Клеточная мембрана

Размещено на http://www.allbest.ru/

Клеточная мембрана



Содержание

Введение

1. Литературный обзор

1.1 Клеточная мембрана

1.2 Метод молекулярной динамики

1.3 Липиды

1.4 Водородные связи в липидных бислоях

1.5 Системы управления данными молекулярного моделирования

2. Методы

2.1 Модельные липидные бислои

2.2 Программа, предназначенная для анализа водородных связей

2.3 Технические характеристики программы

3. Картирование численных характеристик водородных связей

4. Кластеры в липидных бислоях

5. Результаты и обсуждение

Заключение

Выводы

Список использованных источников

Список сокращений



Введение

Клеточная мембрана - это надмолекулярная структура, основу которой составляют белки и липиды. Мембрана отделяет содержимое клетки от внешней среды и таким образом создаёт необходимые условия для протекания биохимических процессов внутри клетки. Более того, клеточная мембрана влияет на структурную организацию клетки и её функционирование.

Изучение мембран экспериментальными методами сталкивается с целым рядом трудностей, потому что функциональные свойства мембран нарушаются при их выделении из естественной среды. Однако с появлением структурных данных высокого разрешения для различных компонентов мембраны (белков, липидов и т.д.), совершенствованием описывающих их физических моделей, развитием компьютеров стали использовать новые подходы в исследовании биологических систем. In silico-эксперимент широко распространён и хорошо дополняет результаты, полученные экспериментально. Стоит отметить, что компьютерные расчёты имеют недостатки, такие как точность математических моделей, ограниченные размер системы и время её анализа. Главное же преимущество компьютерных методов состоит в том, что один и тот же вычислительный эксперимент можно проводить несколько раз, меняя начальные данные и условия, чего очень сложно (иногда невозможно) добиться в исследованиях in vitro.

Функции клеточных мембран во многом определяются особенностями их строения и динамическим поведением, на которые большое влияние оказывают межмолекулярные взаимодействия, в том числе и водородные связи. Распределение водородных связей в биологической мембране играет значимую роль, поскольку от него зависят такие особенности поведения мембраны как взаимодействия ацильных цепей липидов с мембранными белками, образование липидных рафтов, упаковка липидных головок и многие другие. надмолекулярный белок биохимический мембрана

1. Цель работы

Цель настоящий работы заключается в:

· разработке методов численного анализа свойств водородных связей в модельных биомембранах, изучаемых методом молекулярной динамики;

· исследовании структурно-динамических характеристик водородных связей;

· изучении влияния водородных связей на структурную организацию мембраны;

Создание и внедрение программного модуля в программное обеспечение, используемое в лаборатории моделирования биомолекулярных систем ИБХ РАН, расширит возможности анализа таких объектов.



1. Литературный обзор

1.1 Клеточная мембрана

Клетки всех живых организмов окружены мембраной. Мембрана играет значительную роль как в структурной организации клетки, так и в её функционировании. Мембрана не только выступает в роли барьера между цитоплазмой клетки и внешней средой, но еще и участвует в регуляции их связи и взаимодействий.

Важной функцией клеточной мембраны является селективный обмен веществ клетки с окружающей средой. Этот процесс может быть активным (перенос по направлению градиента плотности вещества) и пассивным (в обратном направлении). Кроме того, мембраны выполняют энергетическую функцию (синтез аденозинтрифосфата (АТФ) на внутренних мембранах митохондрий и фотосинтез углеводов в мембранах хлоропластов), генерацию и проведение электрических импульсов, рецепторную функцию и многие другие [1].

1.2 Метод молекулярной динамики

До недавнего времени главными методами изучения строения мембраны были дифракция рентгеновских лучей и электронная микроскопия. Однако данные методы сталкиваются с ограничениями при детальном анализе молекулярной организации мембраны. С развитием вычислительных машин появились новые подходы в исследовании мембран, в том числе метод молекулярной динамики (МД).

