Conformational Dynamics of Supramolecular Protein Assemblies in the EMDB
电子显微镜数据库（EMDB）是一个快速增长的知识库，用于传播超分子蛋白组装体（包括马达、伴侣蛋白、细胞骨架组装体和病毒衣壳）的单粒子重建的结构数据。虽然这些组件的静态结构提供了重要的洞察其生物功能，其构象动力学和力学提供了额外的重要信息，其生物功能的机制。在这里，我们提出了一个无监督的计算框架，以分析和存储公共访问的超分子蛋白质组件的构象动力学存放在EMDB。构象动力学分析，使用正常模式分析的有限元框架，这是用来计算平衡的热波动，在分子运动中的互相关，和应变能分布的452目前存储在EMDB中的681个条目。乙型肝炎病毒衣壳，核糖体结合的终止因子RF2和GroEL的结果详细介绍和验证与全原子为基础的模型。EMDB中蛋白质组装体的构象动力学可能有助于解释其生物学功能，以及基于EM的结构的分类和细化。
2010-01-05 q-bio.BM
Amplification and detection of single molecule conformational fluctuation through a protein interaction network with bimodal distributions
蛋白质经历多个时间尺度的构象动力学，这导致酶活性的波动。近年来单分子酶学的研究直接观察到了这种古老的动力学无序现象。然而，单分子技术有其局限性。为了能够观察到这种分子效应与真正的生化功能{ \it原位}，我们建议耦合酶活性的波动噪声传播小蛋白质相互作用网络，如零阶超敏感磷酸化-去磷酸化循环。我们发现酶的波动确实可以放大几个数量级，变成底物磷酸化水平的波动|对细胞生物学有广泛兴趣的人酶的构象波动足够慢于催化反应的周转率，导致磷酸化底物的双峰浓度分布。反过来，这种网络放大的单酶波动可以作为一种新的生化“报告”，用于测量单酶构象波动率。
2009-09-01 q-bio.BM
Conformational Heterogeneity and FRET Data Interpretation for Dimensions of Unfolded Proteins
一个数学物理上有效的配方是需要从单分子Förster共振能量转移（smFRET）来推断无序蛋白质构象的性质。传统的方法假定一个均匀的构象系综推断的构象尺寸可能是非物理的。当所有可能的-异构以及均匀-构象分布考虑到没有预先判断，一个单一的值的平均转移效率$\langle E\rangle$之间的染料在两个链端通常是一致的高度多样化，多个值的平均回转半径$\langle R_{\rm g}\rangle$。在这里，我们利用无偏的构象统计从一个粗粒度的显式链模型建立一个通用的逻辑框架来量化这种基本的模糊性smFRET推理。作为一个应用程序，我们解决了长期存在的争议，关于变性剂依赖性的$\langle R_{\rm g}\rangle$的未折叠的蛋白质，专注于蛋白质L作为一个例子。常规的smFRET推断得出结论，未折叠的蛋白L的$\langle R_{\rm g}\rangle$对[GuHCl]高度敏感，但是来自小角X射线散射（SAXS）的数据表明与[GuHCl]无关的接近恒定的$\langle R_{\rm g}\rangle$。引人注目的是，本分析表明，尽管在[GuHCl] = 1 M和7 M下蛋白L的报告$\langle E\rangle$值分别为0.75和0.45，差异非常大，但与这两个$\langle E\rangle$值一致的贝叶斯$R^2_{\rm g}$分布重叠多达$75\…
2017-08-01 q-bio.BM
Side-chain conformational changes upon protein-protein association
蛋白质-蛋白质缔合后的构象变化是结合机制的关键要素。这项研究提出了一个系统的大规模的侧链的构象变化的分析。结果表明，短侧链和长侧链的构象变化倾向不同。具有三个或三个以上二面角的长侧链常常经历大的构象转变。具有一个或两个二面角的较短残基通常经历局部构象变化而不导致构象转变。提出了侧链在其未结合构象附近的局部再调整与平衡涨落之间的关系。大多数侧链在离主链最远的二面角上经历较大的变化。具有对称芳族基团（Phe和Tyr）和带电基团（Asp和Glu）的氨基酸显示相反的趋势，其中近主链二面角变化最大。6个非极性残基和Tyr的核心到表面界面转换的频率超过了相反的表面到核心转换的频率。结合增加了极性和非极性界面面积。然而，对于所有考虑的蛋白质复合物类别，非极性区域的增加较大。结果表明，蛋白质缔合扰动未结合的界面，以增加疏水力。这些结果有助于更好地理解蛋白质的构象变化，并为对接协议中的高效构象采样提供了方向。
