Molekulare Dynamik (MD) ist eine Computersimulation von physischen Bewegungen von Atomen und Molekülen. Den Atomen und Molekülen wird erlaubt, auf die Dauer von der Zeit aufeinander zu wirken, eine Ansicht von der Bewegung der Atome gebend. In der allgemeinsten Version werden die Schussbahnen von Molekülen und Atomen durch das numerische Lösen der Gleichungen des Newtons der Bewegung für ein System von aufeinander wirkenden Partikeln bestimmt, wo Kräfte zwischen den Partikeln und der potenziellen Energie durch molekulare Mechanik-Kraft-Felder definiert werden. Die Methode wurde innerhalb der theoretischen Physik gegen Ende der 1950er Jahre und Anfang der 1960er Jahre ursprünglich konzipiert

, aber wird heute größtenteils in der Material-Wissenschaft und dem Modellieren von biomolecules angewandt.

Weil molekulare Systeme aus einer riesengroßen Zahl von Partikeln bestehen, ist es unmöglich, die Eigenschaften solcher komplizierten Systeme analytisch zu finden; Simulation des Doktors der Medizin überlistet dieses Problem durch das Verwenden numerischer Methoden. Jedoch werden lange Simulationen des Doktors der Medizin mathematisch schlecht-bedingt, kumulative Fehler in der numerischen Integration erzeugend, die mit der richtigen Auswahl an Algorithmen und Rahmen minimiert, aber völlig nicht beseitigt werden kann.

Die Ergebnisse von molekularen Dynamik-Simulationen können verwendet werden, um makroskopische thermodynamische Eigenschaften des auf der ergodic Hypothese gestützten Systems zu bestimmen: Die statistischen Ensemble-Durchschnitte sind Zeitdurchschnitten des Systems gleich. Doktor der Medizin ist auch "statistische Mechanik durch Zahlen" und "die Vision von Laplace der Newtonischen Mechanik" genannt worden, die Zukunft vorauszusagen, indem er die Kräfte der Natur belebt und Scharfsinnigkeit in die molekulare Bewegung auf einer Atomskala erlaubt.

Simulation in einem einfachen System: Absetzung eines einzelnen Atoms von Cu auf Cu (001) Oberfläche. Jeder Kreis illustriert die Position eines einzelnen Atoms; bemerken Sie, dass die wirklichen in aktuellen Simulationen verwendeten Atomwechselwirkungen komplizierter sind als diejenigen von 2-dimensionalen harten Bereichen.]]

Geschichte

Bevor es möglich geworden ist, molekulare Dynamik mit Computern vorzutäuschen, haben einige die harte Arbeit des Versuchens davon mit physischen Modellen wie makroskopische Bereiche übernommen. Die Idee war, sie einzuordnen, um die Eigenschaften einer Flüssigkeit zu wiederholen. J.D. Bernal hat 1962 gesagt: "... Ich habe mehrere Gummibälle genommen und habe sie zusammen mit Stangen einer Auswahl an verschiedenen Längen im Intervall von 2.75 zu 4 Zoll durchstochen. Ich habe versucht, das an erster Stelle so zufällig zu tun wie möglich, in meinem eigenen Büro arbeitend, alle fünf Minuten oder so unterbrochen und sich nicht erinnernd, was ich vor der Unterbrechung getan hatte." Glücklich jetzt gehen Computer Obligationen während einer Simulation nach.

Gebiete der Anwendung

Es gibt einen bedeutenden Unterschied zwischen dem Fokus und den Methoden, die von Chemikern und Physikern verwendet sind, und das wird in Unterschieden im durch die verschiedenen Felder verwendeten Jargon widerspiegelt. In der Chemie und Biophysik wird die Wechselwirkung zwischen den Partikeln entweder durch ein "Kraft-Feld" (klassischer Doktor der Medizin), ein Quant chemisches Modell oder eine Mischung zwischen den zwei beschrieben. Diese Begriffe werden in der Physik nicht gebraucht, wo die Wechselwirkungen gewöhnlich durch den Namen der Theorie oder Annäherung beschrieben, die wird verwendet, und die potenzielle Energie, oder gerade das "Potenzial" genannt werden.

In der theoretischen Physik beginnend, hat die Methode des Doktors der Medizin Beliebtheit in der Material-Wissenschaft und seit den 1970er Jahren auch in der Biochemie und Biophysik gewonnen. In der Chemie dient Doktor der Medizin als ein wichtiges Werkzeug im Protein-Struktur-Entschluss und der Verbesserung mit experimentellen Werkzeugen wie Röntgenstrahl-Kristallographie und NMR. Es ist auch mit dem beschränkten Erfolg als eine Methode angewandt worden, Protein-Struktur-Vorhersagen zu raffinieren. In der Physik wird Doktor der Medizin verwendet, um die Dynamik von Atomniveau-Phänomenen zu untersuchen, die direkt, wie dünnes Filmwachstum und Ion-Subplantage nicht beobachtet werden können. Es wird auch verwendet, um die physikalischen Eigenschaften von nanotechnological Geräten zu untersuchen, die nicht haben oder nicht noch geschaffen werden können.

In der angewandten Mathematik und theoretischen Physik ist molekulare Dynamik ein Teil des Forschungsbereichs von dynamischen Systemen, ergodic Theorie, Atomare, molekulare und optische Physik und statistische Mechanik im Allgemeinen. Die Konzepte der Energiebewahrung und des molekularen Wärmegewichtes kommen aus der Thermodynamik. Einige Techniken, um conformational Wärmegewicht wie Hauptteilanalyse zu berechnen, kommen aus der Informationstheorie. Mathematische Techniken wie der Übertragungsmaschinenbediener werden anwendbar, wenn Doktor der Medizin als eine Kette von Markov gesehen wird. Außerdem gibt es eine große Gemeinschaft von Mathematikern, die an der Volumen-Bewahrung, symplectic Integratoren für mehr rechenbetont effiziente Simulationen des Doktors der Medizin arbeiten.

