元素百科介绍一个更简单的与蛋白质相关的模型。计算模型在模拟最基本的生物过程能力方面取得了很大的进展，如蛋白质是如何折叠的。莱斯大学的研究人员发明了一项新技术，使科学家能够比以前更准确地模拟更大的分子。
化学家塞西莉亚·克莱门蒂的实验室开发了一种分子建模框架，通过简单的粗粒模型模拟蛋白质动力学，可以更准确地再现实验结果。
该框架是有效分子模型的可观察驱动设计，在粗粒度模拟模型的定义中包含了可用的实验数据。对于给定的粗粒度模型，可以通过增量更改模型参数来提高算法的预测能力，例如如何找到预测蛋白质的功能形式。
克莱门蒂说：“理解蛋白质，尤其是它们的动力学，对理解生活至关重要。”有两种互补的方法可以做到这一点：要么通过模拟，要么通过实验。在实验中，你测量的是真实的东西，但你可以直接测量的数量非常有限。这就像用很少的碎片来解决一个问题。
她说，模拟允许研究人员观察蛋白质动力学的各个方面，但包含每个原子特征的模型可能需要数月或数年的时间，即使蛋白质本身在体内折叠几秒钟。为了获得更快的结果，科学家们经常使用粗粒度模型来简化模拟，其中一些有效的“珠子”表示蛋白质中的一组原子。
克莱门蒂说：“在一个非常简单的模型中，你必须强烈相似，结果可能与实际情况不同。”“我们将这两种方法结合起来，利用模拟的力量再现实验。这样，我们就可以两全其美了。”获取初始数据不是问题，陈说。”蛋白质有很多实验数据，所以不难找到，”他说，“这只是一个在模拟数据中找到建模方法的问题。”
克莱门蒂说，这些数据可以来自任何一个或多个来源，如福斯特共振能量转移(FRET)、诱变或核磁共振。该计算框架采用马尔可夫模型，结合多个短蛋白模拟，获得ODEM中使用的蛋白质配置的平衡分布。“马尔可夫模型让我们结合和探索蛋白质结构空间的不同部分，”她说。“这是一种聪明的治疗方法。”
根据研究人员的说法，关键是要包含尽可能多的物理细节，以便准确地建模这个过程。克莱门蒂说：“有些模型非常准确，但计算成本太高。”这些模型有太多的信息，所以你不知道什么是最重要的物理成分。”
她说：“在我们的简化模型中，我们只包括我们认为重要的物理因素。如果使用ODEM模拟来提高它们与实验的一致性，这意味着假设是正确的。如果他们不这样做，那么我们就知道缺乏原材料。”
研究人员发现，他们的技术可以揭示意想不到的分子特性。在测试算法的过程中，研究人员发现了FiP35折叠机制的一个新细节。FiP35是一种常见的WW蛋白，是一种较大的信号传输和结构蛋白。FiP35只有35种氨基酸，易于理解，常用于折叠研究。
FiP35的ODEM模型基于模拟FRET结果的实验数据，揭示了当地挫折迫使折叠过程发生变化的几个区域。他们的分析表明，这种相互作用对整个过程非常重要，进化可能是保守的，但他们说，如果模拟的FRET数据不在粗粒度模型中使用，那么得出结论的数据就不会出现。
陈说：“现在我们把它扩展到一个更大的系统，比如400多种蛋白质，大约是我们测试蛋白质的10倍，”你不能模拟这些大型运动和长期规模的全原子，但如果你用ODEM迭代粗粒度模型10到11次，它们只需要几个小时。这大大缩短了人们看到合理结果的时间。