2010-10-14 physics.bio-ph q-bio.BM
Ideal gas behavior of rotamerically defined conformers in native globular proteins
蛋白质的构象转变，这是必不可少的功能，可以由熵或焓驱动时，分子系统包括溶质和溶剂分子的焦点。揭示一个给定的分子过程的热力学起源是一项重要但困难的任务，蛋白质构象分布的一般原则仍然难以捉摸。在这里，我们表明，当蛋白质分子被视为热力学系统和溶剂被视为环境，构象熵是一个很好的代理自由能，并足以解释蛋白质构象分布。具体地说，通过将侧链扭转状态的每个独特组合定义为构象异构体，在任意给定的序参数上的布居分布（或自由能）近似为构象熵的线性函数。此外，观察到各种微观势能项的跨度与构象熵和自由能高度相关。目前广泛使用的自由能代理，包括最小势能，平均势能项本身或结合振动熵\cite，被发现与自由能的相关性相当差。因此，我们的研究结果提供了一个全新的理论基础的发展显着更可靠和更有效的下一代计算工具，其中可用的构象的数量，而不是势能的微观配置，是中心焦点。我们预计，许多相关的研究领域，包括基于结构的药物设计和发现，蛋白质设计，对接和预测的一般分子间相互作用涉及蛋白质，预计将受益匪浅。
2015-04-30 q-bio.BM
Selected-fit versus induced-fit protein binding: Kinetic differences and mutational analysis
配体分子与蛋白质的结合通常伴随着蛋白质的构象变化。一个中心问题是配体是否诱导构象变化（诱导拟合），或者更确切地说，从蛋白质的基态和激发态的预先存在的平衡中选择并稳定互补构象（选择拟合）。在这里，我们认为在一个简单的四态模型的配体-蛋白质结合的结合动力学。在该模型中，蛋白质具有两种构象，这两种构象都可以结合配体。当配体关闭时，第一构象是蛋白质的基态，而当配体结合时，第二构象是基态。诱导配合机制对应于未结合基态中的配体结合，而选择配合机制对应于激发态中的配体结合。我们发现一个简单的，特征之间的差异，在这两种机制的上和关闭率，如果构象弛豫到基态是快速的。在选择拟合结合的情况下，结合速率取决于构象平衡常数，而解离速率是独立的。相反，在诱导拟合结合的情况下，解离速率取决于构象平衡，而结合速率是独立的。因此，蛋白质是否通过选择拟合或诱导拟合结合配体可以通过远离蛋白质结合口袋的突变或仅影响构象平衡的其他“扰动”来揭示。在选择匹配的情况下，这样的突变将仅改变结合速率，并且在诱导匹配的情况下，仅改变解离速率。
2008-09-03 q-bio.BM
Allostery and conformational changes upon binding as generic features of proteins: a high-dimension geometrical approach
越来越多的实验证据表明，配体结合蛋白通常具有变构调节和进一步进化的潜力。此外，此类蛋白质在结合时通常改变其构象。O. Rivoire最近提出了一个进化的方案，解释了这些属性作为一个通用的选择非常相似的配体之间的精致的歧视副产品。最初的主张得到了两类基本例子的支持：具有少量自由度的连续蛋白质模型，在其上建立了构象开关的发展，以及支持其余陈述的二维自旋玻璃模型。本文旨在阐明大自由度光滑模型精细判别的含义，使其更接近于真实的生物系统。借助微分几何，喷气空间分析，和横截性定理，它表明，索赔适用于任何通用的柔性系统，可以描述的光滑流形。结果表明，确实，进化的解决方案，精致的歧视问题，如果存在的话，位于附近的余维1子空间的适当的基因型空间。这种限制反过来又通过结合后的一般构象变化产生了对区分的变构调节的可能性。
2019-05-07 q-bio.BM
Probing conformational dynamics of antibodies with geometric simulations
本章介绍了应用约束几何模拟预测抗体的结构动力学。我们利用约束几何模拟方法FRODAN，这是一个低计算复杂度的替代分子动力学（MD）模拟，可以快速探索蛋白质结构中的灵活运动。FRODAN非常适合于大型蛋白质、复合物、内在无序蛋白的构象动力学分析，以及在较长的生物相关时间尺度上发生的动力学分析，这些通常是经典MD模拟无法达到的。这种方法预测蛋白质动力学在一个所有的原子规模，同时保持现实的共价键，保持二面角在积极良好的构象，同时避免空间冲突，除了执行其他几何和立体化学标准检查。在这一章中，我们应用FRODAN展示其适用性探测功能相关的动态的IgG 2a，包括大幅度域域运动和互补决定区（CDR）环的运动。正如在以前的实验研究中所建议的，我们的模拟表明，抗体可以探索大范围的构象空间。