Doktor der Medizin kann auch als ein spezieller Fall der getrennten Element-Methode (DEM) gesehen werden, in der die Partikeln kugelförmige Gestalt haben (z.B mit der Größe ihrer Radien von van der Waals.) Verwenden einige Autoren in der DEM.-Gemeinschaft den Begriff Doktor der Medizin eher lose, selbst wenn ihre Simulationen wirkliche Moleküle nicht modellieren.

Gesteuerte molekulare Dynamik (SMD)

Simulationen der gesteuerten molekularen Dynamik (SMD) oder Kraft-Untersuchungssimulationen, wenden Kräfte auf ein Protein an, um seine Struktur zu manipulieren, indem er es entlang gewünschten Graden der Freiheit zieht. Diese Experimente können verwendet werden, um Strukturänderungen in einem Protein am Atomniveau zu offenbaren. SMD wird häufig verwendet, um Ereignisse wie das mechanische Entfalten oder Ausdehnen vorzutäuschen.

Es gibt zwei typische Protokolle von SMD: Derjenige, in dem das Ziehen der Geschwindigkeit festgehalten wird und diejenige, in der angewandte Kraft unveränderlich ist. Gewöhnlich wird ein Teil des studierten Systems (z.B ein Atom in einem Protein) durch ein harmonisches Potenzial zurückgehalten. Kräfte werden dann auf spezifische Atome entweder an einer unveränderlichen Geschwindigkeit oder an einer unveränderlichen Kraft angewandt. Regenschirm-Stichprobenerhebung wird verwendet, um das System entlang der gewünschten Reaktionskoordinate durch das Verändern, zum Beispiel, den Kräften, Entfernungen und in der Simulation manipulierten Winkeln zu bewegen. Durch die Regenschirm-Stichprobenerhebung werden alle Konfigurationen des Systems — sowohl energiereich als auch niedrige Energie — entsprechend probiert. Dann kann die Änderung jeder Konfiguration in der freien Energie als die potenzielle Mittelkraft berechnet werden. Eine populäre Methode, PMF zu schätzen, ist durch die beschwerte histogram Analyse-Methode (WHAM), die eine Reihe von Regenschirm-Stichprobenerhebungssimulationen analysiert.

Designeinschränkungen

Das Design einer molekularen Dynamik-Simulation sollte für die verfügbare rechenbetonte Macht verantwortlich sein. Simulierungsgröße (n=number Partikeln), timestep und Gesamtzeitdauer muss ausgewählt werden, so dass die Berechnung innerhalb einer Periode der angemessenen Frist fertig sein kann. Jedoch sollten die Simulationen lang genug sein, um für die zeitlichen Rahmen der natürlichen Prozesse wichtig zu sein, die studieren werden. Um statistisch gültige Beschlüsse von den Simulationen zu machen, sollte die vorgetäuschte Periode die Kinetik des natürlichen Prozesses vergleichen. Sonst ist es dem Bilden von Beschlüssen darüber analog, wie ein Mensch von weniger als einem Schritt spazieren geht. Die meisten wissenschaftlichen Veröffentlichungen über die Dynamik von Proteinen und DNA verwenden Daten von Simulationen, die Nanosekunden (10 s) zu Mikrosekunden (10 s) abmessen. Um diese Simulationen zu erhalten, sind mehrere Zentraleinheitstage zu Zentraleinheitsjahren erforderlich. Parallele Algorithmen erlauben der Last, unter Zentraleinheiten verteilt zu werden; ein Beispiel ist das räumliche oder der Kraft-Zergliederungsalgorithmus

http://www.sandia.gov/~sjplimp/md.html.

Während einer klassischen Simulation des Doktors der Medizin der grösste Teil der Zentraleinheit ist intensive Aufgabe die Einschätzung des Potenzials (Kraft-Feld) als eine Funktion der inneren Koordinaten der Partikeln. Innerhalb dieser Energieeinschätzung ist die teuerste der nichtverpfändete oder non-covalent Teil. In der Großen O Notation klettern allgemeine molekulare Dynamik-Simulationen dadurch, wenn alle mit dem Paar klug elektrostatisch und Wechselwirkungen von van der Waals ausführlich verantwortlich gewesen werden müssen. Diese rechenbetonten Kosten können durch die Beschäftigung von Elektrostatik-Methoden wie Partikel-Ineinandergreifen Ewald , P3M oder gute kugelförmige Abkürzungstechniken reduziert werden.

Ein anderer Faktor, dass Einflüsse durch eine Simulation erforderliche Gesamtzentraleinheitszeit die Größe der Integration timestep sind. Das ist die Dauer zwischen Einschätzungen des Potenzials. Der timestep muss klein genug gewählt werden, um discretization Fehler (d. h. kleiner zu vermeiden, als die schnellste Schwingfrequenz im System). Typische timesteps für den klassischen Doktor der Medizin sind in der Ordnung von 1 Femtosekunde (10 s). Dieser Wert kann durch das Verwenden von Algorithmen wie SCHÜTTELN erweitert werden, die die Vibrationen der schnellsten Atome (z.B hydrogens) in den Platz befestigen. Vielfache Methoden des zeitlichen Rahmens sind auch entwickelt worden, die verlängerte Zeiten zwischen Aktualisierungen von langsameren Langstreckenkräften berücksichtigen.

