CN106778058A - 基于连续电介质球腔镜像的生物分子动力检测方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了基于连续电介质球腔镜像的生物分子动力检测方法。该方法主要通过构建三层连续电介质的球腔混合镜像溶剂模型实现，该模型包括连续电介质球体和截角八面体所组成。相比于现有技术，本发明更适用于外形接近球状或者近似球状的生物大分子，而且，在实际的生物分子动力学模拟中其运算量要小许多。此外，本发明还可大大降低缓冲层的厚度，甚至可以完全取消缓冲层，从而极大提高了生物分子动力学模拟的效率。

Description

基于连续电介质球腔镜像的生物分子动力检测方法
技术领域
本发明涉及生物大分子动力检测。
背景技术
现有技术下，生物分子模拟中，对处理异构系统的静电相互作用通常采用球腔混合镜像溶剂模型(Y.Lin,A.Baumketner,S.Deng,Z.Xu,D.Jacobs,W.Cai,An image-basedreaction field method for electrostatic interactions in molecular dynamicssimulations of aqueous solutions,J.Chem.Phys.131(2009)154103)。然而对非球状的生物大分子(如肌动蛋白和DNA)，采用球状模腔效率不高。为解决上述问题，本申请人于2014年2月5日公开的公开号为CN 103559424 A的专利文献中公开了一种椭球腔镜像模型下的生物分子动力检测方法。相比于前述的球腔镜像溶剂模型，该椭球腔镜像溶剂模型结构对于对某些细长生物大分子，比如肌动蛋白和DNA，在生物大分子动力学模拟中更有效。
椭球腔镜像溶剂模型结构对于对某些细长生物大分子尽管很有效，但对于球状甚至近似球状的生物大分子而言，通常仍采用球腔混合镜像溶剂模型。利用快速多极子(FMM)算法的球腔混合镜像溶剂模型的计算量是O(N)，而利用PME的全原子模型的计算量是O(NlogN)。从理论上讲，当模拟非常大的系统时，前者肯定比后者快。而当模拟较小的系统时，后者却反而比前者快。其原因是因为在球腔混合镜像溶剂模型中，为了减少“界面效应”而引入缓冲层会带来实际模拟中的计算开销。因此，为提高球腔混合镜像溶剂模型的效率，本发明将三层连续介质模型集成到球腔混合镜像溶剂模型中，并借此降低缓冲层的厚度、甚至可以完全取缔缓冲层。
发明内容
本发明所要解决的问题：在现有的球腔混合镜像溶剂模型(ICSM)中，为极小化所谓的“表面效应”，在显隐溶剂之间需引入厚度至少为0.6nm的一个缓冲层，该缓冲层的引入所带来的开销在一定程度上降低了现有模型的效率。
为解决上述问题，本发明采用的方案如下：
基于连续电介质球腔镜像的生物分子动力检测方法，包括如下步骤：
S1：构建连续电介质球腔混合镜像溶剂模型；所述连续电介质球腔混合镜像溶剂模型包括连续电介质球体和截角八面体；截角八面体位于连续电介质球体内，中心重合；连续电介质球体具有外径为R1、内径为R2的球层；所述球层的介电常数由ε0至εi自外向内连续变化；
S2：找出连续电介质球体内溶剂电荷在截角八面体与连续电介质球体之间的周期镜像；
S3：找出连续电介质球体内电荷在连续电介质球体内外的反应场镜像电荷；
S4：计算源电荷与目标电荷之间的静电相互作用；所述目标电荷是指截角八面体内所有实电荷，所述源电荷是指截角八面体内所有实电荷加上截角八面体与连续电介质球体之间的所有周期镜像电荷再加上连续电介质球体外的所有反应场镜像电荷。
进一步，所述球层的介电常数由ε0至εi自外向内的连续变化为线性模型，也即所述球层的介电常数ε(r)满足公式：
进一步，所述球层的介电常数由ε0至εi自外向内的连续变化为余弦模型，也即所述球层的介电常数ε(r)满足公式：
进一步，所述球层的介电常数由ε0至εi自外向内的连续变化为拟调和模型，也即所述球层的介电常数ε(r)满足公式：其中
本发明的技术效果如下：
相比于椭球腔混合镜像溶剂模型，本发明提出的新模型更适用于外形接近球状或者近似球状的生物大分子，而且，在实际的生物分子动力学模拟中其运算量要小许多。
本发明所提出的集成了拟调和三层连续电介质的球腔混合镜像溶剂模型可大大降低缓冲层的厚度，甚至可以完全取消缓冲层，从而极大提高了生物分子动力学模拟的效率。
