Применение мультизарядового приближения больших плотных матриц в рамках модели поляризуемого континуума для растворителя

Авторы

  • А.Ю. Михалев
  • И.В. Офёркин
  • И.В. Оселедец
  • А.В. Сулимов
  • Е.Е. Тыртышников
  • В.Б. Сулимов

Ключевые слова:

континуальная модель растворителя
поляризационные заряды
триангуляционная сетка
молекулярная поверхность
поверхность исключенного из растворителя объема
энергия сольватации
энергия десольватации
энергия взаимодействия белок-лиганд
растворитель
мультизарядовый метод

Аннотация

Рассмотрены расчеты полярной части энергии взаимодействия молекул с водой в рамках континуальной модели растворителя PCM (Polarized Continuum Model). Предложен новый алгоритм решения уравнения для поляризационных зарядов, позволяющий получить ускорение в сотни раз по сравнению с обычными итерационными методами без существенной потери точности. Этот новый алгоритм основан на использовании мультизарядового приближения больших плотных матриц, возникающих при триангуляции поверхности, разделяющей молекулу и растворитель, и дискретизации непрерывной плотности поляризационных зарядов, наводимых на поверхности диэлектрика-растворителя атомными зарядами молекулы. Новый алгоритм реализован в программе MCBHSOLV, написанной на языке Python, а сравнение результатов расчетов и их быстродействия проводилось с программой DISOLV. Сравнение проведено на тестовом наборе комплексов белок-лиганд, содержащем различные белки и лиганды. Особенностью этого сравнения является то, что в обеих программах использовались одни и те же молекулы, одни и те же молекулярные поверхности и их триангуляционные сетки и одни и те же заряды соответствующих атомов рассмотренных молекул, а сравнение проводилось при расчетах полярной составляющей энергии сольватации белков, лигандов и их комплексов, а также при расчетах энергии десольватации, играющей важную роль при связывании лигандов (молекул-кандидатов в ингибиторы) с белками. Для тестового набора комплексов исследовано влияние на результат шага триангуляционной сетки на поверхности раздела молекула-растворитель. Показано, что для расчета энергии десольватации при связывании лиганда с белком с помощью программы MCBHSOLV с точностью лучше 1 ккал/моль достаточно проводить расчеты с шагом сетки 0.2 A, затрачивая при этом всего несколько минут на комплекс.


Загрузки

Опубликован

2014-01-23

Выпуск

Раздел

Раздел 1. Вычислительные методы и приложения

Авторы

А.Ю. Михалев

И.В. Офёркин

ООО «Димонта»
ул. Нагорная, 15-8, 117186, Москва
• программист

И.В. Оселедец

Институт вычислительной математики имени Г.И. Марчука РАН (ИВМ РАН)
ул. Губкина, 8, 119333, Москва
• старший научный сотрудник

А.В. Сулимов

ООО «Димонта»
ул. Нагорная, 15-8, 117186, Москва
• заведующий лабораторией

Е.Е. Тыртышников

В.Б. Сулимов

Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова,
Научно-исследовательский вычислительный центр
Ленинские горы, 119991, Москва
• заместитель директора по информационным технологиям