Um Moleküle in einem Lösungsmittel vorzutäuschen, sollte eine Wahl zwischen dem ausführlichen lösenden und impliziten Lösungsmittel gemacht werden. Ausführliche lösende Partikeln (wie der TIP3P, SPC/E und die SPC-f Wassermodelle) müssen teuer durch das Kraft-Feld berechnet werden, während implizite Lösungsmittel eine Mittelfeldannäherung verwenden. Das Verwenden eines ausführlichen Lösungsmittels ist rechenbetont teuer, Einschließung von ungefähr zehnmal mehr Partikeln in der Simulation verlangend. Aber die Körnung und Viskosität des ausführlichen Lösungsmittels sind notwendig, um bestimmte Eigenschaften der solute Moleküle wieder hervorzubringen. Das ist besonders wichtig, um Kinetik wieder hervorzubringen.

In allen Arten von molekularen Dynamik-Simulationen muss die Simulierungskasten-Größe groß genug sein, um Grenzbedingungskunsterzeugnisse zu vermeiden. Grenzbedingungen werden häufig durch die Auswahl von befestigten Werten an den Rändern behandelt (der Kunsterzeugnisse verursachen kann), oder durch die Beschäftigung periodischer Grenzbedingungen in der eine Seite der Simulierungsschleifen zurück zur Gegenseite, eine Hauptteil-Phase nachahmend.

Mikrokanonisches Ensemble (NVE)

Im mikrokanonischen oder NVE Ensemble wird das System von Änderungen in Maulwürfen (N), Band (V) und Energie (E) isoliert. Es entspricht einem adiabatischen Prozess ohne Hitzeaustausch. Eine mikrokanonische molekulare Dynamik-Schussbahn kann als ein Austausch der potenziellen und kinetischen Energie mit der Gesamtenergie gesehen werden, die wird erhält. Für ein System von N Partikeln mit Koordinaten und Geschwindigkeiten kann das folgende Paar der ersten Ordnungsdifferenzialgleichungen in der Notation von Newton als geschrieben werden

::

Die potenzielle Energiefunktion des Systems ist eine Funktion der Partikel-Koordinaten. Darauf wird einfach als das "Potenzial" in der Physik oder das "Kraft-Feld" in der Chemie verwiesen. Die erste Gleichung kommt aus Newtonschen Gesetzen; die Kraft, die jeder Partikel im System folgt, kann als der negative Anstieg dessen berechnet werden.

Für jeden timestep können die Position und Geschwindigkeit jeder Partikel mit einer symplectic Methode wie Verlet integriert werden. Die Zeitevolution dessen und wird eine Schussbahn genannt. In Anbetracht der anfänglichen Positionen (z.B von theoretischen Kenntnissen) und Geschwindigkeiten (z.B randomized Gaussian) können wir die ganze Zukunft (oder vorbei) Positionen und Geschwindigkeiten berechnen.

Eine häufige Quelle der Verwirrung ist die Bedeutung der Temperatur im Doktor der Medizin. Allgemein haben wir Erfahrung mit makroskopischen Temperaturen, die eine riesige Zahl von Partikeln einschließen. Aber Temperatur ist eine statistische Menge. Wenn es eine genug große Zahl von Atomen gibt, kann statistische Temperatur von der sofortigen Temperatur geschätzt werden, die durch die Gleichstellung der kinetischen Energie des Systems zu nkT/2 gefunden wird, wo n die Zahl von Graden der Freiheit des Systems ist.

Ein temperaturzusammenhängendes Phänomen entsteht wegen der kleinen Zahl von Atomen, die in Simulationen des Doktors der Medizin verwendet werden. Denken Sie zum Beispiel, das Wachstum eines Kupferfilms vorzutäuschen, der mit einem Substrat anfängt, das 500 Atome und eine Absetzungsenergie von 100 eV enthält. In der echten Welt würden die 100 eV vom abgelegten Atom durch schnell transportiert und unter einer Vielzahl von Atomen (oder mehr) ohne große Änderung in der Temperatur geteilt. Wenn es nur 500 Atome jedoch gibt, wird das Substrat fast durch die Absetzung sofort verdunstet. Etwas Ähnliches geschieht in biophysical Simulationen. Die Temperatur des Systems in NVE wird natürlich erhoben, wenn Makromoleküle wie Proteine exothermic conformational Änderungen und Schwergängigkeit erleben.

Kanonisches Ensemble (NVT)

Im kanonischen Ensemble werden Maulwürfe (N), Band (V) und Temperatur (T) erhalten. Es wird auch manchmal unveränderliche molekulare Temperaturdynamik (CTMD) genannt. In NVT wird die Energie von endothermic und exothermen Prozessen mit einem Thermostat ausgetauscht.

Eine Vielfalt von Thermostat-Methoden ist verfügbar, um Energie von den Grenzen eines Systems des Doktors der Medizin auf eine mehr oder weniger realistische Weise hinzuzufügen und zu entfernen, dem kanonischen Ensemble näher kommend. Populäre Techniken, um Temperatur zu kontrollieren, schließen Geschwindigkeitswiederschuppen, den Nosé-Staubsauger-Thermostat, die Nosé-Staubsauger-Ketten, den Thermostat von Berendsen und die Dynamik von Langevin ein. Bemerken Sie, dass der Thermostat von Berendsen die fliegende Eiswürfel-Wirkung einführen könnte, die zu unphysischen Übersetzungen und Folgen des vorgetäuschten Systems führt.

Es ist nicht trivial, um einen kanonischen Vertrieb von conformations und Geschwindigkeiten mit diesen Algorithmen zu erhalten. Wie das von Systemgröße abhängt, sind Thermostat-Wahl, Thermostat-Rahmen, Zeitsprung und Integrator das Thema von vielen Artikeln im Feld.

Isothermisches-isobaric (NPT) Ensemble

Im isothermischen-isobaric Ensemble werden Maulwürfe (N), Druck (P) und Temperatur (T) erhalten. Zusätzlich zu einem Thermostat ist ein barostat erforderlich. Es entspricht am nächsten zu Laborbedingungen mit einer Taschenflasche, die für die Umgebungstemperatur und den Druck offen ist.