2021-09-29 q-bio.BM
From sequence to protein structure and conformational dynamics with AI/ML
本文基于序列决定结构的经典假设，提出利用AI/ML模型结合序列与NMR构象数据预测蛋白质构象动力学，有望成为生物科学变革性工具。
2025-04-18 q-bio.BM
Conformational variability of loops in the SARS-CoV-2 spike protein
SARS-CoV-2刺突（S）蛋白促进病毒感染，并已成为许多结构确定工作的焦点。已知其柔性环区域参与蛋白质结合，并且可以采用多种构象。本文根据蛋白质数据库（PDB）的结构，鉴定了S蛋白环，并研究了它们的构象变异性。虽然大多数环基本上有一个稳定的构象，但基于聚类分析，观察到44个环区域中的17个是结构可变的，具有多个实质上不同的构象。环建模方法，然后施加到S蛋白环的目标，和预测精度讨论有关的特征的构象集群确定。发现具有多种构象的环基于单一结构模板建模具有挑战性。
2021-10-13 q-bio.BM stat.AP
Self Organizing Maps to efficiently cluster and functionally interpret protein conformational ensembles
提出了一种结合自组织映射、层次聚类和网络组件的方法，旨在比较从多个分子动力学模拟中获得的蛋白质构象集合。作为第一个结果，可以通过仅使用所获得的簇的代表性构象来概括原始系综。此外，网络组件分析允许发现和解释每个神经元赢得的构象的动态行为。结果表明，这种方法的能力，有效地获得由原始构象合奏所描述的蛋白质动力学的功能解释，突出了其作为蛋白质工程的支持的潜力。
2013-09-30 cs.CE q-bio.BM
Expanding Protein Structure Prediction into Conformational State Space
National Library of Medicine, National Institutes of Health（美国国家医学图书馆，美国国立卫生研究院）；University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学）；University of Maryland（马里兰大学）；University of Toronto, Mississauga（多伦多大学密西沙加分校）；University of Toronto（多伦多大学）；Stockholm University（斯德哥尔摩大学）；Pontificia Universidad Católica de Chile（智利天主教 Pontificia 大学）；Millennium Institute for Integrative Biology (iBio)（整合生物学千年研究所（iBio））
该研究针对蛋白质结构预测仅关注单一构象的不足，提出将其扩展为构象状态空间推断问题，综述相关策略并勾勒出该方向的发展路线图。
2026-08-05 q-bio.BM
Protein Folding as a Quantum Transition Between Conformational States: Basic Formulas and Applications
蛋白质折叠被认为是多肽链上扭转态之间的量子跃迁。本文综述了前人对折叠速率公式的推导。将速率公式推广到褶皱频率变化的情况。1）基于量子跃迁的概念，给出了二态和多态蛋白质折叠的统一理论。2)研究了折叠和去折叠速率与变性剂浓度的关系。3)推导了折叠速率的温度依赖性，并以自然的方式解释了折叠速率的温度依赖性的非阿耳忒修斯行为。4)基于动力学接触序模型计算了折叠速率对惯性矩的依赖关系，并与100个蛋白质实验数据进行了比较，得到了一致的结果。5)通过比较每种蛋白质的理论和实验速率，区分放能和吸能折叠。从量子折叠理论的角度研究超快折叠问题，并利用量子测不准关系导出了一个新的折叠速度极限。6）由于在现有的量子跃迁公式中只有挠率可达态是可处理的，讨论了如何利用统计能量景观方法扩展挠率可达态的集合。上述讨论支持了蛋白质折叠本质上是构象状态之间的量子跃迁的观点。
2010-08-22 q-bio.BM
Conformational variability in proteins bound to single-stranded DNA: a new benchmark for new docking perspectives