Молекулярная динамика - это один из компьютерных методов моделирования биологических систем. Часто для их изучения одних статических данных оказывается недостаточно. Применение метода МД даёт возможность наблюдать эволюцию системы во времени.

Принцип работы МД основан на втором законе Ньютона:

где - вектор, описывающий положение частиц в системе; - соответствующий вектор скоростей; - диагональная матрица масс частиц; - вектор сил, действующих на частицы; - функция потенциальной энергии.

МД связывает микроскопические детали структурной организации молекул с макроскопическими кинетическими и термодинамическими данными.

1.3 Липиды

Основными компонентами клеточной мембраны являются липиды и белки. Соотношение между белками и липидами в составе мембраны может сильно меняться. Например, доля белка в мембране миелина составляет 20% (по массе) от общего состава, а во внутренней мембране митохондрий - 80% [2]. Основу клеточной мембраны составляет липидный бислой, в котором размещены белковые молекулы. При этом белки разделяют на периферические (ассоциированы с липидной поверхностью мембраны) и интегральные (пронизывают липидный бислой).

Липиды - амфифильные молекулы, состоящие из гидрофобного "хвоста" и гидрофильной "головки". Липидный бислой в составе клеточной мембраны организован таким образом, что гидрофобные части направлены в центр мембраны, а гидрофильные обращены наружу. Существует огромное разнообразие мембранных липидов. Однако в данной работе будут рассматриваться только фосфолипиды.

Фосфолипиды представляют особый интерес, поскольку являются одними из основных компонентов мембран эукариот и бактерий. Фосфолипиды - это сложные эфиры многоатомных спиртов глицерина или сфингозина с высшими жирными кислотами и фосфорной кислотой [3]. Глицерофосфолипиды (фосфолипиды, в состав которых входит остаток глицерина) отвечают за текучесть и пластичность мембраны. В зависимости от строения головки глицерофосфолипиды подразделяют на классы.

Представителями глицерофосфолипидов являются фосфатидилсерины (ФС) (Рис.1) и фосфатидолхолины (ФХ) (Рис.2).

Рис. 1. Структурная формула молекулы фосфатидилсерина; R1 и R2 - радикалы жирных кислот.

Рис. 2. Структурная формула молекулы фосфатидолхолина; R1 и R2 - радикалы жирных кислот.

Липиды ФХ и ФС представляют большой интерес для исследования: ФХ часто встречается в мембранах эукариот, ФС встречается реже, однако наличие ФС на поверхности мембраны может служить сигналом о появлении злокачественного поражения, запускающего процесс фагоцитоза или свертывания крови [4].

1.4 Водородные связи в липидных бислоях

Липидные компоненты, входящие в состав клеточной мембраны, отличаются строением головок и/или ацильных цепей. Этот факт служит причиной разнообразия межмолекулярных взаимодействий [5]. Примером таких взаимодействий является водородная связь.

Известно, что физические свойства липидов зависят от их структурной организации, на которую большое влияние оказывает распределение водородных связей в пространстве [6]. Поэтому изучение водородных связей в биологической мембране может пролить свет на особенности её структуры и функциональных свойств. В липидных молекулах в качестве донорной группы водородной связи может выступать ; а в качестве акцепторной группы - [6].

Исследование свойств водородных связей ранее проводили в модельном липидном бислое, состоящем из палмитоилолеоилфосфатидилэтаноламина (ПОФЭ) и пальмитоилолеоилфосфатидилглицерина (ПОФГ) в отношении 3:1, в водном растворе с добавлением ионов натрия [7, 8]. Результаты показали, что водородные связи чаще образуются между молекулами ПОФЭ и ПОФГ, связи ПОФЭ - ПОФЭ наблюдаются реже (связи ПОФГ - ПОФГ практически не формируются). Водородных связей вода-ПОФЭ больше, чем вода-ПОФГ, поскольку ПОФЭ содержит больше функциональных групп, способных участвовать в водородных связях, чем ПОФГ. Кроме того, обнаружили, что межмолекулярные водородные связи влияют на ориентацию липидных головок относительно плоскости мембраны.