In der Simulation von biologischen Membranen ist isotropische Druck-Kontrolle nicht passend. Für lipid bilayers kommt Druck-Kontrolle unter dem unveränderlichen Membranengebiet (NPAT) oder der unveränderlichen Oberflächenspannung "Gamma" (NPγT) vor.

Verallgemeinerte Ensembles

Die Replik-Austauschmethode ist ein verallgemeinertes Ensemble. Es wurde ursprünglich geschaffen, um sich mit der langsamen Dynamik von unordentlichen Drehungssystemen zu befassen. Es wird auch das parallele Mildern genannt. Der Replik-Austauschdoktor der Medizin (REMD) Formulierung versucht, das Problem der vielfachen Minima zu überwinden, indem er die Temperatur von aufeinander nichtwirkenden Repliken des Systems austauscht, das bei mehreren Temperaturen läuft.

Potenziale in Simulationen des Doktors der Medizin

Eine molekulare Dynamik-Simulation verlangt die Definition einer potenziellen Funktion oder eine Beschreibung der Begriffe, durch die die Partikeln in der Simulation aufeinander wirken werden. In der Chemie und Biologie wird das gewöhnlich ein Kraft-Feld genannt. Potenziale können an vielen Niveaus der physischen Genauigkeit definiert werden; diejenigen, die meistens in der Chemie verwendet sind, basieren auf der molekularen Mechanik und nehmen eine klassische Behandlung von Wechselwirkungen der Partikel-Partikel auf, die sich strukturell und Conformational-Änderungen vermehren können, aber gewöhnlich chemische Reaktionen nicht wieder hervorbringen können.

Die Verminderung von völlig Quant-Beschreibung zu einem klassischen Potenzial hat zwei Hauptannäherungen zur Folge. Der erste ist die Geborene-Oppenheimer Annäherung, die feststellt, dass die Dynamik von Elektronen so schnell ist, dass, wie man betrachten kann, sie sofort auf die Bewegung ihrer Kerne reagieren. Demzufolge können sie getrennt behandelt werden. Der zweite behandelt die Kerne, die viel schwerer sind als Elektronen als Punkt-Partikeln, die klassischer Newtonischer Dynamik folgen. In der klassischen molekularen Dynamik wird der Wirkung der Elektronen als eine einzelne potenzielle Energieoberfläche näher gekommen, gewöhnlich den Boden-Staat vertretend.

Wenn feinere Niveaus des Details erforderlich sind, werden auf der Quant-Mechanik gestützte Potenziale verwendet; einige Techniken versuchen, hybride klassische Potenziale / Quant-Potenziale zu schaffen, wo der Hauptteil des Systems klassisch behandelt wird, aber ein kleines Gebiet wird als ein Quant-System behandelt, gewöhnlich eine chemische Transformation erlebend.

Empirische Potenziale

Empirische in der Chemie verwendete Potenziale werden oft Kraft-Felder genannt, während diejenigen, die in der Material-Physik verwendet sind, gerade empirische oder analytische Potenziale genannt werden.

Die meisten Kraft-Felder in der Chemie sind empirisch und bestehen aus einer Summierung von verpfändeten Kräften, die mit chemischen Obligationen, Band-Winkeln, und Band-Diedern und nichtverpfändeten Kräften vereinigt sind, die mit Kräften von van der Waals und elektrostatischer Anklage vereinigt sind. Empirische Potenziale vertreten mit dem Quant mechanische Effekten auf eine beschränkte Weise durch ad hoc funktionelle Annäherungen. Diese Potenziale enthalten freie Rahmen wie Atomanklage, Rahmen von van der Waals, die Schätzungen des Atomradius, und Gleichgewicht-Band-Länge, Winkel und Dieder widerspiegeln; diese werden durch die Anprobe gegen ausführliche elektronische Berechnungen (Quant chemische Simulationen) oder experimentelle physikalische Eigenschaften wie elastische Konstanten, Gitter-Rahmen und spektroskopische Maße erhalten.

Wegen der nichtlokalen Natur von nichtverpfändeten Wechselwirkungen schließen sie mindestens schwache Wechselwirkungen zwischen allen Partikeln im System ein. Seine Berechnung ist normalerweise der Engpass in der Geschwindigkeit von Simulationen des Doktors der Medizin. Um die rechenbetonten Kosten zu senken, verwenden Kraft-Felder numerische Annäherungen wie ausgewechselte Abkürzungsradien, Reaktionsfeldalgorithmen, Partikel-Ineinandergreifen Summierung von Ewald oder das neuere Partikel-Ineinandergreifen der Partikel-Partikel (P3M).

Chemie-Kraft-Felder verwenden allgemein Voreinstellungsabbinden-Maßnahmen (eine Ausnahme, die ab initio Dynamik ist), und sind so unfähig, den Prozess des chemischen Band-Brechens und der Reaktionen ausführlich zu modellieren. Andererseits können viele der Potenziale, die in der Physik, wie diejenigen verwendet sind, die auf dem Band-Ordnungsformalismus gestützt sind, mehrere verschiedene Koordinationen eines Systems und des Band-Brechens beschreiben. Beispiele solcher Potenziale schließen das Potenzial von Brenner für Kohlenwasserstoffe und seinen ein

weitere Entwicklungen für den C-Si-H und die C-O-H Systeme. Der

Potenzial von ReaxFF kann als eine völlig reaktive Hybride zwischen betrachtet werden

Band-Ordnungspotenziale und Chemie zwingen Felder.

