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第1章 格子聚合物和蛋白质模型 1

1.1链分子的简化模型 1

1.2简单的格子聚合物 4

1.3具有类蛋白质性质的简单格子聚合物 6

1.4最小类蛋白质模型 7

1.5高协调格子蛋白模型 10

1.6应用格子模型的蛋白质折叠和结构预测 13

参考文献 14

第2章 蛋白质和多肽的多尺度对接 17

2.1引言 17

2.2刚性对接程序 18

2.3柔性对接 19

2.4 CABS多尺度柔性对接 20

2.4.1柔性处理 21

2.4.2多肽对接到受体蛋白的示例 21

2.4.3蛋白质-蛋白质对接 23

2.5展望 24

参考文献 25

第3章 蛋白质粗粒化模型：理论与应用 28

3.1引言 28

3.2蛋白质粗粒化模型的发展史 29

3.3构象空间表示方式的选择 35

3.4相互作用设计形式 36

3.5粗粒化力场的获得 37

3.5.1基本公式 37

3.5.2统计势（玻耳兹曼原理） 38

3.5.3 PMF的因子展开 40

3.5.4力匹配方法 44

3.5.5有效能量函数的优化 46

3.5.6“基于知识”和“基于物理”的势能 48

3.6粗粒化模型在蛋白质结构预测中的应用 49

3.7粗粒化模型在研究蛋白质动力学和热力学中的应用 52

3.8结论与展望 57

参考文献 58

第4章 基于原子模型和粗粒化模型的结构预测与优化中的构象采样 70

4.1引言 70

4.2迭代结构优化框架 71

4.2.1采样效率的定量度量 72

4.3不同分辨率的蛋白质模型 73

4.3.1蛋白质的全原子模型 74

4.3.2蛋白质的粗粒化模型 75

4.4采样不同蛋白质模型进行迭代优化 81

4.4.1采样方法 82

4.4.2向天然态的精细优化 83

4.5结论与展望 86

参考文献 87

第5章 蛋白质的有效全原子势 89

5.1引言 89

5.2有效势 91

5.3应用 93

5.3.1折叠热力学 93

5.3.2机械去折叠 95

5.3.3聚集性 97

5.4结论 99

参考文献 99

第6章 蛋白质粗粒化模拟中的统计接触势：从两体到多体势 102

6.1引言 102

6.2基于知识的势函数的发展历史 103

6.2.1逆玻耳兹曼关系 104

6.2.2准化学近似 106

6.3距离无关的势函数 107

6.3.1采样权重 107

6.4距离相关的势函数 109

6.5几何势函数 110

6.6多体势 111

6.6.1四体接触势 111

6.6.2四体接触势的能量方程 113

6.7优化方法 114

6.8蛋白质统计接触势与理想的氨基酸相互作用模式的比较分析 114

6.9蛋白质粗粒化模型的统计力场 116

6.10基于知识势函数的应用 116

6.11未来发展趋势 118

参考文献 122

第7章 蛋白质集合运动的全原子描述和粗粒化描述之间的关联 127

7.1引言 127

7.2蛋白质在不同时间尺度的内在动力学：研究方法 129

7.2.1低能的集体激发 130

7.2.2结构子态 130

7.2.3子态之间及子态内部的涨落 131

7.2.4不同子态的结构涨落之间的比较 132

7.2.5蛋白质动力学的粗粒化描述及模拟 132

7.3不同时间尺度上的蛋白质内在动力学：以腺苷酸激酶为例 133

7.3.1在一个近乎平坦的自由能曲面下的构象涨落：以TAT为例 138

7.4结论 139

参考文献 140

第8章 基于结构的生物分子模型：蛋白质拉伸、结节动力学、流体动力学效应及病毒衣壳刻痕 143

8.1引言 143

8.2基于结构的蛋白质模型 145

8.3基于结构的DNA和树状分子模型 149

8.4基于结构的蛋白模型应用举例 151

8.4.1 17 134个蛋白质的机械强度 151

8.4.2结的动力学 153

8.4.3膜蛋白 157

8.4.4流体动力学相互作用 157

8.4.5病毒衣壳的纳米压痕 158

参考文献 161

第9章 蛋白质能量地貌采样——有效算法探索 166

9.1引言 166

9.2基本的模拟技术 167

9.2.1分子动力学模拟 167

9.2.2蒙特卡洛模拟 168

9.2.3优化技术 168

9.3先进的模拟技术 170

9.3.1去折叠模拟 170

9.3.2先进的更新方法 170

9.3.3广义系综技术 171

9.4最近的应用 177

9.5结论 179

参考文献 180

第10章 蛋白质结构预测：从已知结构识别匹配到片段重组 183

10.1引言 183

10.2蛋白质结构预测方法：分类与关键评价 184

10.3基于模板的蛋白质结构预测的“元”方法 188

10.4从多模板模型到杂合模型 190

10.5片段组装：从头蛋白质结构预测方法的新趋势 192

10.5.1基于片段组装的从头预测（及随后的结构优化） 193

10.5.2包含片段组装和折叠模拟的混合方法 195

10.5.3其他基于模板预测的蛋白质结构预测方法 197

10.6为什么片段组装方法能如此成功 197

10.7结论与展望 198

参考文献 199

第11章 基因组水平的蛋白质结构预测 204

11.1引言 204

11.2基因组水平蛋白质结构预测领域的最前沿研究 207

11.3 TASSER方法 208

11.4 I-TASSER方法 210

11.5用TASSER/I-TASSER进行大规模结构预测测试 212

11.6大肠杆菌基因组中中等大小ORF的结构预测 213

11.7人类基因组中的全部907个推定GPCR的结构预测 214

11.8 I-TASSER方法应用于沙眼衣原体基因组 218

11.9结论 219

参考文献 220

第12章 蛋白质折叠动力学研究的多尺度方法 225

12.1引言 225

12.2将实验与理论模拟相结合的结构动力学研究 226

12.3基于高精度简化模型的蛋白质动力学研究 228

12.3.1采用高精度从头模型的蛋白质折叠研究范例体系 228

12.4结论 231

参考文献 232

第13章 基于模板的蛋白质结构模型的误差估计 236

13.1引言 236

13.2质量评价方法的概述 238

13.2.1基于物理学的打分 238

13.2.2基于知识的势 238

13.2.3评价比对质量 239

13.3 SPAD分值 240

13.3.1 SPAD分值的定义 240

13.3.2 SPAD与模型RMSD的相关性 241

13.3.3与模型局部质量的相关性 241

13.4结构模型的真实值质量评价 242

13.4.1 Tondel方法 242

13.4.2 ProQ 243

13.4.3 TVSMod 243

13.4.4 SubAqua方法 244

13.5结论 248

参考文献 249

第14章 蛋白质结构预测评价方法：问题与对策 252

14.1引言 252

14.2模型质量的数值计算 254

14.3成功策略的鉴定 257

14.4认识蛋白质结构预测的进展 258

14.5模型质量的先验评价 261

14.6蛋白质模型在生物医学研究中的应用 264

14.7结论与展望 266

参考文献 267

术语表 273