1.5 Системы управления данными молекулярного моделирования

Выявление таких зависимостей как наличие водородной связи и образование кластеров в липидных бислоях является трудоёмким процессом. Более того, нередко возникает задача поиска корреляций между параметрами, описывающими поведение липидных бислоёв. Для частичной автоматизации решения подобных задач в настоящее время активно используют технологии баз данных.

В работе будут рассматриваться только реляционные базы данных, представляющие собой взаимосвязанные таблицы, в каждой из которых хранится вся информация об объектах определенного типа. Строка таблицы содержит описание одного объекта. Ранее базы данных создавали в основном в коммерческих целях. Однако в последнее время технологии баз данных начали применять и в исследовательской работе [9, 10, 11]. Стоит отметить, что научные данные отличаются от коммерческих: во-первых, научные данные обычно непрерывные и/или многоразмерные; во-вторых, запросы к такой базе данных более сложные.

МД является эффективным методом анализа биологических систем, однако объемы данных, описывающих молекулярную модель, очень большие - моделируемая система может включать в себя миллионы атомов и время динамики может достигать десятков и сотен миллионов шагов. На сегодняшний день существуют системы, созданные с целью управления большими данными в исследовательских задачах.

В 2006 году была разработана система BioSimGrid с целью обмена данными большого объёма [9]. BioSimGrid позволяет хранить данные, полученные в результате молекулярного моделирования, на удаленных сетевых ресурсах, а также обрабатывать эти данные встроенным набором инструментов. Система работает с двумя типами входных файлов: файл траектории МД (содержит координаты атомов для каждого временного шага) и соответствующий файл метаданных (содержит топологию атомов, начальную конфигурацию и другие метаданные, определяемые пользователем). По причине больших размеров траектории МД хранятся в виде плоских файлов (текстовый файл, содержащий одну таблицу, в которой каждая запись содержится на одной строке, разные столбцы в записи разделены запятой или знаком табуляции). Пользователи системы BioSimGrid могут использовать платформу через веб-интерфейс или в среде языка Python.

Позднее, в 2014 году, была создана база данных "Database Centric Molecular Simulation" (DCMS) [10]. DCMS выполняет функции эффективного извлечения информации, её анализа, обмена и быстрой обработки запросов пользователей. Разработчики исправили главные недостатки системы BioSimGrod: сложность в поддержке, медленные извлечение и работа с данными. Поэтому при проектировании DCMS основной упор был сделан на применении эффективных алгоритмов и структур данных.

В 2013 году была создана база данных "Molecular Dynamics Database system" (MDDB) [11]. Интерес данная система представляет потому, что содержит встроенные инструменты для построения цепи Маркова. Цепь Маркова определяет распределение вероятности реализации возможных молекулярных конфигураций системы. Для создания данного инструмента разработчики использовали машинное обучение, а конкретно - технику "стимулированного обучения".



2. Методы

2.1 Модельные липидные бислои

Анализ водородных связей проводили в гидратированных липидных бислоях, состоящих из молекул диолеоилфосфатидилхолина (ДОФХ) и диолеоилфосфатидилсерина (ДОФС) (Рис 3).

Моделирование гидратированных липидных бислоёв осуществляли методом МД (Рис. 4). Данные для этих систем были получены ранее в лаборатории моделирования биомолекулярных систем ИБХ РАН [5]. Исследованные модельные бислои различаются процентным соотношением молекул ДОФС и ДОФХ (Табл.1). Некоторые модельные системы при конструировании имели суммарный отрицательный заряд, поэтому для его нейтрализации в эти системы добавили необходимое число ионов натрия (Табл. 1). Во всех системах вектор нормали к плоскости поверхности бислоя направлен вдоль оси . Время моделирования всех систем составляет 400 нс, частота сохранения координат частиц в файл траектории МД - 10 пс. Для некоторых систем время, необходимое для достижения состояния равновесия, составляло ? 300 нс, поэтому последние 20 нс МД можно с большой долей уверенности считать равновесным участком траектории.