Библиографические ссылки

  1. Садовничий В.А., Сулимов В.Б. Суперкомпьютерные технологии в медицине // Суперкомпьютерные технологии в науке, образовании и промышленности / Под ред. Вл.В. Воеводина, В.А. Садовничего, Г.И. Савина. М.: Изд-во Моск. гос. ун-та, 2009. 16-23.
  2. Романов А.Н., Кондакова О.А., Григорьев Ф.В., Сулимов A.В., Лущекина С.В., Мартынов Я.Б., Сулимов В.Б. Компьютерный дизайн лекарственных средств: программа докинга SOL // Вычислительные методы и программирование. 2008. 9. 213-233.
  3. Офёркин И.В., Сулимов А.В., Кондакова О.А., Сулимов В.Б. Реализация поддержки параллельных вычислений в программах докинга SOLGRID и SOL // Вычислительные методы и программирование. 2011. 12. 9-23.
  4. Sulimov A.V., Kutov D.C., Oferkin I.V., Katkova E.V., Sulimov V.B. Application of the docking program SOL for CSAR benchmark //
  5. Tomasi J., Persico M. Molecular interactions in solution: an overview of method based on continuous distributions of the solvent //
  6. Cramer C., Truhlar D. Implicit solvation models: equilibria, structure, spectra, and dynamics //
  7. Onufriev A. Continuum electrostatics solvent modeling with the generalized Born model // Modeling Solvent Environments: Applications to Simulations of Biomolecules. Weinheim: Wiley, 2010. 127-166.
  8. Bordner A.J., Cavasotto C.N., Abagyan R.A. Accurate transferable model for water, n-Octanol, and n-Hexadecane solvation free energies //
  9. Купервассер О.Ю., Жабин С.Н., Мартынов Я.Б., Федулов К.М., Офёркин И.В., Сулимов А.В., Сулимов В.Б. Континуальная модель растворителя: программа DISOLV - алгоритмы, реализация и валидация // Вычислительные методы и программирование. 2011. 12. 246-261.
  10. Pomelli C.S., Tomasi J. A new formulation of the PCM solvation method: PCM-QINTn //
  11. Mikhalev A.Yu., Oseledets I.V. Adaptive nested cross approximation of non-local operators (arXiv preprint: 1309.1773). 2013 (URL: http://arxiv.org/abs/1309.1773).
  12. Totrov M., Abagyan R. Rapid boundary element solvation electrostatics calculations in folding simulations: successful folding of a 23-residue peptide // Peptide Science. 2001. 60, N 2. 124-133.
  13. Жабин С.Н., Сулимов В.Б. Свидетельство № 2006613753 о государственной регистрации программ для ЭВМ. Зарегистрировано в реестре программ для ЭВМ Федеральной службы по интеллектуальной собственности, патентам и товарным знакам 27 октября 2006.
  14. Жабин С.Н., Сулимов В.Б. Программа построения доступной растворителю поверхности для произвольных органических молекул и интерактивный просмотр положений лигандов в активных центрах белков // Сб. материалов XIII Российского национального конгресса «Человек и лекарство». 3-7 апреля 2006. М., 2006. 15.
  15. Жабин С.Н., Сулимов В.Б. Построение гладких молекулярных поверхностей с адаптивной триангуляцией: программа TAGSS // Научная визуализация. 2011. 3, № 2. 27-53.
  16. Connoly M.L. Solvent-accessible surfaces of proteins and nucleic acids // Science. 1983. 221, N 4612. 709-713.
  17. Vorobjev Y.N., Hermans J. SIMS: computation of a smooth invariant molecular surface // Biophys. J. 1997. 73. 722-732.
  18. Самарский А.А. Введение в численные методы. СПб.: Лань, 2005.
  19. Hackbusch W., Khoromskij B.N., Sauter S.A. On mathcalH^2-matrices // Lectures on Applied Mathematics. Heidelberg: Springer, 2000. 2-29.
  20. Börm S. Efficient numerical methods for non-local operators: mathcalH^2-matrix compression, algorithms and analysis. Zürich: Eur. Math. Soc., 2010.
  21. Voevodin V.V. On a method of reducing the matrix order while solving integral equations //Numerical Analysis on FORTRAN. Moscow: Moscow Univ. Press, 1979. 21-26.
  22. Greengard L., Rokhlin V. A fast algorithm for particle simulations // J. Comput. Phys. 1987. 73, N 2. 325-348.
  23. Ying L., Biros G., Zorin D. A kernel-independent adaptive fast multipole algorithm in two and three dimensions // J. Comput. Phys. 2004. 196, N 2. 591-626.
  24. Bebendorf M., Venn R. Constructing nested bases approximations from the entries of non-local operators // Numer. Math. 2012. 121, N 4. 609-635.
  25. Goreinov S.A., Tyrtyshnikov E.E., Zamarashkin N.L. A theory of pseudo-skeleton approximations // Linear Algebra and Its Applications. 1997. 261. 1-21.
  26. Goreinov S.A., Oseledets I.V., Savostyanov D.V., Tyrtyshnikov E.E., Zamarashkin N.L. How to find a good submatrix. ICM Research Report 08-10. Hong Kong: Kowloon Tong, 2008.
  27. Behnel S., Bradshaw R., Citro C., Dalcin L., Seljebotn D.S., Smith K. Cython: the best of both worlds // Comput. Sci. Eng. 2011. 13, N 2. 31-39.
  28. Intel Math Kernel Library (http://software.intel.com/en-us/articles/intel-mkl/).
  29. Saad Y., Schultz M.H. GMRES: a generalized minimal residual algorithm for solving nonsymmetric linear systems // SIAM J. Sci. and Stat. Comput. 1986. 7, N 3. 856-869.
  30. Крылов А.Н. О численном решении уравнения, которым в технических вопросах определяются частоты малых колебаний материальных систем // Изв. АН СССР. VII серия. 1931. № 4. 491-539.
  31. Romanov A.N., Jabin S.N., Martynov Ya.B., Sulimov A.V., Grigoriev F.V., Sulimov V.B. Surface generalized Born method: a simple, fast, and precise implicit solvent model beyond the Coulomb approximation // J. Phys. Chem. A. 2004. 108, N 43. 9323-9327.
  32. Halgren T.A. Merck molecular force field. I. Basis, form, scope, parameterization, and performance of MMFF94 // J. Comput. Chem. 1996. 17. 490-519.
  33. Protein Data Bank (http://www.pdb.org/pdb/home/home.do).
  34. Avogadro - free cross-platform molecule editor (http://avogadro.openmolecules.net/wiki/Main_Page).
  35. Tyrtyshnikov E.E. Mosaic-skeleton approximations // Calcolo. 1996. 33, N 1. 47-57.
  36. Hackbusch W. A sparse matrix arithmetic based on mathcalH-matrices. Part I: introduction to mathcalH-matrices // Computing. 1999. 62, N 2. 89-108.
  37. Hackbusch W., Khoromskij B.N. A sparse mathcalH-matrix arithmetic. Part II: application to multi-dimensional problems // Computing. 2000. 64, N 1. 21-47.