Simulação dinâmica molecular
- Gabriela Goes da Cunha
- 11 de jan.
- 3 min de leitura
Atualizado: 12 de jan.
O último procedimento de coleta de dados foram as simulações dinâmicas moleculares, visando avaliar o comportamento do complexo proteína-ligante em um ambiente aquoso. Nessa etapa, somente o PJ34 (grupo controle) e a Amostra 4 foram submetidos a esse experimento.
Fonte: UCSF ChimeraX-1.8 (MENG et al., 2023)
Para a simulação, foi utilizado o software GROMACS (ABRAHAM et al., 2015) (BEKKER et al., 1993) (BERENDSEN et al., 1995) (HESS et al., 2008) (LINDAHL et al., 2001) (PÁLL et al., 2015) (PRONK et al., 2013) (VAN DER SPOEL et al., 2005) e o campo de força CHARMM36 all-atom force field (July 2022), além do modelo de água CHARMM-modified TIP3P. A topologia do ligante foi preparada no CGenFF (VANOMMESLAEGHE et al., 2010). A simulação foi de 10 ns. Os arquivos usados na simulação estão disponíveis aqui.

Fonte: Autoras
O gráfico de raio de giro por tempo retrata a compactação ou expansão estrutural de moléculas por meio da distribuição dos átomo levando em consideração o centro de massa do complexo. Os dados são relativamente estáveis, com uma diminuição mais acentuada por volta dos 4 ns, que se recupera rapidamente, e uma tendência crescente no final da simulação, indicando uma expansão.

Fonte: Autoras
O gráfico RMSD (Desvio Quadrático Médio da Raiz) retrata a deslocamento do sistema em relação a conformação inicial da simulação. Assim, é possível perceber que, após um período de estabilidade até 6 ns, há uma mudança conformacional, a qual se estabiliza no final da simulação.

Fonte: Autoras
O gráfico SASA (Área de Superfície Acessível ao Solvente) indica a exposição do complexo ao solvente (água). Não há uma tendência evidente no tempo limitado da simulação.

Fonte: Autoras
O gráfico RMSF (Flutuação Quadrática Média da Raiz) reflete a flexibilidade dos resíduos da proteína durante a simulação. Há regiões da exotoxina A com mais estabilidade estrutural (por volta do resíduo 550) e outras com mais flexibilidade (por volta do resíduo 490).
ABRAHAM, Mark James et al. GROMACS: High performance molecular simulations through multi-level parallelism from laptops to supercomputers. SoftwareX, v. 1, p. 19-25, 2015. Disponível em: <https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2352711015000059>. Acesso em: 20. dez. 2024
BEKKER, Henk et al. Gromacs-a parallel computer for molecular-dynamics simulations. In: 4th international conference on computational physics (PC 92). World Scientific Publishing, 1993. p. 252-256. Disponível em: <https://research.rug.nl/en/publications/gromacs-a-parallel-computer-for-molecular-dynamics-simulations>. Acesso em: 20. dez. 2024
BERENDSEN, Herman JC; VAN DER SPOEL, David; VAN DRUNEN, Rudi. GROMACS: A message-passing parallel molecular dynamics implementation. Computer physics communications, v. 91, n. 1-3, p. 43-56, 1995. Disponível em: <https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/001046559500042E>. Acesso em: 20. dez. 2024
HESS, Berk et al. GROMACS 4: algorithms for highly efficient, load-balanced, and scalable molecular simulation. Journal of chemical theory and computation, v. 4, n. 3, p. 435-447, 2008. Disponível em: <https://pubs.acs.org/doi/abs/10.1021/ct700301q>. Acesso em: 20. dez. 2024
LINDAHL, Erik; HESS, Berk; VAN DER SPOEL, David. GROMACS 3.0: a package for molecular simulation and trajectory analysis. Molecular modeling annual, v. 7, p. 306-317, 2001. Disponível em: <https://link.springer.com/article/10.1007/s008940100045>. Acesso em: 20. dez. 2024
MENG, Elaine C. et al. UCSF ChimeraX: Tools for structure building and analysis. Protein Science, v. 32, n. 11, p. e4792, 2023. Disponível em: <https://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1128/mcb.4.4.642-650.1984>. Acesso em: 12 ago. 2024.
PÁLL, Szilárd et al. Tackling exascale software challenges in molecular dynamics simulations with GROMACS. In: Solving Software Challenges for Exascale: International Conference on Exascale Applications and Software, EASC 2014, Stockholm, Sweden, April 2-3, 2014, Revised Selected Papers 2. Springer International Publishing, 2015. p. 3-27. Disponível em: <https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-319-15976-8_1>. Acesso em: 20. dez. 2024
PRONK, Sander et al. GROMACS 4.5: a high-throughput and highly parallel open source molecular simulation toolkit. Bioinformatics, v. 29, n. 7, p. 845-854, 2013. Disponível em: <https://academic.oup.com/bioinformatics/article/29/7/845/253065?login=false>. Acesso em: 20. dez. 2024
VAN DER SPOEL, David et al. GROMACS: fast, flexible, and free. Journal of computational chemistry, v. 26, n. 16, p. 1701-1718, 2005. Disponível em: <https://onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1002/jcc.20291>. Acesso em: 20. dez. 2024
VANOMMESLAEGHE, Kenno et al. CHARMM general force field: A force field for drug‐like molecules compatible with the CHARMM all‐atom additive biological force fields. Journal of computational chemistry, v. 31, n. 4, p. 671-690, 2010. Disponível em: <https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC2888302/>. Acesso em: 20. dez. 2024


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