我们探索蛋白质数据库（PDB）收集蛋白质ssDNA结构，并创建一个多构象对接基准，包括结合和未结合的蛋白质结构。由于ssDNA在未结合时具有高柔性，因此基准中不包括ssDNA未结合结构。对于91个序列同一性组确定为同一蛋白质的结合-未结合结构，我们研究了由ssDNA结合引起的蛋白质构象变化。此外，基于一些组中的几个结合或未结合的蛋白质结构，我们还评估了在结合或未结合条件下的内在构象变异性，并将其与推测的结合诱导的修饰进行比较。为了说明这个基准测试的用例，我们使用ATTRACT对接软件进行了对接实验。据我们所知，这个基准是第一个仔细研究ssDNA-蛋白质相互作用的可用结构到这样的程度，旨在改善专门用于这种分子相互作用的计算对接工具。
2022-10-20 q-bio.BM q-bio.QM
Leveraging Conformational Diversity for Enhanced Structure-Based Virtual Screening: Insights from Molecular Dynamics Simulations of HIV-1 Protease-Ligand Complexes
本研究利用79个HIV-1蛋白酶-配体复合物，通过分子动力学模拟和RMSD聚类保留构象多样性，证明多构象结合能计算能显著提升基于结构虚拟筛选的预测可靠性。
2025-07-13 q-bio.BM
Towards monitoring conformational changes of the GPCR neurotensin receptor 1 by single-molecule FRET
神经降压素受体1（NTSR 1）是一种G蛋白偶联受体，对大脑和肠道中的信号传导很重要。其激动剂配体神经降压素（NTS）是一种13个氨基酸的肽，以纳摩尔亲和力从细胞外侧与NTSR 1结合，并诱导引发细胞内信号传导过程的构象变化。我们的目标是监测单荧光标记NTSR 1的构象动力学。为此，我们将荧光蛋白mNeonGreen融合到NTSR 1的C端，从大肠杆菌中纯化受体融合蛋白。coli膜构建脂质体，用E.大肠杆菌极性脂质。使用单分子各向异性测量，NTSR1被发现是单体的脂质体，与一小部分是二聚体和寡聚体，显示homoFRET。对于NTSR 1在洗涤剂溶液中获得了类似的结果。此外，我们证明了激动剂结合NTSR 1的时间分辨单分子Förster共振能量转移（smFRET），使用神经降压素标记的荧光团ATTO 594。
2018-01-28 q-bio.BM
Quantum conformational transition in biological macromolecule
从量子跃迁的角度研究了生物大分子的构象变化。提出了一种蛋白质折叠的量子理论。与其他动力学变量如可动电子、化学键和伸缩-弯曲振动相比，分子扭转具有最低的能量，可以看作是系统的慢变量。同时，利用扭转势的多极小性质，定义了体系的局部构象态。根据慢变量从属于快变量的思想，利用非绝热性算符方法推导出描述构象变化的哈密顿量。证明了通过对慢变量波函数进行相变，可以充分考虑快变量对高分子的影响。从构象-跃迁哈密顿量出发，计算了两种重要情况下的无辐射矩阵元：A，只有电子是快变量，电子态在跃迁过程中不发生变化; B，快变量不限于电子，但可以使用微扰近似。推导了蛋白质折叠速率的一般公式。利用该公式的解析形式研究了蛋白质折叠速率的温度依赖性，解释了奇异的非阿克里乌斯温度关系。利用温度依赖性数据估计了量子扭转态的退相干时间，研究了蛋白质折叠过程中扭转角的量子相干度。建议的折叠速率公式给出了一个统一的方法来研究一大类问题的生物构象变化。
2013-08-05 q-bio.BM
Protein Folding as a Quantum Transition Between Conformational States
指出了扭转振动在传递生命信息中的重要性。证明了量子扭态的局域化。在此基础上，提出了构象-电子体系的量子理论。用非绝热算符方法计算了构象-电子跃迁。从构象量子跃迁的角度研究了蛋白质折叠，并计算了折叠速率。推导了基本折叠事件（成核、坍缩等）的微秒到毫秒的时间尺度。给出了跃迁速率W与N个惯性矩的关系。指出了在合作跃迁中，W随扭转角数N的增加而增加，随原子团惯性矩I的增加而减小。并推导出了与高温区化学反应不同的温度依赖关系。结果表明，构象动力学对蛋白质的折叠机理有深刻的认识，并为分析和解释有关蛋白质折叠速率的实验事实提供了有用的工具。
2009-06-13 q-bio.BM q-bio.QM
Nonlinearity of Mechanochemical Motions in Motor Proteins
