馬提尼粗粒度力場應(yīng)用說明(The Martini Coarse-Grained Force Field)
粗?;M- Coarse-grained simulation
在各種模擬技術(shù)中使用粗?;–oarse-grained, CG)模擬進(jìn)行研究,是一種有效的手段,CG可以增大體系的時間和長度尺度,這是傳統(tǒng)的全原子(All-Atom, AA)模型所無法實現(xiàn)的。粗粒化模型的總體目標(biāo)是提供一個簡單的模型,計算速度快、易于使用,但足夠靈活可適用于大范圍的生物分子系統(tǒng)。
在粗粒化模擬的力場廣泛使用的是Martini力場,該力場是一種適用于生物分子系統(tǒng)分子動力學(xué)模擬的粗?;?/strong>。Martini的官網(wǎng):http://cgmartini.nl/index.php,官網(wǎng)中有詳細(xì)的教程,后面會慢慢講解。Martini力場為各種生物分子提供參數(shù),包括許多不同的脂質(zhì)、膽固醇、氨基酸、糖、DNA、富勒烯、膠原蛋白和樹突狀分子等。下面介紹有關(guān)martini的由來和簡介:
1.Martini name
“Martini”這個力場名稱是在2007年發(fā)布力場2.0版本時命名的。Martini是荷蘭格羅寧根市的昵稱,也是力場的發(fā)源地,并一直持續(xù)發(fā)展至今。這座城市的著名地標(biāo)是100米高的Martini塔(圖1 )。這個名字也體現(xiàn)了同名雞尾酒(圖2)的普遍性;一些簡單的成分(化學(xué)成分)是如何不斷變化,創(chuàng)造出一種復(fù)雜的口味。


2.Martini Mapping
Martini模型是基于4:1的映射,即除環(huán)狀分子外,平均四個重原子有一個相互作用中心表示。映射小的環(huán)狀片段或分子的幾何特異性(如苯、膽固醇和若干氨基酸),一般的4:1映射規(guī)則是不夠的。因此環(huán)狀分子的映射率更高(高達(dá)2:1)。該模型考慮了四種主要的相互作用位點類型:極性粒子(Polar,P)、弱極性粒子(non-polar, N)、帶電粒子(charged,Q)、非極性離子(apolar,C)。在一個主類型中,子類型通過一個字母表示氫鍵的強弱(d = donor, a = acceptor, da = both, 0 = none),或者通過數(shù)值表示極性程度(1 = 低極性,5代表高極性)。代表性生物分子的映射圖譜如圖3所示。出于計算效率的考慮,CG珠子的質(zhì)量被設(shè)置為72 amu(對應(yīng)4個水分子),除了環(huán)形結(jié)構(gòu)的珠子,其余質(zhì)量被設(shè)置為45 amu。

圖3 原子級(AA)的化學(xué)結(jié)構(gòu)與粗粒度(CG)之間的映射Martini模型用于DPPC、膽固醇、水、苯、蛋白質(zhì)螺旋片段和一些氨基酸(纈氨酸、谷氨酸、精氨酸和色氨酸)。CG珠顯示為透明的VDW球,在蛋白質(zhì)螺旋片段中,AA和CG表示并排顯示,CG主鏈珠用小球體表示。
3.Martini implementation
CG力場最初是為了方便Gromacs軟件使用,后面勢能函數(shù)的一般形式經(jīng)過轉(zhuǎn)換也能把CG模型應(yīng)用于NAMD、Desmond。
4.Martini topology
脂質(zhì):Martini力場最初是針對脂類系統(tǒng)開發(fā)的;脂質(zhì)模型已在多種類型的體系中進(jìn)行了全面測試,不僅包括雙分子層體系,還包括膠束、單層、六角形和立方相體系。
蛋白、碳水化合物、水模型、納米材料、膠束、DNA、聚合物、
5.How to make martini topology
第一步:將全原子化學(xué)結(jié)構(gòu)映射到CG表示
將分子分解成小的化學(xué)構(gòu)件,理想情況下每個構(gòu)件有四個重原子。因為大多數(shù)分子不能完全映射到由四個重原子組成的珠子上,所以有些珠子會代表更多或更少的原子數(shù)目。
第二步:選擇合適的鍵合作用
對于大多數(shù)分子來說,使用標(biāo)準(zhǔn)鍵長(0.47 nm)和力常數(shù)(1250 KJ/mol/nm^2)似乎是很有效的。在使用不同的值來更好的表示基礎(chǔ)化學(xué)結(jié)構(gòu)的情況下,在調(diào)整這些值方面沒有限制。特別是對環(huán)狀結(jié)構(gòu),需要更小的鍵長。
第三步:通過與AA級模擬或?qū)嶒灁?shù)據(jù)進(jìn)行比較,對模型進(jìn)行優(yōu)化
粗?;^程并不一定會導(dǎo)致粒子類型和鍵合相互作用的唯一分配。改進(jìn)粗?;P偷姆椒ㄊ桥cAA級模擬進(jìn)行比較,類似于使用量化計算改進(jìn)原子模型。結(jié)構(gòu)的比較對于優(yōu)化鍵合作用特別有用。
參考文獻(xiàn):
https://link.springer.com/protocol/10.1007/978-1-62703-017-5_20