¿Qué quieres decir con estructura proteica es importante? Supongo que quiere referirse como el estado de plegamiento de la proteína. En los últimos años se resolvió la estructura de muchas proteínas de RMN que no es la estructura real de la proteína en un estado biológico. El fenómeno de plegamiento de la proteína en su estado biológico es la estructura real de la proteína.
Para predecir el plegamiento de proteínas, debe realizar una simulación de dinámica molecular de micro a mili segundo rango. Recientemente, la investigación de DE Shaw publicó un artículo muy interesante en la revista Science sobre eso. Realizar una simulación de dinámica molecular en una escala de microsegundos o milisegundos será muy exhaustivo desde el punto de vista computacional y posiblemente necesite alguna supercomputadora MD de propósito especial como Anton, desarrollada por la investigación de DE Shaw.
Pero, de nuevo, si tiene un clúster basado en múltiples GPU, puede lograr ese nivel de precisión en el plegamiento de proteínas utilizando el clúster HPC común.
- En los métodos QM / MM, ¿por qué el enfoque QM tiene una mayor precisión y el enfoque MM tiene una mayor velocidad?
- ¿Por qué a altas velocidades falla la mecánica newtoniana?
- ¿De qué se trata el enredo cuántico? ¿Cómo puede comunicarse una vibración de un objeto a otro cuando están separados por el espacio?
- ¿Por qué el modelo de Bohr no puede predecir el espectro de líneas para átomos distintos al hidrógeno?
- ¿Cuáles son los experimentos o los efectos en los cuales el componente magnético de la luz se usa principalmente en lugar del eléctrico?
Debajo de una cita de Wikipedia:
“Las técnicas de novo o ab initio para la predicción computacional de la estructura de la proteína están relacionadas, pero son estrictamente distintas de los estudios experimentales de plegamiento de proteínas. La Dinámica Molecular (MD) es una herramienta importante para estudiar el plegamiento de proteínas y la dinámica en silicio. [36] Primer plegamiento de equilibrio las simulaciones se realizaron utilizando un modelo de solvente implícito y un muestreo general. [37] Debido al costo computacional, las simulaciones plegables ab initio MD con agua explícita se limitan a péptidos y proteínas muy pequeñas. [38] [39] Las simulaciones MD de proteínas más grandes permanecen restringidas a dinámica de la estructura experimental o su despliegue a alta temperatura. Para simular procesos de plegamiento a largo plazo (más de aproximadamente 1 microsegundo), como el plegamiento de proteínas de pequeño tamaño (aproximadamente 50 residuos) o más grandes, algunas aproximaciones o simplificaciones en modelos de proteínas puede introducirse para acelerar el proceso de cálculo. [40] [41]
Ariel Fernández ha introducido un enfoque de “metadinámica” mediante el cual la dinámica de torsión de la cadena principal de la proteína es de grano grueso por las restricciones conformacionales naturales de cada residuo para acceder a escalas de tiempo de plegado realistas. [42] [43] Esta contribución identifica la tensión interfacial proteína-agua conocida como tensión epiestructural como una guía del proceso de plegado.
El proyecto de computación distribuida 5-petaFLOP [protegido por correo electrónico] simula el plegamiento de proteínas utilizando el tiempo de procesamiento inactivo de CPU y GPU de computadoras personales de voluntarios. El proyecto tiene como objetivo comprender el plegamiento de proteínas y acelerar el diseño de medicamentos para la investigación de enfermedades.
Se han realizado largas simulaciones de trayectoria continua en Anton, una supercomputadora masivamente paralela diseñada y construida alrededor de ASIC e interconexiones personalizadas por DE Shaw Research. El resultado publicado más largo de una simulación realizada con Anton es una simulación de NTL9 de 1.112 milisegundos a 355 K. [44] ”