Paar-Potenziale gegen Vielkörperpotenziale

Die potenziellen Funktionen, die die nichtverpfändete Energie vertreten, werden als eine Summe über Wechselwirkungen zwischen den Partikeln des Systems formuliert. Die einfachste Wahl, die in vielen populäres Kraft-Feld (Physik) verwendet ist, ist das "Paar-Potenzial", in dem die potenzielle Gesamtenergie von der Summe von Energiebeiträgen zwischen Paaren von Atomen berechnet werden kann. Ein Beispiel solch eines Paar-Potenzials ist das nichtverpfändete Potenzial von Lennard-Jones (auch bekannt als das 6-12 Potenzial), verwendet, um Kräfte von van der Waals zu berechnen.

:

U(r) = 4\varepsilon \left [\left (\frac {\\Sigma} {r }\\Recht) ^ {12} - \left (\frac {\\Sigma} {r }\\Recht) ^ {6} \right]

</Mathematik>

Ein anderes Beispiel ist das Geborene (ionische) Modell des ionischen Gitters. Der erste Begriff in der folgenden Gleichung ist das Gesetz der Ampere-Sekunde für ein Paar von Ionen, der zweite Begriff ist die durch den Ausschluss-Grundsatz von Pauli erklärte Repulsion für kurze Strecken, und der Endbegriff ist der Streuungswechselwirkungsbegriff. Gewöhnlich schließt eine Simulation nur den zweipoligen Begriff ein, obwohl manchmal der Quadrupolar-Begriff ebenso eingeschlossen wird.

:</Mathematik>

In Vielkörperpotenzialen schließt die potenzielle Energie die Effekten von drei oder mehr Partikeln ein, die mit einander aufeinander wirken. In Simulationen mit pairwise Potenzialen bestehen globale Wechselwirkungen im System auch, aber sie kommen nur durch Pairwise-Begriffe vor. In Vielkörperpotenzialen kann die potenzielle Energie nicht durch eine Summe über Paare von Atomen gefunden werden, weil diese Wechselwirkungen ausführlich als eine Kombination von höherwertigen Begriffen berechnet werden. In der statistischen Ansicht kann die Abhängigkeit zwischen den Variablen nicht mit nur pairwise Produkte der Grade der Freiheit im Allgemeinen ausgedrückt werden. Zum Beispiel schließt das Potenzial von Tersoff, das ursprünglich verwendet wurde, um Kohlenstoff, Silikon und Germanium vorzutäuschen, und für eine breite Reihe anderer Materialien seitdem verwendet worden ist, eine Summe über Gruppen von drei Atomen mit den Winkeln zwischen den Atomen ein, die ein wichtiger Faktor im Potenzial sind. Andere Beispiele sind die Methode des eingebetteten Atoms (EAM) und die Potenziale von Tight-Binding Second Moment Approximation (TBSMA), wo die Elektrondichte von Staaten im Gebiet eines Atoms von einer Summe von Beiträgen von Umgebungsatomen berechnet wird, und der potenzielle Energiebeitrag dann eine Funktion dieser Summe ist.

Halbempirische Potenziale

Halbempirische Potenziale machen von der Matrixdarstellung von der Quant-Mechanik Gebrauch. Jedoch werden die Werte der Matrixelemente durch empirische Formeln gefunden, die den Grad des Übergreifens von spezifischem atomarem orbitals schätzen. Die Matrix ist dann diagonalized, um die Belegung des verschiedenen atomaren orbitals zu bestimmen, und empirische Formeln werden wieder verwendet, um die Energiebeiträge des orbitals zu bestimmen.

Es gibt ein großes Angebot an halbempirischen Potenzialen, die als dicht verbindliche Potenziale bekannt sind, die sich gemäß den Atomen ändern, die modellieren werden.

Potenziale von Polarizable

Die meisten klassischen Kraft-Felder schließen implizit die Wirkung der Polarisierbarkeit, z.B dadurch ein, die teilweisen Anklagen hoch zu schrauben, die beim Quant chemische Berechnungen erhalten sind. Diese teilweisen Anklagen sind in Bezug auf die Masse des Atoms stationär. Aber molekulare Dynamik-Simulationen können Polarisierbarkeit mit der Einführung von veranlassten Dipolen durch verschiedene Methoden, wie Partikeln von Drude oder schwankende Anklagen ausführlich modellieren. Das berücksichtigt eine dynamische Neuverteilung der Anklage zwischen Atomen, die auf die lokale chemische Umgebung antwortet.

Viele Jahre lang, polarizable Simulationen des Doktors der Medizin sind touted als die folgende Generation gewesen. Für homogenous Flüssigkeiten wie Wasser ist vergrößerte Genauigkeit durch die Einschließung der Polarisierbarkeit erreicht worden. Einige viel versprechende Ergebnisse sind auch für Proteine erreicht worden. Jedoch ist es noch unsicher, wie man am besten Polarisierbarkeit in einer Simulation näher kommt.

Potenziale in ab initio Methoden

In der klassischen molekularen Dynamik wird eine einzelne potenzielle Energieoberfläche (gewöhnlich der Boden-Staat) im Kraft-Feld vertreten. Das ist eine Folge der Geborenen-Oppenheimer Annäherung. In aufgeregten Staaten können chemische Reaktionen, oder wenn eine genauere Darstellung, elektronisches Verhalten erforderlich ist, bei den ersten Grundsätzen durch das Verwenden eines Quants mechanische Methode, wie Dichte Funktionelle Theorie erhalten werden. Das ist als Ab Initio Molecular Dynamics (AIMD) bekannt. Wegen der Kosten, die elektronischen Grade der Freiheit zu behandeln, sind die rechenbetonten Kosten davon Simulationen viel höher als klassische molekulare Dynamik. Das deutet an, dass AIMD auf kleinere Systeme und kürzere Zeitspannen beschränkt wird.