附图说明
图1是本发明连续电介质球腔混合镜像溶剂模型在XOZ平面上的截面结构示意图。
图2是本发明截角八面体立体结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明做进一步详细说明。
连续电介质球腔混合镜像溶剂模型，如图1所示，包括连续电介质球体1和截角八面体2。截角八面体2位于连续电介质球体1之内。连续电介质球体1和截角八面体2具有相同的中心点O。截角八面体2的具体结构如图2所示，由6个四边形和8个六边形组成的具有14个面的多面体。该多面体体现在XOZ平面的截面上，如图1所示，为半径为Rc的圆的内接八边形。用数学方法表示，截角八面体2的8个六边形的平面满足方程：6个四边形的平面满足方程：其中,Rc取值满足：2.0nm≤Rc≤5.0nm。连续电介质球体1具有外径为R1、内径为R2的球层。其中，R1和R2取值满足：0.6nm≤R2-Rc≤2.5nm，且1.0nm≤R1-R2≤2.5nm。连续电介质球体1的球层介电常数由ε0至εi自外向内连续变化。也就是，球层最外层的介电常数为ε0，最内层的介电常数为εi，中间部分的介电常数自ε0至εi连续变化。球层的介电常数可以表示为一个值域为[ε0,εi]的关于半径r的连续函数ε(r)。球层的介电常数ε(r)不同的设计造就球层介电常数由ε0至εi自外向内连续变化的不同模型。本发明设计了三种不同的模型：线性模型、余弦模型和拟调和模型。对于线性模型，球层的介电常数ε(r)为线性函数，满足数学公式：此函数当r为R1时，ε(r)＝εo；当r为R2时，ε(r)＝εi。
对于余弦模型，球层的介电常数ε(r)满足数学公式：此函数当r为R1时，ε(r)＝εo；当r为R2时，ε(r)＝εi。对于拟调和模型，球层的介电常数ε(r)满足数学公式：其中此函数当r为R1时，ε(r)＝εo；当r为R2时，ε(r)＝εi。
连续电介质球腔混合镜像溶剂模型结构用于分子动力学模拟时，通过在连续电介质球体1内设置截角八面体2作为分子动力学模拟的主盒子。截角八面体2的中心区域，即图1中用虚线表示的Ⅰ区，用来放置所要模拟的生物大分子。截角八面体2中的其他区域，即图1中的Ⅱ区以及Ⅰ区内未放置生物大分子的部分，放置溶剂。截角八面体2中的生物大分子以及所有的溶剂分子都被看成离散的电荷在原子尺度下研究。图1中所示的Ⅲ区，即连续电介质球体1与截角八面体2之间区域，代表一缓冲区，主要用来避免或减少可能会产生的人为假象。Ⅲ区中的溶剂是Ⅱ区中的溶剂的周期镜像。分布在连续电介质球体1外的溶剂则被模拟成一个连续介质区域，为Ⅳ区。
根据上述的连续电介质球腔混合镜像溶剂模型结构对生物大分子进行动力检测时，其过程具体如下：
S1：构建连续电介质球腔混合镜像溶剂模型；
S2：找出连续电介质球体内溶剂电荷在截角八面体与连续电介质球体之间的周期镜像；
S3：找出连续电介质球体内电荷在连续电介质球体内外的反应场镜像电荷；
S4：计算源电荷与目标电荷之间的静电相互作用。目标电荷是指截角八面体内所有实电荷，源电荷是指截角八面体内所有实电荷加上截角八面体与连续电介质球体之间的所有周期镜像电荷再加上连续电介质球体外的所有反应场镜像电荷。
对于步骤S1，上述的连续电介质球腔混合镜像溶剂模型结构为通过计算机软件程序的方法构建的数学模型，对于本领域技术人员来说，通过上述公式构建连续电介质球体1和截角八面体2的结构模型并不困难，本说明书不再赘述。对于步骤S2和S4，步骤S2和S4的过程与CN 103559424 A的专利文献中所公开的步骤S2和S4相同，本说明书也不再赘述。步骤S3的目的与CN 103559424 A的专利文献中所公开的步骤S3的目的相同，但由于本发明中，连续电介质球体的球层介电常数由ε0至εi自外向内连续变化。其具体实现的方法有所不同。
对集成了拟调和三层连续电介质球腔混合镜像溶剂模型而言，本发明通过对级数解的截断来构造镜像电荷。此时，内层点r处的反应场存在以球面调和函数表示的级数解。首先，将此级数解按转换层厚度参数展开，并保留至一次项，得到
这里，Pn()是勒让德多项式，常系数C1,…,C4仅依赖于a,δ和γ。然后，将近似后的反应场通过一点镜像和二条线镜像表示。最后，用数值积分将线镜像离散得到内层反应场的多重镜像法。

