Using generalized ensemble simulations and Markov state models to identify conformational states.
Using generalized ensemble simulations and Markov state models to identify conformational states.
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DOI：
10.1016/j.ymeth.2009.04.013
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发表时间：
2009-10
期刊：
影响因子：
4.8
通讯作者：
Pande, Vijay S.
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Bowman, Gregory R.;Huang, Xuhui;Pande, Vijay S.
理解分子构象动力学的一部分是绘制出它占据的主导亚稳态或长寿命状态。一旦被识别，则可以确定这些状态之间的转换速率，以便创建系统构象动力学的完整模型。在这里，我们描述了使用MSMBuilder包（现在可在https：//simtk.org/home/msmbuilder/获得）来构建马尔可夫状态模型（MSM），以识别来自广义枚举（GE）模拟以及其他模拟数据集的亚稳态。除了构建MSM之外，代码还包括模型评估和可视化工具。
Part of understanding a molecule’s conformational dynamics is mapping out the dominant metastable, or long lived, states that it occupies. Once identified, the rates for transitioning between these states may then be determined in order to create a complete model of the system’s conformational dynamics. Here we describe the use of the MSMBuilder package (now available at https://simtk.org/home/msmbuilder/) to build Markov State Models (MSMs) to identify the metastable states from Generalized Ensemble (GE) simulations, as well as other simulation datasets. Besides building MSMs, the code also includes tools for model evaluation and visualization.
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影响因子：
2.9
作者：
KARPEN, ME;TOBIAS, DJ;BROOKS, CL
通讯作者：
BROOKS, CL
影响因子：
56.9
作者：
FRAUENFELDER, H;SLIGAR, SG;WOLYNES, PG
通讯作者：
WOLYNES, PG
影响因子：
1.1
作者：
Dasgupta, S;Long, PM
通讯作者：
Long, PM
DOI：
10.1073/pnas.2232868100
发表时间：
2003-11-25
影响因子：
11.1
作者：
Nymeyer, H;García, AE
通讯作者：
García, AE
影响因子：
3.3
作者：
Sriraman, S;Kevrekidis, LG;Hummer, G
通讯作者：
Hummer, G