Рис. 3. Строение молекул липидов (а) ДОФХ и (b) ДОФС. Акцепторные группы выделены кругами, донорная группа - прямоугольником. Синим цветом изображены атомы азота, оранжевым - атомы фосфора, красным - атомы кислорода.

Рис. 4. Модель гидратированного липидного бислоя ДОФС (вид сбоку, см Табл.1). Красным цветом изображены "головки" молекул липидов, зелёным - их ацильные "хвосты". Молекулы воды показаны серым цветом.

Таблица 1

Состав модельных систем, для которых исследовали характеристики водородных связей

Название модельной системы	Число молекул липидов, воды, ионов натрия в составе системы
	ДОФС	ДОФХ	вода	натрий
ДОФС	288	0	14871	288
ДОФС 10 : ДОФХ 90	30	258	17428	30
ДОФС 30 : ДОФХ 70	96	192	16803	96
ДОФС 85 : ДОФХ 15	248	40	15296	248
ДОФХ	0	288	17600	0

2.2 Программа, предназначенная для анализа водородных связей

Разработку программы осуществляли на языке Python [12]. Python - это высокоуровневый язык программирования широкого применения. Высокая производительность и простой синтаксис стали главными достоинствами языка Python. Для обработки многомерных массивов была использована библиотека NumPy [13].

Программа, анализирующая количественные характеристики водородных связей, является модулем, входящим в состав программного обеспечения, разрабатываемого в лаборатории моделирования биомолекулярных систем ИБХ РАН. Данное программное обеспечение позволяет проводить обработку данных, полученных методом МД.

Наличие водородной связи в системе определяется геометрическими критериями: угол акцептор-водород-донор составляет 180є ± 30є, расстояние между электроотрицательными атомами донорной (В) и акцепторной (А) групп не превосходит 0,35 нм (Рис. 5).

Рис. 5. Структурное представление водородной связи и численные параметры, используемые в программном обеспечении в качестве критериев выявления водородной связи.

Входными данными программного модуля является информация о водородных связях, наблюдаемых в данной модельной системе: список атомов, образующих водородную связь, и её геометрическое положение, определяемое координатами центра отрезка между электроотрицательными атомами. Результатом работы модуля является набор файлов, описывающих характеристики и динамическое поведение водородных связей. Файлы содержат следующую информацию:

1. Для каждой водородной связи:

· Список атомов (донор, водород, акцептор) и геометрическое положение;

· Частота встречаемости;

· Непрерывное время существования;

2. Список долгоживущих водородных связей;

3. Среднее число водородных связей, образованных одной молекулой липида;

4. Список "водяных мостиков" (молекул воды, одновременно формирующих водородные связи с разными молекулами липидов);

На рис. 6 представлена блок-схема алгоритма обработки данных, ниже приведены комментарии к блок-схеме и общее описание принципа работы программного модуля.

Рис. 6. Блок-схема программы; овал - входные данные, прямоугольники - алгоритмы/функции, параллелограммы - выходные файлы. ?№? - информация об атомах; ?І? - информация о молекулах.

(а) Поступление входных данных: список троек атомов, образующих водородную связь; её геометрическое положение;

(b) Отображение троек атомов в пары молекул, содержащих акцепторные и донорные группы;

(c) Накопление "истории жизни" (моментов времени существования в ходе МД) водородной связи отдельно для троек атомов и для пар молекул;

(d) Запись полного списка связей в файл (осуществляется параллельно с предыдущим пунктом);

(e) Формирование файла, содержащего информацию о частоте встречаемости водородных связей. Частоту встречаемости считали равной суммарному числу конфигураций МД, в которых данная связь наблюдается, нормированному общее число конфигураций;

(f) Формирование файла, содержащего информацию о времени существования долгоживущих водородных связей. Связь считали долгоживущей, если время её существования превышает заданный уровень, который по умолчанию составляет 10% от общего времени анализа;

