Markov state model reveals folding and functional dynamics in ultra-long MD trajectories.
Markov state model reveals folding and functional dynamics in ultra-long MD trajectories.
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DOI：
10.1021/ja207470h
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发表时间：
2011-11-16
影响因子：
15
通讯作者：
Pande VS
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Lane TJ;Bowman GR;Beauchamp K;Voelz VA;Pande VS
最近已经采用了两种策略来推动分子模拟到长的、生物相关的时间尺度：基于投影的结果分析，来自产生少量超长轨迹的专用硬件，以及用马尔可夫状态模型（MSM）执行的大规模并行采样的统计解释。在这里，我们通过从超长轨迹构建马尔可夫模型来评估MSM作为分析方法，特别是FiP 35 WW域的两个先前报道的100 μs轨迹（Shaw et.（2010）Science，330：341-346）。我们发现，MSM方法产生新的见解。它发现了新的具有统计学意义的折叠途径，其中WW结构域的β-发夹可以首先形成。该过程的速率在直接定量比较中接近实验值（时间尺度为5.0 μs和100 ns），在约2倍内。最后，枢纽样的MSM拓扑结构和鉴定的全息构象预测WW域如何可能通过构象选择机制发挥作用。
Two strategies have been recently employed to push molecular simulation to long, biologically relevant timescales: projection-based analysis of results from specialized hardware producing a small number of ultra-long trajectories and the statistical interpretation of massive parallel sampling performed with Markov state models (MSMs). Here, we assess the MSM as an analysis method by constructing a Markov model from ultra-long trajectories, specifically two previously reported 100 μs trajectories of the FiP35 WW domain (Shaw et. al. (2010) Science, 330: 341–346). We find that the MSM approach yields novel insights. It discovers new statistically significant folding pathways, in which either beta-hairpin of the WW domain can form first. The rates of this process approach experimental values in a direct quantitative comparison (timescales of 5.0 μs and 100 ns), within a factor of ~2. Finally, the hub-like topology of the MSM and identification of a holo conformation predicts how WW domains may function through a conformational selection mechanism.
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