Performance efficient macromolecular mechanics via sub-nanometer shape based coarse graining.
Performance efficient macromolecular mechanics via sub-nanometer shape based coarse graining.
复制标题
DOI：
10.1038/s41467-023-37801-5
复制
发表时间：
2023-04-10
影响因子：
16.6
通讯作者：
Perilla, Juan R.
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Bryer, Alexander J.;Rey, Juan S.;Perilla, Juan R.
通过粗粒建模进行降维是生物分子研究中的一个有价值的工具。对于大型装配体，超粗模型通常是基于知识的，依赖先验信息来参数化模型，从而阻碍了一般预测能力。在这里，我们展示了基于形状的粗粒化 (SBCG) 方法的重大进展，我们将其称为 SBCG2。 SBCG2 利用代表网络的拓扑的重新制定的公式，使高粒度建模成为可能，并保留维持装配特性的原子细节。此外，我们提出了一种基于电荷密度傅里叶壳相关性的粒度选择方法，并另外开发了一种细化方法来优化、调整和验证高粒度模型。我们用圆锥形 HIV-1 衣壳和异多聚体 cofilin-2 结合肌动蛋白丝展示了我们的方法。我们的方法可在视觉分子动力学 (VMD) 软件套件中使用，并采用与 CHARMM 兼容的哈密顿量，可在 GPU 驻留的 NAMD3 分子动力学引擎中实现高性能模拟。 在这里，作者报告了 SBCG2 对基于神经网络、基于形状的粗粒度 (SBCG) 方法的更新，用于创建具有原子细节的粗粒度分子拓扑。他们展示了 SBCG2 如何降低模拟非常大的组件（例如 HIV-1 衣壳）的计算成本，从而允许在商用硬件上进行模拟。
Dimensionality reduction via coarse grain modeling is a valuable tool in biomolecular research. For large assemblies, ultra coarse models are often knowledge-based, relying on a priori information to parameterize models thus hindering general predictive capability. Here, we present substantial advances to the shape based coarse graining (SBCG) method, which we refer to as SBCG2. SBCG2 utilizes a revitalized formulation of the topology representing network which makes high-granularity modeling possible, preserving atomistic details that maintain assembly characteristics. Further, we present a method of granularity selection based on charge density Fourier Shell Correlation and have additionally developed a refinement method to optimize, adjust and validate high-granularity models. We demonstrate our approach with the conical HIV-1 capsid and heteromultimeric cofilin-2 bound actin filaments. Our approach is available in the Visual Molecular Dynamics (VMD) software suite, and employs a CHARMM-compatible Hamiltonian that enables high-performance simulation in the GPU-resident NAMD3 molecular dynamics engine. Here the authors report SBCG2 an update to the neural network based, Shape-Based Coarse Graining (SBCG) approach for creating coarse grained molecular topologies with atomistic detail. They show how SBCG2 can reduce the computational costs of simulating very large assemblies like the HIV-1 capsid allowing simulation on commodity hardware.
登录
查看更多内容
影响因子：
5.5
作者：
Han, Wei;Wan, Cheuk-Kin;Wu, Yun-Dong
通讯作者：
Wu, Yun-Dong
影响因子：
4.4
作者：
ESSMANN, U;PERERA, L;PEDERSEN, LG
通讯作者：
PEDERSEN, LG
影响因子：
3.9
作者：
Chelakkot, Raghunath;Gopinath, Arvind;Hagan, Michael F.
通讯作者：
Hagan, Michael F.
影响因子：
4.4
作者：
Durumeric, Aleksander E. P.;Voth, Gregory A.
通讯作者：
Voth, Gregory A.
影响因子：
5.6
作者：
Clementi, C;Nymeyer, H;Onuchic, JN
通讯作者：
Onuchic, JN