(g) Выполнение функции сглаживания сигнала, несущего информацию о существовании/отсутствии водородной связи между всеми тройками атомов/парами молекул в каждый момент времени. Сглаживание сигнала осуществляли с целью найти интервалы непрерывного существования связи и пренебречь кратковременными событиями возникновения/разрыва связи. Сглаживание сигнала производили средствами библиотеки SciPy. Результатом выполнения функции является свёртка входного дискретного сигнала с весовой функцией Ханна (Hann window);

(h) Обработка сглаженного сигнала. Выбор порогового значения, сравнение с которым позволяет разделить связи на устойчивые и неустойчивые;

(i) Запись в файл времени непрерывного существования связей отдельно для троек атомов и пар молекул;

(j) Определение среднего числа связей, приходящихся на каждую молекулу. Запись полученных значений в файл;

(k) Поиск "водяных мостиков" - молекул воды, одновременно образующие водородные связи с несколькими молекулами липидов;

(l) Запись в файл списка молекул воды, образующих "водяные мостики", и соответствующих им молекул липидов.



2.3 Технические характеристики программы

Анализ водородных связей производили на 64-ядерном компьютере с тактовой частотой 2200 МГц и объемом оперативной памяти 64 Гбайт.

Для оценки производительности программы использовали модельную систему - бислой ДОФС. Анализ всех характеристик, за исключением "водяных мостиков", занял 2 минуты 33 секунды, максимальный объем оперативной памяти, потребовавшийся для проведения расчётов, составил 5,42 Гбайт. Анализ "водяных мостиков" производили отдельно, поскольку данная задача более ресурсоемкая и, кроме того, не является стандартной процедурой при проведении анализа водородных связей. Время анализа "водяных мостиков" составило 23 минуты 24 секунды, максимальный объем оперативной памяти, требуемый для расчётов, - 6,75 Гбайт.



3. Картирование численных характеристик водородных связей

При помощи нового программного обеспечения, разработанного в лаборатории, можно проводить картирование параметров, описывающих свойства модельной мембраны. Задача картирования заключается в характеризации свойств водородных связей c учётом их местоположения на плоскости липидного бислоя. Двумерная карта распределения параметра является аналогом функции двух переменных, которую можно представить на плоскости, описывая значения функции разной насыщенностью цвета в соответствии с заданной шкалой.

Программное обеспечение построено на основе системы управления базами данных (СУБД). При таком подходе для каждой моделируемой системы создаётся отдельная база данных, содержащая некоторый набор характеристик системы, которые используются в дальнейшем для анализа. В составе базы данных есть отдельная таблица, описывающая свойства водородных связей в системе. Для работы с реляционными базами данных (БД) использовали библиотеку SQLAlchemy [14].

Объем базы данных, содержащей информацию об одной модельной системе на равновесном участке длиной 20 нс (2000 состояний системы), в среднем составляет 500 Мбайт. Данный метод хранения и обработки информации имеет заметное преимущество перед методами, которые использовали ранее, так как время, требуемое для построения карты плотности распределения водородных связей в системе ДОФС, уменьшается в сотни раз. Однако стоит отметить, что формирование базы данных - длительная операция, включающая в себя ресурсоемкий этап сбора данных и записи нужной информации в базу, поэтому выигрыш во времени будет заметен при построении двух и более карт для одной и той же системы.

В дальнейшем, при обработке однотипных запросов, вычисляющих, например, двумерные распределения некоторого параметра, СУБД потребуется лишь выбрать нужные записи из базы и выполнить небольшой объем арифметических операций, что и позволяет получить результат быстрее.

Для выполнения однотипных запросов разработана специальная программа, упрощающая взаимодействие пользователя с базой. Пользователю требуется указать только параметры, необходимые для формирования запроса: какие данные выбрать, как их отфильтровать и как преобразовать. Далее программа формирует запрос, обрабатывает результаты его выполнения, производит визуализацию и/или сохранение полученных данных в выходные файлы.

