hamiltonowskiej metody wymiany replik do symulacji z wykorzystaniem danych eksperymentalnych: magnetycznego rezonansu jądrowego, sieciowania chemicznego i małokątowego rozpraszania promieni rentgenowskich, w celu znajdowania struktur dużych białek i ich kompleksów w roztworze, również z uwzględnieniem równowagi konformacyjnej.
5. Rozszerzenie poziomu gruboziarnistości na elementy strukturalne (domeny i całe cząsteczki białek, kwasy nukleinowe) oraz opracowanie i sparametryzowanie odpowiednich opartych na fizyce potencjałów i algorytmu dynamiki molekularnej.
6. Testowanie opracowanych potencjałów i algorytmów w eksperymentach CASP https://www.predictioncenter.org/ i CAPRI https://www.ebi.ac.uk/pdbe/complex-pred/capri/ przewidywania struktur białek i ich kompleksów.
[1] Kmiecik, S, Gront, D, Koliński, M, Wieteska, L, Dawid, A and Koliński, A, Chem. Rev., 116, 7898–7936 (2016).
[2] Liwo, A., Baranowski, M., Czaplewski, C., Gołaś, E., He, Y., Jagieła, D., Krupa, P., Maciejczyk, M., Makowski, M., Mozolewska, M. A., Niadzvedtski, A., Ołdziej, S., Scheraga, H. A., Sieradzan, A. K., S´ lusarz, R., Wirecki, T., Yin, Y. and Zaborowski, B., J. Mol. Model., 20, 2306 (2014).
[3] Kubo, R., J. Phys. Soc. Japan, 17, 1100–1120 (1962).
[4] Sieradzan, Adam K., Makowski, Mariusz, Augustynowicz, Antoni and Liwo, Adam, J. Chem. Phys., 146, No. 12, 124106 (2017).
[5] Liwo, A., Sieradzan, A. K., Lipska, A. G., Czaplewski, C., Joung, I., Żmudzińska, W., Hałabis, A. and Ołdziej, S., J. Chem. Phys., 150, 155104 (2019).
[6] Liwo, A., Khalili, M., Czaplewski, C., Kalinowski, S., Ołdziej, S., Wachucik, K. and Scheraga, H.A., J. Phys. Chem. B, 111, 260–285 (2007).
[7] Czaplewski, C., Karczyńska, A., Sieradzan, A. K. and Liwo, A., Nucl. Acids Res., 46, W304–W309 (2018).
[8] Krupa, P., Karczyńska, A. S., Mozolewska, M. A., Liwo, A. and Czaplewski, C., Bioinformatics, doi:10.1093/bioinformatics/btaa897 (2020).


← Powrót do spisu projektów

CONTACT

Our consultants help future and novice users of specialized software installed on High Performance Computers (KDM) at the TASK IT Center.

Contact for High Performance Computers, software / licenses, computing grants, reports:

kdm@task.gda.pl

Administrators reply to e-mails on working days between 8:00 am – 3:00 pm.