蛋白质分子对热噪声或结构扰动（如配体结合或脱离）的线性响应假设被广泛应用于蛋白质动力学研究。蛋白质的构象运动传统上是用简正模来分析的，而在这些大分子中关于热涨落的实验数据也通常用简正模的激发来解释。我们已经选择了两个重要的蛋白质马达-肌球蛋白V和驱动蛋白KIF 1A-和进行数值研究的粗粒度的弹性网络近似内的构象弛豫特性。我们已经发现，线性假设是不足的配体诱导的构象运动，甚至可以违反特征热波动。这种缺陷在KIF 1A中特别明显，其中正常模式描述完全不能描述功能性机械化学运动。这些结果表明，蛋白质动力学理论的重要假设可能需要重新考虑。无论是一个单一的正常模式，也不是这种模式的叠加产生强非线性动力学的近似。
2010-06-08 q-bio.BM
Representation choice shapes the interpretation of protein conformational dynamics
研究探讨了表征选择对蛋白质构象动态分析的影响，提出Orientation features方法，并开发ManiProt库以支持多表征比较。
2026-04-01 cs.LG q-bio.BM
A Conformational Search Method for Protein Systems Using Genetic Crossover and Metropolis Criterion
许多蛋白质通过形成特有的三级结构来实现其生物学功能。因此，通过分子模拟寻找蛋白质的稳定态对于理解蛋白质的功能和稳定性具有重要意义。然而，通过构象搜索获得稳定状态是困难的，因为系统的能量景观的特征在于许多局部极小值被高能量障碍分隔开。为了克服这个困难，已经提出了各种蛋白质构象的采样和优化方法。在这项研究中，我们提出了一种新的构象搜索方法，利用遗传交叉和Metropolis准则的蛋白质。我们将这种方法应用于$α$ -螺旋蛋白。从模拟得到的构象与实验结果吻合得很好。
2015-05-21 cond-mat.stat-mech physics.bio-ph q-bio.BM
Consistent Synthetic Sequences Unlock Structural Diversity in Fully Atomistic De Novo Protein Design
本研究通过创建对齐的序列-结构数据集，提升了全原子脱氧蛋白设计模型的结构多样性和共设计性。
2025-12-11 q-bio.BM
How to distinguish conformational selection and induced fit based on chemical relaxation rates
蛋白质结合通常涉及构象变化。重要的问题是构象变化是发生在结合事件之前（“构象选择”）还是结合事件之后（“诱导拟合”），以及如何从实验中获得构象转变速率。在这篇文章中，我们提出了一般结果的化学弛豫速率的构象选择和诱导适合的结合过程，适用于所有浓度的蛋白质和配体，因此，超越了标准的伪一阶近似的大配体浓度。这些结果允许区分构象选择从诱导拟合过程-也在这样的区别是不可能在伪一阶条件下的情况下-和提取的蛋白质的构象转变速率从化学弛豫数据。
2016-09-20 physics.bio-ph q-bio.BM
TEMPO: Temporal Multi-scale Autoregressive Generation of Protein Conformational Ensembles
School of Data Science, The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（数据科学学院，香港中文大学（深圳））；Changping Laboratory, Beijing（昌平实验室，北京）
本文提出TEMPO分层自回归框架，以双尺度架构将蛋白质动力学建模为马尔可夫过程，兼顾计算效率与物理准确性，用于生成时间连贯且真实的蛋白质构象系综轨迹。
2025-10-24 cs.AI q-bio.BM
Conformational dynamics of a single protein monitored for 24 hours at video rate
我们使用等离子统治者遵循一个单一的蛋白质的构象动力学长达24小时的视频速率。等离子体标尺由两个由单个蛋白质接头连接的金纳米球组成。在我们的实验中，我们遵循的分子伴侣热休克蛋白90，这是已知的显示开放和封闭的构象的动力学。我们的测量证实了先前已知的构象动力学与过渡时间在秒到分钟的时间尺度，并揭示了新的动态的时间尺度上的分钟到小时。因此，等离子体标尺相对于单分子荧光共振能量转移将观察带宽扩展了3/4个数量级，并使分子动力学的研究具有前所未有的精度。
2018-10-05 physics.bio-ph q-bio.BM q-bio.QM