Алгоритм построения карты распределения плотности водородных связей:

1. Создание базы данных для указанной системы:

a) Нахождение водородных связей по геометрическим критериям для каждой конфигурации системы;

b) Запись данных о каждой водородной связи в таблицу базы данных;

2. Осуществление запроса к базе данных:

a) Формирование пользователем набора входных данных, включающих в себя: параметр, распределение которого нужно получить на выходе (в данном случае это - плотность водородных связей), тип функции распределения (2d), фильтр записей при необходимости (тип донорной/акцепторной группы, функциональная группа донора/акцептора);

b) Запуск программы, которая осуществляет считывание входных данных, строит запрос к БД и выполняет следующие шаги:

· Разделение плоскости мембраны на равные части вдоль осей X и Y. Таким образом модельную мембрану можно представить как совокупность элементарных ячеек;

· Выбор строк из таблицы, водородные связи в которых находятся в одной и той же элементарной ячейке;

· Подсчёт числа таких строк для каждой элементарной ячейки;

· Деление получившихся значений на число проанализированных конфигураций системы и площадь элементарной ячейки. В итоге для каждой элементарной ячейки в плоскости мембраны вычислено значение функции распределения;

· Построение карты.



4. Кластеры в липидных бислоях

Отличительной особенностью строения мембран является латеральная гетерогенность - неоднородное распределение липидов и белков в плоскости мембраны. Проявлением латеральной гетерогенности служит наличие геометрических кластеров в биологической мембране. Считали, что липидные молекулы формируют геометрический кластер, если расстояние между атомами фосфора, находящимися в полярных головках липидов, меньше 0,65 нм.



5. Результаты и обсуждение

Молекулы ДОФХ и ДОФС содержат акцепторы водородной связи, в роли которых выступают группы (Рис. 3). В отличие от молекулы ДОФХ, в молекуле ДОФС существует донор водородной связи - группа . Таким образом, в системе, состоящей только из молекул ДОФХ, межлипидные водородные связи не наблюдаются. Однако водородные связи липид-вода существуют как в бислое ДОФС, так и в бислое ДОФХ.

При помощи вышеупомянутого программного обеспечения было произведено картирование следующих параметров: плотности распределения межлипидных водородных связей; времени жизни межлипидных водородных связей; среднего числа молекул липидов, образующих геометрические кластеры (Рис. 7 - 10). Картируемый параметр - число водородных связей на элементарной поверхности ~0,01 нмІ мембраны в единицу времени.

Из построенных карт (Рис. 7) можно сделать вывод, что остаток ортофосфорной кислоты () и карбоксильная группа (), выступающие акцепторами водородной связи, вносят существенный вклад в её образование в липидном бислое, состоящем из молекул ДОФС. Число водородных связей, образованных карбонильными группами, значительно меньше. Этот факт объясняется тем, что донорная группа также, как и группы и , находится на поверхности липидного бислоя, а карбонильные группы - глубже, поэтому группе легче образовывать водородные связи с остатком ортофосфорной кислоты и карбоксильной группой.

Подобным образом проведено картирование времени жизни водородных связей, образованных разными функциональными группами ДОФС (Рис. 8). Карты позволяют сделать вывод, что устойчивые связи также образуются карбоксильной группой и остатком ортофосфорной кислоты. Карбонильные группы, в основном, участвуют в короткоживущих водородных связях.

Рис. 7. Карта распределения плотности межлипидных водородных связей в монослое системы ДОФС (см. Раздел "Методы")

Водородные связи, образованные (а) ; (б) ; (в) ; (г) ; (д) Все водородные связи в системе. Размерность измеряемой величины - среднее число водородных связей в единицу времени на единицу площади поверхности. Точками обозначены проекции средних значений координат атомов азота группы ДОФС. Временной промежуток картирования водородных связей - 20 нс.

Рис. 8. Карта распределения среднего времени жизни межлипидных водородных связей в монослое системы ДОФС (см. Раздел "Методы").

Водородные связи, образованные (а) ; (б) ; (в) ; (г) ; (д) Все водородные связи в системе. Значение шкалы - среднее время непрерывного существования водородных связей. Параметры картирования и обозначения такие же, как на рис. 7.