Ab initio können mit dem Quant mechanische Methoden verwendet werden, um die potenzielle Energie eines Systems im Fluge, wie erforderlich, für conformations in einer Schussbahn zu berechnen. Diese Berechnung wird gewöhnlich in der nahen Nachbarschaft der Reaktionskoordinate gemacht. Obwohl verschiedene Annäherungen verwendet werden können, basieren diese auf theoretischen Rücksichten, nicht auf der empirischen Anprobe. Ab initio erzeugen Berechnungen einen riesengroßen Betrag der Information, die von empirischen Methoden, wie Dichte von elektronischen Staaten oder anderen elektronischen Eigenschaften nicht verfügbar ist. Ein bedeutender Vorteil des Verwendens ab initio sind von Methoden die Fähigkeit, Reaktionen zu studieren, die mit dem Brechen oder der Bildung von covalent Obligationen verbunden sind, die vielfachen elektronischen Staaten entsprechen.

Hybrider QM/MM

QM (mit dem Quant mechanische) Methoden sind sehr stark. Jedoch sind sie rechenbetont teuer, während der MM (klassische oder molekulare Mechanik) Methoden schnell sind, aber unter mehreren Beschränkungen leiden (verlangen Sie umfassenden parameterization; erhaltene Energieschätzungen sind nicht sehr genau; kann nicht verwendet werden, um Reaktionen vorzutäuschen, wo covalent Obligationen gebrochen/gebildet werden; und werden in ihren geistigen Anlagen dazu beschränkt, genaue Details bezüglich der chemischen Umgebung zur Verfügung zu stellen). Eine neue Klasse der Methode ist erschienen, der die guten Punkte von QM (Genauigkeit) und MM (Geschwindigkeit) Berechnungen verbindet. Diese Methoden sind als molekulare und mit dem Quant mechanische hybride oder Mischmechanik-Methoden (hybrider QM/MM) bekannt.

Der wichtigste Vorteil von QM/MM hybriden Methoden ist die Geschwindigkeit. Die Kosten, klassische molekulare Dynamik (MM) im grössten Teil aufrichtigen Falls zu tun, erklettern O (n), wo n die Zahl von Atomen im System ist. Das ist hauptsächlich wegen des elektrostatischen Wechselwirkungsbegriffes (jede Partikel wirkt mit jeder anderen Partikel aufeinander). Jedoch haben Gebrauch des Abkürzungsradius, periodische Aktualisierungen der Paar-Liste und mehr kürzlich die Schwankungen der Methode des Partikel-Ineinandergreifens Ewalds (PME) das zwischen O (n) zu O (n) reduziert. Mit anderen Worten, wenn ein System mit doppelt so viele Atomen dann vorgetäuscht wird, würde es zwischen zwei bis viermal so viel Rechenmacht nehmen. Andererseits das einfachste ab initio erklettern Berechnungen normalerweise O (n), oder schlechter (Sind eingeschränkte Hartree-Fock Berechnungen angedeutet worden, ~O (n) zu erklettern). Um die Beschränkung zu überwinden, ist ein kleiner Teil des Systems behandeltes Quant mechanisch (normalerweise aktive Seite eines Enzyms), und das restliche System wird klassisch behandelt.

In hoch entwickelteren Durchführungen bestehen QM/MM Methoden, um beide leichten Kerne zu behandeln, die zu Quant-Effekten (wie hydrogens) und elektronische Staaten empfindlich sind. Das erlaubt Generation von Wasserstoffwelle-Funktionen (ähnlich elektronischen Welle-Funktionen). Diese Methodik ist in nachforschenden Phänomenen wie Wasserstoff tunneling nützlich gewesen. Ein Beispiel, wo QM/MM Methoden neue Entdeckungen zur Verfügung gestellt haben, ist die Berechnung der Hydride-Übertragung im Enzym-Leber-Alkohol dehydrogenase. In diesem Fall ist tunneling für den Wasserstoff wichtig, weil es die Reaktionsrate bestimmt.

Raue-graining und reduzierte Darstellungen

Am anderen Ende des Details die Skala sind grobkörnig und Gitter-Modelle. Anstatt jedes Atom des Systems ausführlich zu vertreten, verwendet man "Pseudoatome", um Gruppen von Atomen zu vertreten. Simulationen des Doktors der Medizin auf sehr großen Systemen können solche großen Computermittel verlangen, dass sie durch traditionelle Vollatom-Methoden nicht leicht studiert werden können. Ähnlich sind Simulationen von Prozessen auf langen Zeitskalen (außer ungefähr 1 Mikrosekunde) untersagend teuer, weil sie so viele timesteps verlangen. In diesen Fällen kann man manchmal das Problem anpacken, indem man reduzierte Darstellungen verwendet, die auch grobkörnige Modelle genannt werden.

Beispiele für Methoden der rauen graining (CG) sind diskontinuierliche molekulare Dynamik (CG-DMD) und Gehen-Modelle. Rau-graining wird manchmal getan, größere Pseudoatome nehmend. Solche vereinigten Atom-Annäherungen sind in Simulationen des Doktors der Medizin von biologischen Membranen verwendet worden. Die Durchführung solcher Annäherung an Systeme, wo elektrische Eigenschaften von Interesse sind, kann infolge der Schwierigkeit schwierig sein, einen richtigen Anklage-Vertrieb auf den Pseudoatomen zu verwenden. Die aliphatic Schwänze von lipids werden durch einige Pseudoatome durch das Sammeln von 2 bis 4 Methylen-Gruppen in jedes Pseudoatom vertreten.

Der parameterization dieser sehr grobkörnigen Modelle muss empirisch, durch das Zusammenbringen des Verhaltens des Modells getan werden, experimentelle Angaben oder Vollatom-Simulationen zu verwenden. Ideal sollten diese Rahmen sowohl für enthalpic als auch für entropic Beiträge zur freien Energie auf eine implizite Weise verantwortlich sein. Wenn rau-graining, wird an höheren Niveaus getan, die Genauigkeit der dynamischen Beschreibung kann weniger zuverlässig sein. Aber sehr grobkörnige Modelle sind erfolgreich verwendet worden, um eine breite Reihe von Fragen in der Strukturbiologie, flüssigen Kristallorganisation und Polymer-Brille zu untersuchen.