Differential Effects of Sequence-Local versus Nonlocal Charge Patterns on Phase Separation and Conformational Dimensions of Polyampholytes as Model Intrinsically Disordered Proteins
本文比较电荷块状度κ与非局域性加权SCD参数，发现SCD更擅长预测孤立链回转半径，而两者对多两性电解质相分离UCST的预测能力相当，揭示了序列局部与非局部电荷模式对构象和相分离的不同影响。
2024-07-26 q-bio.BM
Combination of genetic crossover and replica-exchange method for conformational search of protein systems
将遗传算法中的遗传交叉操作与复制交换方法相结合，用于并行分子动力学模拟。遗传交叉和复制交换方法通过交换蛋白质构象间的对应部分来搜索全局构象空间。在这项研究中，我们将这种方法应用到一个$α$ -螺旋蛋白，色氨酸笼迷你蛋白，它有20个氨基酸残基。从模拟得到的构象与实验结果吻合得很好。
2015-05-21 cond-mat.stat-mech physics.bio-ph q-bio.BM
Leveraging Sequence Purification for Accurate Prediction of Multiple Conformational States with AlphaFold2
本文提出AF-ClaSeq框架，通过序列纯化和迭代富集提取共进化信号，使AlphaFold2能够高置信度预测蛋白质的多种构象状态，揭示结构可塑性并推动变构药物设计与功能注释。
2025-02-28 q-bio.BM
A novel method for identification of local conformational changes in proteins
动机：已知蛋白质在其功能过程中经历构象变化。构象的变化通常归因于蛋白质内的一小部分残基。因此，鉴定这些可变区对于理解蛋白质功能是重要的。结果：我们提出了一种新的方法来识别蛋白质的局部构象变化。在我们的方法中，骨架构象被编码成一个序列的字母从一个16个字母的字母表（称为D2代码）进行结构比较。由于我们不使用聚类分析来编码局部结构，因此D2代码不仅提供了对蛋白质结构的直观可理解的描述，而且还涵盖了各种各样的失真。本文表明，D2代码是更好地与二面角的变化比结构字母表和二级结构描述。在HIV-1蛋白酶的N37 S突变体的情况下，通过D2编码方法比其他方法更准确地捕获局部构象变化。D2编码还提供了HIV-1蛋白酶突变体的NMR模型之间的差异的可靠表示。
2011-10-28 math.CO math.DG q-bio.BM
Automaton model of protein: dynamics of conformational and functional states
在这篇概念性的论文中，我们建议探索量子现象的本体/认识论描述与蛋白质构象和功能状态的动力学之间的相互关系之间的类比。另一个新的想法是应用自动机理论来模拟后者的动力学。在我们的模型中，蛋白质的行为被建模的两个动力系统，本体和认知，分别描述蛋白质的构象和功能状态的演变的援助。认知自动机是基于本体状态空间上的功能（观察）等价关系由本体自动机构造而成的。这让人想起了涌现量子力学的一些方法，其中量子（认知）态被视为代表一类前量子（本体）态。该方法与标准{ \it蛋白质结构-功能范例}不匹配。然而，它是完美的内在无序蛋白的行为建模。在数学上，蛋白质的本体状态（构象状态）的空间建模的帮助下，$p$ -进数或更一般的超度量空间编码的内部层次结构的蛋白质。简要讨论了与$p$ -adic动力系统理论的联系。
2017-04-15 cs.IT math.IT q-bio.BM
Oscillations in p-adic diffusion processes and simulation of the conformational dynamics of protein
针对蛋白质构象动力学的p进扩散模型，本文分析纯扩散及带反应汇情形下弛豫曲线的对数振荡，阐明其幂律背景、周期振幅及物理机制。
2023-04-27 cond-mat.stat-mech q-bio.BM
PHASE: encoding global protein ensembles with local Hamiltonians and all-atom backmapping