Подобное сравнение карт произвели для вышеуказанных параметров (число межлипидных водородных связей, время их существования и среднее число молекул, формирующих геометрические кластеры) (Рис. 9). Карты распределений построены для одного из монослоев системы ДОФС. Визуально прослеживается связь между приведенными распределениями: карты имеют схожую мозаичную структуру. Следовательно, из этих данных можно сделать вывод, что чем выше плотность водородных связей на участке поверхности мембраны, тем более вероятно образование в этом месте геометрического кластера и тем больше время жизни таких связей. И, наоборот, в местах с низкой плотностью водородных связей образование геометрических кластеров маловероятно, и при этом такие связи являются короткоживущими.

Для более подробного анализа полученных результатов численно определили корреляцию между вышеупомянутыми параметрами (Табл. 2). В качестве критерия корреляции выбрали коэффициент Пирсона, который считали по следующей формуле:

где - значения выборки X/Y соответственно, - математическое ожидание сравниваемых величин, - размер выборок. В данном случае выборка является одномерным представлением двумерного массива, содержащего картируемый параметр.

Рис. 9. Монослой ДОФС (см. Раздел "Методы").

Параметры картирования и обозначения такие же, как на рис. 4. (а) Распределение числа межлипидных водородных связей.

Численные значения шкалы как на рис. 4; (б) Распределение среднего времени жизни межлипидных водородных связей. Численные значения шкалы как на рис.5; (в) Распределение геометрических кластеров. Значение шкалы - число молекул, образующих кластер, в единицу времени на единицу площади поверхности. На картах выделены области, в которых наблюдаются общие закономерности распределений.

Таблица 2

Корреляция между анализируемыми параметрами в системе ДОФС

	Коэффициент Пирсона
Число водородных связей / Среднее время жизни водородных связей	0,401
Число водородных связей / Число молекул, образующих геометрические кластеры	0,356
Среднее время жизни водородных связей / Число молекул, образующих геометрические кластеры	0,239

Распределение среднего времени существования водородных связей анализировали и сравнивали между системами ДОФС 10 : ДОФХ 90, ДОФС 30 : ДОФХ 70, ДОФС 85 : ДОФХ 15 (Рис.10). Можно заключить, что средняя продолжительность жизни водородных связей в модельных бислоях изменяется в зависимости от процентного соотношения липидов ДОФХ и ДОФС: при увеличении концентрации молекул ДОФС среднее время существования водородных связей тоже возрастает.

Значение шкалы - среднее время жизни водородных связей, выраженное в пс, нормированное на общее временя анализа. Параметры картирования и обозначения такие же, как на рис. 4.

Наличие водородных связей в биологической мембране значительно влияет на её на структурные и физические свойства. Например, из компьютерного эксперимента видно, что в среднем молекула ДОФХ занимает бомльшую площадь поверхности, чем молекула ДОФС. Площадь поверхности, приходящаяся на молекулу ДОФХ, оценили в 0,69 нмІ, на молекулу ДОФС - 0,65 нмІ, что хорошо согласуются с данными экспериментов [5]. Образование водородных связей между полярными головками липида ДОФС коррелирует со степенью кластеризации липидов в бислое и их упаковкой.

Данные результаты можно использовать для изменения структурных свойств клеточной мембраны: путём направленной модификации распределения водородных связей в липидном бислое можно конструировать на рациональной основе новые системы с разным уровнем латеральной гетерогенности и, соответственно, с разными физико-химическими свойствами. Таком образом, становится возможным создание новых (в том числе искусственных) мембранных материалов с заданными свойствами.



Заключение

В рамках настоящей работы создан программный модуль, главной функцией которого является подробный численный анализ данных, характеризующих водородные связи в модельных липидных мембранах. Модуль входит в состав программного обеспечения, разрабатываемого в лаборатории моделирования биомолекулярных систем ИБХ РАН. В дальнейшем возможна оптимизация работы программного модуля и расширение его возможностей.

