분자 동역학 시뮬레이션 및 분수 구조 플럭투에이션 분석에서 모바일 및 강체 서브구조의 자동 식별

분자 동역학에서 구조의 이동성 분석은 데이터 해석에서 중요한 역할을 하며, 특히 생체 분자의 시뮬레이션에서 더욱 그러합니다. 시뮬레이션에서 계산되는 가장 일반적인 이동성 측정치는 구조의 제곱 평균 제곱 편차(RMSD)와 제곱 평균 제곱 변동(RMSF)입니다. 이는 각 트래젝토리 단계에서 원자 좌표를 기준 구조에 정렬한 후 계산됩니다. 이 강체 정렬은 특정 구조의 작은 부분이 매우 이동성이 클 경우, 모든 원자의 RMSD와 RMSF가 증가하여 구조적 변동의 정량화가 저조하게 되고, 종종 생물학적 기능과 관련된 중요한 변동을 간과하는 결과를 초래할 수 있습니다. 이 작업의 동기는 실용적이고 해석하기 쉬운 구조 이동성의 강력한 측정을 제공하는 것입니다. 우리는 시뮬레이션에서 가장 이동성이 적은 서브구조의 강력한 정렬을 위한 저차 값 최적화(LOVO) 전략을 제안합니다. 이러한 서브구조는 자동으로 방법에 의해 식별됩니다. 알고리즘은 가장 작은 변위를 보이는 구조의 부분을 반복적으로 중첩하는 방식으로 구성됩니다. 따라서 가장 이동성이 적은 서브구조가 식별되어 전반적인 구조적 변동에 대한 보다 명확한 그림을 제공합니다. 이 전략의 해석적 장점을 설명하기 위한 예시가 제공됩니다. 정렬을 수행하기 위한 소프트웨어는 MDLovoFit라는 이름으로 무료 소프트웨어로 제공됩니다: http://leandro.iqm.