本文提出PHASE框架，将蛋白质构象集合转换为显式统计模型，可重现残基统计、定义激活景观坐标，完成粗粒度-采样-逆映射循环，支持QUBO编码，用于构建蛋白质构象集合的紧凑可解释统计模型。
2026-08-25 q-bio.BM
Relationships between ligand binding sites, protein architecture and correlated paths of energy and conformational fluctuations
解释了天然蛋白质能量和残基位置波动的统计热力学基础。蛋白质及其周围环境被视为一个典型的系统，强调两者之间的能量交换的影响。能量的波动与残基位置的波动有关，而残基位置的波动又与蛋白质的连接矩阵有关，从而在能量波动途径和蛋白质结构之间建立了联系。该模型给出了配体结合的热点位置，并确定了蛋白质内能量传导的途径。结果进行了讨论，在两套模型，BPTI和12个蛋白质，含有PDZ结构域。可能使用的模型确定功能相似的结构域在一个不同的蛋白质组中指出。
2011-05-04 cond-mat.soft physics.bio-ph q-bio.BM
Structure fluctuations and conformational changes in protein binding
结构波动和构象变化伴随着所有涉及大分子的生物过程。本文提出了一种基于蛋白质中残基质心的归一化平衡波动和结合时侧链构象变化的统计分析的蛋白质残基分类。应用简正波分析和弹性网络模型计算了一组蛋白质复合物的残基波动，并进行了残基分类。与基于归一化B因子的分类比较表明，B因子可能低估了溶剂中蛋白质的灵活性。我们的分类表明，蛋白质环和无序的片段富含高度波动的残基和耗尽弱波动的残基。为了计算二面角分布函数，位形空间通过立方网格划分成单元。蛋白质缔合对分布函数的影响取决于氨基酸类型和二面角空间中的网格步长。对于大多数残基，二面角的变化从近主链的二面角到最远的二面角增加。平均而言，五分之一的界面残基改变旋转异构体的状态结合后，而其余的界面残基进行本地rerereaderministration内相同的旋转异构体。
2011-10-24 physics.bio-ph q-bio.BM
Inverse problems with experiment-guided AlphaFold
针对现有蛋白质结构预测方法仅输出单一构象、忽略构象异质性的问题，研究提出将AlphaFold3等作为结构先验、结合实验数据进行后验推断的框架，可生成符合实验的构象集合，性能优于现有方法。
2025-06-16 q-bio.BM
Towards a Unified Framework for Determining Conformational Ensembles of Disordered Proteins
针对无序蛋白质结构表征的挑战，提出一个整合先进实验与计算方法的统一框架，包含数据获取、系综生成和验证三个模块，以确保准确可重复地确定其构象系综，并指出力场准确性等开放挑战。
2025-08-12 q-bio.BM q-bio.QM
Ligand Binding, Protein Fluctuations, and Allosteric Free Energy
虽然蛋白质动力学在蛋白质功能中的重要性已被普遍认识，但蛋白质波动在变构效应中的作用却很少被考虑。为了解决这一差距，Kullback-Leibler分歧（Dx）蛋白质构象分布之前和之后的配体结合被提出作为一种手段，量化蛋白质中的变构效应。在这里，以前的应用Dx蛋白质的分析和模拟的方法进行了第一次审查，并讨论了它们对理解蛋白质功能和蛋白质进化方面的影响。其次，Dx的方程表明，k_{B} TDx应解释为变构自由能--与将无配体蛋白质构象分布改变为配体结合构象分布相关的自由能。这种解释导致变构转换的热力学模型，统一现有的观点之间的关系配体结合和蛋白质构象分布的变化。Dx的定义是用来探索一些有趣的数学关系，通常公认的热力学和生物物理量，如总自由能变化配体结合，和配体-结合亲和力的个别蛋白质构象。这些结果代表了一个理论框架的开始，考虑在建模变构转换的全蛋白质构象分布。早期的应用框架产生的结果与影响的粗粒度建模的蛋白质的方法，并了解配体结合和蛋白质动力学之间的关系。
2006-07-03 q-bio.BM q-bio.QM
RamaDA: complete and automated conformational overview of proteins