Проведён расчёт параметров, описывающих характеристики водородных связей: пространственное распределение, продолжительность существования - и положение геометрических кластеров липидов. Результаты расчёта визуализированы в виде двумерных карт. Показано, что ключевую роль в образовании и времени жизни водородных связей вносят группы . Обнаружено, что при большой плотности водородных связей на поверхности мембраны, вероятность образования геометрических липидных кластеров увеличивается, и время жизни таких связей также возрастает.

Для исследованных систем, полученных в результате проведения МД, созданы базы данных, которые содержат в себе параметры, описывающие структуру моделируемых систем, в том числе и характеристики водородных связей. Настоящий подход позволяет сравнивать системы по наборам параметров, установленных пользователем и, таким образом, способствует проведению процесса обработки данных. В будущем планируется развитие системы путём построения средств анализа, основанных на методах машинного обучения.



Выводы

1. Создана программа, предназначенная для численного анализа водородных связей в модельных липидных бислоях, имитирующих клеточную мембрану.

2. Выявлено, что при высокой плотности водородных связей среднее время их существования возрастает, среднее число молекул липидов, образующих геометрические кластеры, также увеличивается;

3. Созданы базы данных моделируемых систем, получаемых в расчётах МД.



Список использованных источников

[1] Антонов В. Ф. Биофизика мембран // Соросовский образовательный журнал. 1996. № 6. С. 4-12.

[2] Геннис Р. Биомембраны: Молекулярная структура и функции. М.: Мир, 1997. С. 9-18.

[3] Березов Т.Т., Коровкин Б.Ф. Биологическая химия. М.: Медицина, 1998. С. 194.

[4] Чугунов А.О., Полянский А.А., Ефремов Р.Г. Липидный фундамент жизни. // Природа. 2012. № 3. С. 3-12.

[5] Pyrkova D.V. et. al. Dynamic clustering of lipids in hydrated two-component membranes: results of computer. // Journal of Biomolecular Structure and Dynamics. 2012. V. 31. P. 87-95.

[6] Boggs J. Lipid intermolecular hydrogen bonding: influence on structural organization and membrane function. // Biochimica et Biophysica Acta. 1987. V. 906. P. 353-404.

[7] Zhao W. et. al. Role of phosphatidylglycerols in the stability of bacterial membranes. // Biochimie. 2008. V. 90. P. 930-938.

[8] Murzyn K. et. al. Phosphatidylethanolamine-Phosphatidylglycerol Bilayer as a Model of the Inner Bacterial Membrane. // Biophysical Journal. 2005. V. 88. P. 1091-1103.

[9] Ng M.H. et. al. BioSimGrid: Grid-enabled biomolecular simulation data storage and analysis. // Future Generation Computer Systems. 2006. V. 22. P. 657-664.

[10] Kumar A. et. al. DCMS: A data analytics and management system for molecular simulation // Journal of Big Data. 2014. V. 2. P. 1-9.

[11] Nutanong S. et. al. Adaptive exploration for large-scale protein analysis in the molecular dynamics database // 25th International Conference on Scientific and Statistical Database Management, SSDBM 2013. P. 1-4.

[12] Rossum G. Python tutorial. Centrum voor Wiskunde en Informatica (CWI). Amsterdam, 1995. P. 1-65.

[13] Walt S.V. The NumPy Array: A Structure for Efficient Numerical Computation. // Computing in Science & Engineering. 2011. V. 12. P. 22-30.

[14] Bayer M. "SQLAlchemy 1.2 Documentation". URL: http://docs.sqlalchemy.org/en/latest/orm/tutorial.html (23.03.2017).



Список сокращений

1. АТФ - аденозинтрифосфат

2. БД - база данных

3. ДОФС - диолеоилфосфатидилсерин

4. ДОФХ - диолеоилфосфатидилхолин

5. ДПФХ - дипальмитоилфосфатидилхолин

6. МД - молекулярная динамика

7. СУБД - система управления базами данных

8. ФС - фосфатидилсерин

9. ФХ - фосфатидилхолин

10. DCMS - "Database Centric Molecular Simulation"

11. MDDB - Molecular Dynamics Database system

Размещено на Allbest.ru