生物分子动力学中静电相互作用计算的镜像方法研究

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AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    10971181
  • 项目类别：
    面上项目
  • 资助金额：
    24.0万
  • 负责人：
    薛长峰
  • 依托单位：
    盐城工学院
  • 学科分类：
    A0504.微分方程数值解
  • 结题年份：
    2012
  • 批准年份：
    2009
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2010-01-01 至2012-12-31

项目摘要

电荷间的静电相互作用对生物大分子的结构、动态特性及功能起着决定性的作用，因而设计生物分子中静电相互作用的精确而快速的计算方法必将对生物系统的计算机模拟有着现时和深远的意义。本课题着眼于生物分子模拟中的混合显隐溶剂模型，基于纯水溶剂反应场计算方面开创性的研究成果，设计生物分子动力学模拟中静电相互作用计算的高精高效的镜像方法。对低浓度离子溶剂，设计更高阶精度(6阶、8阶)的离子溶剂感应下的反应场的多重镜像法。对高浓度离子溶剂，利用扰动法的思想设计其感应下的反应场的多重镜像法。将所提出的高精度的多重镜像法与高效率的快速多极法结合在一起，设计并在计算机上实现混合显隐溶剂模型中静电相互作用的高精高效的计算方法。通过液态水的分子动力学模拟，来评估所获得的静电相互作用的计算方法在生物大分子动力学模拟应用中的有效性。同时探讨将镜像法推广到非球状，特别是椭球状，绝缘腔反应场计算的可行性。

结项摘要

电荷间的静电相互作用对生物大分子的结构、动态特性及功能起着决定性的作用，因而设计生物分子中静电相互作用的快速而精确的计算方法必将对生物系统的计算机模拟有着现时和深远的意义。本课题基于纯水溶剂反应场计算方面开创性的研究成果，设计了生物分子动力学模拟中静电相互作用计算的高精高效的镜像方法。首先，针对常用的阶跃二层电介质混合显隐溶剂模型，提出了计算球状绝缘腔中低浓度离子溶剂感应下反应场的6阶精度镜像法。其次，着眼于形状不规则的生物大分子的动力学模拟，一方面，提出了旋转椭球状和一般椭球状绝缘腔下的拟调和三层连续电介质混合溶剂模型，给出了该模型下广义库仑势和自极化势的精确解析表达式。另一方面，对一般的三层连续电介质混合溶剂模型，设计了计算广义库仑势和自极化势的稳定数值方法，并将其应用到有限势阱类球状半导体量子点的电子态的数值模拟中。同时，还将上述结果进一步推广到平面扩散界面情形，并应用到生物膜的计算机模拟中。最后，提出了计算旋转椭球状和一般椭球状绝缘腔中反应场的镜像法。并以此为基础，将镜像溶剂模型（ICSM）加以推广，建立了不规则生物大分子动力学模拟中的广义镜像溶剂模型（GICSM）。将镜像方法与快速多极法（FMM）结合在一起，设计并实现了混合显隐溶剂模型（椭球腔）中的O(N)静电相互作用的计算方法。通过液态水的分子动力学模拟，验证了广义镜像溶剂模型的有效性。

项目成果

期刊论文数量（5）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（0）
专利数量（0）
Coulomb Green's function and image potential near a planar diffuse interface, revisited
重新审视平面漫反射界面附近的库仑格林函数和像势
  • DOI：
    10.1016/j.cpc.2012.08.009
  • 发表时间：
    2013
  • 期刊：
    Computer Physics Communications
  • 影响因子：
    6.3
  • 作者：
    Changfeng Xue, Shaozhong Deng
  • 通讯作者：
    Changfeng Xue, Shaozhong Deng
Numerical calculation of electronic states in ellipsoidal finite-potential quantum dots with an off-center impurity
偏心杂质椭球有限势量子点电子态的数值计算
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    Physica E: Low-dimensional Systems and Nanostructures
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Changfeng Xue, Shaozhong Deng
  • 通讯作者：
    Changfeng Xue, Shaozhong Deng

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其他文献

Quasi-stability and quasi-synchronization control of quaternion-valued fractional-order discrete-time memristive neural networks
四元值分数阶离散时间忆阻神经网络的准稳定性和准同步控制
  • DOI：
    10.1016/j.amc.2020.125851
  • 发表时间：
    2021-04
  • 期刊：
    Applied Mathematics and Computation
  • 影响因子：
    4
  • 作者：
    李若霞;曹进德;薛长峰;R. Manivannan
  • 通讯作者：
    R. Manivannan

其他文献

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  • 批准号：
  • 批准年份：
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    面上项目
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    面上项目

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课题项目：调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要：

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题，其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子，其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而，TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用，影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法，探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用，为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义，并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路：

科学问题：TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达？
前期研究：已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应，但其具体机制尚不明确。
研究创新点：本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线：包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术：TRIM2与病毒RNA的相互作用分析，IFN-β启动子活性检测。
实验模型：使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
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