Claims (4)

1.基于连续电介质球腔镜像的生物分子动力检测方法，其特征在于，包括如下步骤：
S1：构建连续电介质球腔混合镜像溶剂模型；所述连续电介质球腔混合镜像溶剂模型包括连续电介质球体和截角八面体；截角八面体位于连续电介质球体内，中心重合；连续电介质球体具有外径为R1、内径为R2的球层；所述球层的介电常数由εo至εi自外向内连续变化；
S2：找出连续电介质球体内溶剂电荷在截角八面体与连续电介质球体之间的周期镜像；
S3：找出连续电介质球体内电荷在连续电介质球体内外的反应场镜像电荷；
S4：计算源电荷与目标电荷之间的静电相互作用；所述目标电荷是指截角八面体内所有实电荷，所述源电荷是指截角八面体内所有实电荷加上截角八面体与连续电介质球体之间的所有周期镜像电荷再加上连续电介质球体外的所有反应场镜像电荷。
2.如权利要求1所述的基于连续电介质球腔镜像的生物分子动力检测方法，其特征在于，所述球层的介电常数由εo至εi自外向内的连续变化为线性模型，也即所述球层的介电常数ε(r)满足公式：
3.如权利要求1所述的基于连续电介质球腔镜像的生物分子动力检测方法，其特征在于，所述球层的介电常数由ε0至εi自外向内的连续变化为余弦模型，也即所述球层的介电常数ε(r)满足公式：
4.如权利要求1所述的基于连续电介质球腔镜像的生物分子动力检测方法，其特征在于，所述球层的介电常数由εo至εi自外向内的连续变化为拟调和模型，也即所述球层的介电常数ε(r)满足公式：其中
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Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103559424A (zh) * 2013-11-15 2014-02-05 盐城工学院 椭球腔镜像模型下的生物分子动力检测方法
CN104077457A (zh) * 2014-07-11 2014-10-01 哈尔滨工业大学 一种利用计算机模拟纳米物质在水环境中聚集的界面相互作用的方法

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103559424A (zh) * 2013-11-15 2014-02-05 盐城工学院 椭球腔镜像模型下的生物分子动力检测方法
CN104077457A (zh) * 2014-07-11 2014-10-01 哈尔滨工业大学 一种利用计算机模拟纳米物质在水环境中聚集的界面相互作用的方法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
CHANGFENG XUE.ET.: "Three-dielectric-layer hybrid solvation model with spheroidal cavities in biomolecular simulations", 《PHYSICAL REVIEW E》 *
王福谦: "用电介质镜像法计算线电荷与介质圆柱所形成的电场", 《大学物理》 *

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