蛋白質のレアイベントに対する準平衡論的分子シミュレーション法の開発

本研究の目的は、蛋白質の構造変化のような、現実にはミリ秒以上かかる蛋白質のレアイベントを捉えることができる分子シミユレーション法の開発である。通常の分子動力学法では、長くても数十nsの座標履歴を計算できる程度で、蛋白質の機能に関わる運勲の時間スケール(μs〜s)とは差が大きい。このような困難を克服するため、本研究では、二つの方向から研究を行った。(1)実時間のサンプリングではなく、人工的に幅広い構造空間をサンプリングするための拡張アンサンブル法の開発と(2)大量計算を効率的に行うための超並列計算機用分子シミュレーションシステムの開発である。拡張アンサンブル法として、多数の分子シミュレーションの結果を統計誤差最小になるように重ね合わせることで自由エネルギーランドスケープを得ることのできるWeighted Histogram Analysis Method(WHAM)と、分子種の違いに対応する自由エネルギー変化を精度よく求めることのできるλダイナミクス法を組み合わせた分子シミュレーションシステムを開発した。一方、分子動力学シミュレーションの並列計算では、計算対象のシステムが巨大になったときにも効率がよい空間分割法を適用し、この方法の問題点である負荷の不均一性による効率低下の問題を、CPUの負荷を実行時に判定し、通信を少なく抑えながら、次第に高速になっていく動的負荷分散法の開発により解決した。

本研究の目的は、蛋白質の構造変化のような、現実にはミリ秒以上かかる蛋白質のレアイベントを捉えることができる分子シミユレーション法の開発である。通常の分子動力学法では、長くても数十nsの座標履歴を計算できる程度で、蛋白質の機能に関わる運勲の時間スケール(μs〜s)とは差が大きい。このような困難を克服するため、本研究では、二つの方向から研究を行った。(1)実時間のサンプリングではなく、人工的に幅広い構造空間をサンプリングするための拡張アンサンブル法の開発と(2)大量計算を効率的に行うための超並列計算機用分子シミュレーションシステムの開発である。拡張アンサンブル法として、多数の分子シミュレーションの結果を統計誤差最小になるように重ね合わせることで自由エネルギーランドスケープを得ることのできるWeighted Histogram Analysis Method(WHAM)と、分子種の違いに対応する自由エネルギー変化を精度よく求めることのできるλダイナミクス法を組み合わせた分子シミュレーションシステムを開発した。一方、分子動力学シミュレーションの並列計算では、計算対象のシステムが巨大になったときにも効率がよい空間分割法を適用し、この方法の問題点である負荷の不均一性による効率低下の問題を、CPUの負荷を実行時に判定し、通信を少なく抑えながら、次第に高速になっていく動的負荷分散法の開発により解決した。