Beispiele von Anwendungen von rauen-graining:

• Protein-Falte-Studien werden häufig mit einer Single (oder einige) Pseudoatome pro Aminosäure ausgeführt;
• flüssige Kristallphase-Übergänge sind in der beschränkten Geometrie und/oder während des Flusses mit dem Potenzial von Homosexuellen Bern untersucht worden, das anisotropic Arten beschreibt;
• Die Polymer-Brille während der Deformierung ist mit einfachen harmonischen oder FENE Frühlingen studiert worden, um durch das Potenzial von Lennard-Jones beschriebene Bereiche zu verbinden;
• DAS DNA-Superumwickeln ist mit 1-3 Pseudoatomen pro basepair, und an der noch niedrigeren Entschlossenheit untersucht worden;
• Das Verpacken der doppelt-spiralenförmigen DNA in bacteriophage ist mit Modellen untersucht worden, wo ein Pseudoatom eine Umdrehung (ungefähr 10 basepairs) von der doppelten Spirale vertritt;
• Die RNS-Struktur im ribosome und den anderen großen Systemen ist mit einem Pseudoatom pro nucleotide modelliert worden.

Die einfachste Form von rauen-graining ist das "vereinigte Atom" (manchmal genannt "erweitertes Atom") und wurde in frühsten Simulationen des Doktors der Medizin von Proteinen, lipids und Nukleinsäuren verwendet. Zum Beispiel, anstatt alle vier Atome einer CH Methyl-Gruppe ausführlich (oder alle drei Atome der CH Methylen-Gruppe) zu behandeln, vertritt man die ganze Gruppe mit einem einzelnen Pseudoatom. Dieses Pseudoatom muss natürlich richtig parametrisiert werden, so dass seine Wechselwirkungen von van der Waals mit anderen Gruppen die richtige Entfernungsabhängigkeit haben. Ähnliche Rücksichten gelten für die Obligationen, Winkel und Verdrehungen, an denen das Pseudoatom teilnimmt. In dieser Art der vereinigten Atom-Darstellung beseitigt man normalerweise alle ausführlichen Wasserstoffatome außer denjenigen, die die Fähigkeit haben, an Wasserstoffobligationen ("polarer hydrogens") teilzunehmen. Ein Beispiel davon ist Charmm 19 Kraft-Feld.

Die polaren hydrogens werden gewöhnlich im Modell behalten, weil die richtige Behandlung von Wasserstoffobligationen eine vernünftig genaue Beschreibung des directionality und der elektrostatischen Wechselwirkungen zwischen den Spender- und Annehmer-Gruppen verlangt. Eine hydroxyl Gruppe kann zum Beispiel sowohl ein Wasserstoffband-Spender als auch ein Wasserstoffband-Annehmer sein, und es würde unmöglich sein, das mit einer Single OH Pseudoatom zu behandeln. Bemerken Sie, dass ungefähr Hälfte der Atome in einem Protein oder Nukleinsäure nichtpolarer hydrogens ist, so kann der Gebrauch von vereinigten Atomen wesentliche Ersparnisse in der Computerzeit zur Verfügung stellen.

Beispiele von Anwendungen

Molekulare Dynamik wird in vielen Feldern der Wissenschaft verwendet.

• Zuerst makromolekulare Simulation des Doktors der Medizin veröffentlicht (1977, Größe: 500 Atome, Simulierungszeit: 9.2 ps=0.0092 ns, Programm: CHARMM Vorgänger) Protein: Trypsine Rinderbauchspeicheldrüsenhemmstoff. Das ist eines der besten studierten Proteine in Bezug auf die Falte und Kinetik. Seine in der Zeitschrift Nature veröffentlichte Simulation hat dafür den Weg geebnet, Protein-Bewegung als notwendig in der Funktion und nicht nur dem Hilfsmittel zu verstehen.
• Doktor der Medizin ist die Standardmethode, Kollisionskaskaden im Hitzespitze-Regime, d. h. die Effekten zu behandeln, dass energisches Neutron- und Ion-Ausstrahlen auf Festkörpern einen Festkörper Oberflächen hat.
• Simulationen des Doktors der Medizin wurden erfolgreich angewandt, um die molekulare Basis der allgemeinsten Protein-Veränderung N370S vorauszusagen, Linkischere Krankheit verursachend. In einer Anschlußveröffentlichung wurde es gezeigt, dass diese blinden Vorhersagen eine überraschend hohe Korrelation mit der experimentellen Arbeit an demselben Mutanten, veröffentlicht unabhängig an einem späteren Punkt zeigen.

Die folgenden zwei biophysical Beispiele sind nicht mittelmäßige Simulationen des Doktors der Medizin. Sie illustrieren bemerkenswerte Anstrengungen, Simulationen eines Systems der sehr großen Größe (ein ganzes Virus) und sehr lange Simulierungszeiten (500 Mikrosekunden) zu erzeugen:

