構(gòu)建分子動(dòng)力學(xué)模擬研究平臺(tái)分析PGRN與TNFR的分子識(shí)別機(jī)理
本文選題:生物大分子相互作用 + PGRN與TNFR的結(jié)合模式 ; 參考:《山東大學(xué)》2012年碩士論文
【摘要】:研究機(jī)體中各種生物大分子的相互作用方式,是理解生命活動(dòng)基本機(jī)制的基礎(chǔ),以調(diào)控生物學(xué)活性的受體為靶位的肽類或模擬肽類配基藥物研發(fā)是生物學(xué)和醫(yī)學(xué)中最領(lǐng)先的研究領(lǐng)域之一。分子動(dòng)力學(xué)模擬作為一種重要的重要工具,可以模擬生物大分子體系的運(yùn)動(dòng)行為、構(gòu)象改變機(jī)制以及研究分子及其配體、分子各組成部分之間的相互作用,解釋和闡明生物大分子的序列信息以及微觀尺度上復(fù)雜的、動(dòng)態(tài)的生物過程,以傳統(tǒng)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),在更深層次上解決相關(guān)的科學(xué)問題,彌補(bǔ)傳統(tǒng)實(shí)驗(yàn)技術(shù)的不足,目前已廣泛應(yīng)用于蛋白質(zhì)、核酸等生物大分子微觀尺度的結(jié)構(gòu)與功能研究之中。 生物大分子之間的識(shí)別/結(jié)合/催化等過程一般都是發(fā)生在微秒時(shí)間尺度甚至更長(zhǎng)時(shí)間,而分子動(dòng)力學(xué)模擬需要利用飛秒時(shí)間步長(zhǎng)來模擬計(jì)算才可精確刻畫分子運(yùn)動(dòng)過程,消耗的計(jì)算資源是普通個(gè)人計(jì)算機(jī)與工作站所無法提供的,必須利用大型集群的眾多處理器進(jìn)行并行計(jì)算,來實(shí)現(xiàn)幾萬原子至百萬原子病毒體系的數(shù)億步計(jì)算模擬任務(wù),完成分析關(guān)鍵蛋白質(zhì)分子的動(dòng)力學(xué)行為,細(xì)胞膜表面配體受體間的結(jié)合過程及其機(jī)理以及病毒衣殼蛋白質(zhì)體系的組裝動(dòng)力學(xué)過程等。然而,在這些實(shí)際應(yīng)用首先要面臨的一個(gè)問題就是如何合理的完成計(jì)算模擬任務(wù)在并行集群上的部署優(yōu)化,構(gòu)建完整的分子動(dòng)力模擬研究平臺(tái),充分利用大型集群計(jì)算資源,高效地完成研究工作。 本文首先基于MOSIX2并行操作系統(tǒng)構(gòu)建了計(jì)算能力為千億次PC集群,利用NAMD軟件進(jìn)行了萬原子體系皮秒時(shí)間尺度的分子動(dòng)力學(xué)模擬部署測(cè)試;隨后利用了山東大學(xué)(山東省)高性能計(jì)算中心的浪潮TS10000十萬億次集群,完成了萬原子體系納秒時(shí)間尺度的部署測(cè)試;最后在國(guó)家超級(jí)計(jì)算濟(jì)南中心使用了神威4000A百萬億次集群以及“神威藍(lán)光”千萬億次超級(jí)計(jì)算機(jī),使用NAMD和GROMACS軟件完成了萬原子體系近微秒級(jí)以及百萬原子納秒級(jí)的超大規(guī)模的部署測(cè)試,并完成了同時(shí)利用近十萬處理器核心的副本交換分子動(dòng)力學(xué)模擬測(cè)試分析。從整個(gè)部署測(cè)試結(jié)果來看,普通小型集群適于做分子動(dòng)力學(xué)模擬任務(wù)的 一些準(zhǔn)備工作,如模型的構(gòu)建、參數(shù)的優(yōu)化等,而十萬億次集群上適合運(yùn)行小體系的計(jì)算模擬以及大體系的計(jì)算模擬準(zhǔn)備工作,對(duì)超大體系則必須要部署到百萬億次及千萬億次集群上,利用大規(guī)模的計(jì)算資源在可接受的時(shí)間范圍內(nèi)完成模擬任務(wù)。 分子動(dòng)力學(xué)模擬所得數(shù)據(jù)是在分子中每一個(gè)原子在三維空間中隨時(shí)間的運(yùn)動(dòng)軌跡,所以只有三維圖像才能有效地表示這些大分子所包含的信息,而以往專業(yè)的可視化技術(shù)與設(shè)備都是極其昂貴的,所以本論文基于廉價(jià)的3D VISION圖形解決方案,搭建了生物大分子3D顯示與分析平臺(tái),用于分析自身免疫性疾病相關(guān)蛋白質(zhì)分子識(shí)別的動(dòng)態(tài)機(jī)理。 基于已有的實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn),生長(zhǎng)因子(PGRN)可以結(jié)合于腫瘤壞死因子受體(TNFR),從而抑制TNF-a介導(dǎo)的致炎效應(yīng),本論文通過動(dòng)力學(xué)模擬確定了PGRN與TNFR2的結(jié)合模式與決定PGRN與TNFR2結(jié)合的關(guān)鍵氨基酸。通過構(gòu)建PGRN虛擬突變體,計(jì)算模擬進(jìn)一步證實(shí)PGRN結(jié)合TNFR2并發(fā)揮抗炎功能對(duì)這些氨基酸的依賴性和靜電作用介導(dǎo)的PGRN/TNFR2結(jié)合模式。本研究深入探討PGRN結(jié)合TNFR2根本原因,加深了對(duì)PGRN/TNFR2的分子識(shí)別過程的認(rèn)識(shí),同時(shí)也為進(jìn)一步研究PGRN調(diào)控TNFR2信號(hào)途徑的分子機(jī)制和Atsttrin等PGRN來源的新靶位藥物設(shè)計(jì)提供結(jié)構(gòu)學(xué)方面的參考與依據(jù),促進(jìn)以TNFR2為靶位、以PGRN為模板抗炎藥物的臨床應(yīng)用轉(zhuǎn)化,增強(qiáng)我國(guó)原創(chuàng)性重組蛋白藥物的開發(fā)能力。
[Abstract]:The study of the interaction of various biological macromolecules in the body is the basis for understanding the basic mechanism of life activities. The research and development of peptides and analogue ligand drugs targeting the receptors of biological activities is one of the most leading research fields in biology and medicine. Molecular dynamic simulation as an important and important tool can be used as an important tool. In order to simulate the motion behavior of the biological macromolecular system, the mechanism of conformation change and the interaction between the molecules and their ligands and the components of the molecules, the sequence information of the biological macromolecules and the complex and dynamic biological processes on the micro scale are explained and explained on the basis of the traditional experimental data, and the correlation is solved on the deeper level. The scientific problems, which make up for the deficiency of traditional experimental technology, are now widely used in the study of the structure and function of the microscale of biological macromolecules, such as protein, nucleic acid and other biological macromolecules.
The process of recognition / binding / catalysis between biological macromolecules usually occurs at microsecond time scales or even longer, and molecular dynamics simulation needs to simulate calculation by using femtosecond time step length to accurately depict the molecular motion process. The computational resources consumed are not provided by ordinary human computers and workstations. Using a large number of processors in a large cluster to carry out parallel computing to achieve hundreds of millions of simulation tasks of the tens of thousands of atom to millions of atomic viruses, the dynamic behavior of the key protein molecules, the binding process between the ligand receptors on the cell membrane surface and its mechanism, and the assembly kinetics of the virus capsid protein system are completed. However, one of the first problems to be faced with in these practical applications is how to optimize the deployment of computational simulation tasks on a parallel cluster, build a complete platform for research on molecular dynamics simulation, make full use of the computing resources of large clusters, and efficiently complete the research work.
This paper first builds a computing power of hundreds of billions of PC clusters based on the MOSIX2 parallel operating system, and uses NAMD software to carry out the molecular dynamics simulation deployment test of the picosecond time scale of the ten thousand atomic system, and then uses the wave of the high performance computing center of the Shandong University (Shandong) to complete the ten million atomic system, which has completed the ten thousand atomic system. The deployment test of nanosecond time scale; finally, using the Shen Wei 4000A million billion times cluster and the "Shen Wei blue light" supercomputer in the National Supercomputing Ji'nan center, using NAMD and GROMACS software to complete the large scale deployment test of the near microsecond level of the ten thousand atom system and the million atom nanosecond level. At the same time, using the replica exchange molecular dynamics simulation test analysis at the core of nearly one hundred thousand processors, the general small cluster is suitable for the task of molecular dynamics simulation from the result of the whole deployment test.
Some preparations, such as the construction of the model, the optimization of the parameters, and the computing simulation for running small systems in the one hundred thousand billion cluster and the computing simulation preparation for the large system, must be deployed to the million and the millions of billions of clusters on the super large system, and the computing resources of the large rules can be completed within the acceptable time range. Simulation task.
The data obtained by molecular dynamics simulation are the trajectories of each atom in the three-dimensional space with time, so only three dimensional images can effectively express the information contained by these large molecules, and the previous professional visualization technology and equipment are extremely expensive, so this paper is based on the cheap 3D VISION graphical solution. A 3D display and analysis platform for biological macromolecules has been set up to analyze the dynamic mechanism of molecular recognition of proteins related to autoimmune diseases.
Based on the previous experiments, the growth factor (PGRN) can bind to the tumor necrosis factor receptor (TNFR) and inhibit the inflammatory effect mediated by TNF-a. In this paper, the binding mode of PGRN and TNFR2 and the key amino acids that determine the binding of PGRN to TNFR2 are determined by dynamic simulation. The simulation is further proved by the construction of a PGRN virtual mutant. Real PGRN combined with TNFR2 and exerts the PGRN/TNFR2 binding mode mediated by anti-inflammatory function to these amino acids and electrostatic action. This study deepened the understanding of the fundamental cause of PGRN binding to TNFR2, deepened the understanding of the molecular recognition process of PGRN/TNFR2, and further studied the molecular mechanism and Atsttrin of the PGRN regulation of TNFR2 signal pathways. The new target drug design, such as PGRN, provides the reference and basis for structural studies, and promotes the transformation of TNFR2 as the target, the clinical application of PGRN as a template anti-inflammatory drug, and the enhancement of the development ability of the original recombinant protein in our country.
【學(xué)位授予單位】:山東大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2012
【分類號(hào)】:R373
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,本文編號(hào):1833584
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