• Simulation des Doktors der Medizin des ganzen Satellitentabakmosaikvirus (STMV) (2006, Größe: 1 Million Atome, Simulierungszeit: 50 ns, Programm: NAMD) Dieses Virus ist ein kleiner, icosahedral Pflanzenvirus, das die Symptome von der Infektion durch Tobacco Mosaic Virus (TMV) schlechter macht. Molekulare Dynamik-Simulationen wurden verwendet, um die Mechanismen des Virenzusammenbaues zu untersuchen. Die komplette STMV Partikel besteht aus 60 identischen Kopien eines einzelnen Proteins, die den Virencapsid (Überzug) und ein 1063 nucleotide einzelnes gestrandetes RNS-Genom zusammensetzen. Ein Schlüssel, der findet, besteht darin, dass der capsid sehr nicht stabil ist, wenn es keine RNS innen gibt. Die Simulation würde einen einzelnen 2006-Tischcomputer ungefähr 35 Jahre nehmen, um zu vollenden. Es wurde so in vielen Verarbeitern in der Parallele mit der dauernden Kommunikation zwischen ihnen getan.
• Simulationen des Villin Oberteils im Vollatom-Detail (2006, Größe faltend: 20,000 Atome; Simulierungszeit: 500 µs = 500,000 ns, Programm: Folding@home) Diese Simulation wurde in 200,000 Zentraleinheit von teilnehmenden Personalcomputern um die Welt geführt. Diese Computer hatten Folding@home Programm installiert, eine groß angelegte verteilte Rechenanstrengung, die von Vijay Pande an der Universität von Stanford koordiniert ist. Die kinetischen Eigenschaften des Villin Oberteil-Proteins wurden durch das Verwenden vieler unabhängiger, kurzer Schussbahnen untersucht, die durch die Zentraleinheit ohne dauernde Echtzeitkommunikation geführt sind. Eine verwendete Technik war die Wertanalyse von Pfold, die die Wahrscheinlichkeit der Falte vor dem Entfalten einer spezifischen Startangleichung misst. Pfold gibt Information über Übergang-Zustandstrukturen und eine Einrichtung von conformations entlang dem sich faltenden Pfad. Jede Schussbahn in einer Berechnung von Pfold kann relativ kurz sein, aber viele unabhängige Schussbahnen sind erforderlich.

Molekulare Dynamik-Algorithmen

Integratoren

• Verlet-Stoermer Integration
• Runge-Kutta Integration
• Der Algorithmus von Beeman
• Einschränkungsalgorithmen (für gezwungene Systeme)
• Integrator von Symplectic

Wechselwirkungsalgorithmen für kurze Strecken

• Zelle verzeichnet
• Verlet verzeichnen
• Verpfändete Wechselwirkungen

Langstreckenwechselwirkungsalgorithmen

• Summierung von Ewald
• Partikel-Ineinandergreifen Ewald (PME)
• Partikel der Partikel-Partikel verwickelt P3M

Strategien von Parallelization

• Bereichszerlegungserfahren (Vertrieb von Systemdaten für die Parallele-Computerwissenschaft)

Spezialhardware für Simulationen des Doktors der Medizin

• Anton - Ein spezialisierter, massiv paralleler Supercomputer hat vorgehabt, Simulationen des Doktors der Medizin durchzuführen.
• MDGRAPE - Ein spezielles Zweck-System, das für molekulare Dynamik-Simulationen, besonders Protein-Struktur-Vorhersage gebaut ist.

Siehe auch

• Das molekulare Modellieren
• Rechenbetonte Chemie
• Kraft-Feld (Chemie)
• Kraft-Felddurchführung
• Methode von Monte Carlo
• Molekulare Designsoftware
• Molekulare Mechanik
• Das molekulare Modellieren auf GPU
• Auto-Parrinello Methode
• Software für die molekulare Mechanik, modellierend
• Quant-Chemie
• Getrennte Element-Methode
• Liste der Nukleinsäure-Simulierungssoftware
• Liste von Webmitteln, um sich molekulare Dynamik zu vergegenwärtigen

Allgemeine Verweisungen

• M. P. Allen, D. J. Tildesley (1989) Computersimulation von Flüssigkeiten. Presse der Universität Oxford. Internationale Standardbuchnummer 0-19-855645-4.
• J. A. McCammon, S. C. Harvey (1987) Dynamik von Proteinen und Nukleinsäuren. Universität von Cambridge Presse. Internationale Standardbuchnummer 0-521-30750-3 (eingebundenes Buch).
• D. C. Rapaport (1996) Die Kunst der Molekularen Dynamik-Simulation. Internationale Standardbuchnummer 0-521-44561-2.
• J. M. Haile (2001) Molekulare Dynamik-Simulation: Elementare Methoden. Internationale Standardbuchnummer 0 471 18439 X
• R. J. Sadus, Molekulare Simulation von Flüssigkeiten: Theorie, Algorithmen und Gegenstand-Orientierung, 2002, internationale Standardbuchnummer 0-444-51082-6
• Oren M. Becker, Alexander D. Mackerell der Jüngere, Benoît Roux, Masakatsu Watanabe (2001) Rechenbetonte Biochemie und Biophysik. Marcel Dekker. Internationale Standardbuchnummer 0 8247 0455 X.
• Andrew Leach (2001) das Molekulare Modellieren: Grundsätze und Anwendungen. (2. Ausgabe) Prentice Hall. Internationale Standardbuchnummer 978-0-582-38210-7.
• Tamar Schlick (2002) das Molekulare Modellieren und die Simulation. Springer. Internationale Standardbuchnummer 0 387 95404 X.
• William Graham Hoover (1991) Rechenbetonte Statistische Mechanik, Elsevier, internationale Standardbuchnummer 0-444-88192-1.
• D.J. Evans und G.P. Morriss (2008) Statistische Mechanik von Nichtgleichgewicht-Flüssigkeiten, der Zweiten Ausgabe, Universität von Cambridge Presse, internationale Standardbuchnummer 978-0-521-85791-8.

Links

• GPUGRID.net springen (GPUGRID.net) vor
• Das blaue Genprojekt (IBM) JawBreakers.org
• Forschung von D. E. Shaw (Forschung von D. E. Shaw)
• Molekulare Physik
• Online-Kurs über (MSE 597G) Eine Einführung in die Molekulare Dynamik durch Alejandro Strachan
• Vortrag-Zeichen auf dem kurzen Kurs über die molekulare Dynamik-Simulation Ashlie Martini (2009)