蛋白质的三级结构以及局部二级结构的组织完全由肽结合的角度决定。主链二面角不仅决定了蛋白质的整体折叠，而且还决定了局部链结构的细节。虽然在不同的数据库中可以获得丰富的结构信息，并且已经开发了许多结构生物学软件，但是快速的构象表征仍然具有挑战性。我们在这里提出RamaDA，一个程序能够给出一个蛋白质的构象的合成描述。RamaDA程序基于Ramachadran图被分解为七个构象域的模型。在该模型的框架内，给定蛋白质的每个氨基酸被分配到这些结构域之一。根据该分配，可以检测二级结构元件，其准确度与螺旋和延伸链的DSSP程序的准确度相当，并且具有检测PolyProline II二级结构的附加能力。此外，蛋白质的每个氨基酸的z分数的确定强调了元素中的任何不规则性。也可以使用这种分析来检测特征构象模式。在EF-手，钙结合螺旋-环-螺旋结构域的情况下，可以设计环的9个氨基酸的严格一致性。在整个PDB中可以找到523个具有这种模式的钙结合蛋白文件，并且仅检测到2.7%的假阳性命中。RamaDA程序将几种工具集于一身，然后能够给出蛋白质结构的完整信息，包括环和无规卷曲区域。以EF-hands为例，发展了一种很有前途的结构生物学方法。RamaDA可在http://ramada.u-strasbg.fr免费下载和在线使用
2011-11-23 q-bio.BM q-bio.QM
Mobility Measurements Probe Conformational Changes in Membrane Proteins due to Tension
膜包埋蛋白质如离子通道的功能关键取决于它们的构象。我们演示了如何在不对称膜蛋白的构象变化可以推断出他们的扩散测量。这种蛋白质引起膜的局部变形，这引起对蛋白质的额外流体动力学阻力。使用膜张力来控制变形的大小，从而控制阻力，扩散率的测量可以用来推断-通过蛋白质的弹性模型-构象如何被张力改变。受最近实验结果的启发[Quemeneur等人，Proc. Natl. Acad. Sci. USA，111 5083（2014）]，我们关注KvAP，一种电压门控钾通道。KvAP的构象被发现改变相当大，由于张力，与它的“墙”，在那里的蛋白质满足膜，经历显着的角应变。室温下的扭转刚度确定为26.8 kT。这对这些蛋白质在张力承载膜环境中的结构和功能都有影响。
2015-11-18 cond-mat.soft physics.bio-ph q-bio.BM
MoDyGAN: Combining Molecular Dynamics With GANs to Investigate Protein Conformational Space
University of New Mexico（新墨西哥大学）
本文提出 MoDyGAN 流程，通过将蛋白质三维结构可逆转换为二维矩阵并结合 MD 与 GAN，实现蛋白质构象空间的高效探索与合理新构象生成。
2025-07-18 cs.LG physics.bio-ph q-bio.BM
Neural spectroscopy of AlphaFold2 reveals encoded protein conformational landscapes
研究提出AlphaFold2的参数可直接分析，通过高斯卷积等方法揭示其产生物理结构化构象景观，经实验验证不同蛋白在扰动下的表现，表明其权重编码结构约束，此方法被称为神经光谱，为研究蛋白质结构提供新视角。
2026-07-20 cs.LG q-bio.BM
A topological perspective into the sequence and conformational space of proteins
氨基酸的精确序列在蛋白质的三级结构及其功能特性中起着核心作用。疏水极性晶格模型提供了有关能源景观的宝贵见解。我们在这里证明了蛋白质序列和可设计的结构之间的同构非常长的氨基酸链的二维和三维lattice蛋白质使用精确的计数和直观的considerations.We强调，氨基酸残基的拓扑安排单独是足够的推导出可设计的和不可设计的序列，而无需明确的求助于能量和简并。结果表明，在二维和三维的蛋白质的现实晶格模型的计算可行性，并暗示，结构的设计的基本原则是疏水性和极性残基的连接。
2015-03-27 cond-mat.soft physics.bio-ph q-bio.BM
Molecular Simulations of the Fluctuating Conformational Dynamics of Intrinsically Disordered Proteins
内在无序蛋白（IDP）在生理条件下在溶液中不具有明确的三维结构。我们开发的IDP α-突触核蛋白，包括几何，有吸引力的疏水，和筛选的静电相互作用，并校准到最近的smFRET实验中测得的残基间分离的全原子，联合原子，和粗粒度的朗之万动力学模拟。我们发现，α-突触核蛋白是无序的构象统计之间的随机游走和崩溃的小球行为的中间。校准的分子模拟约束方法的一个优点是，物理力作用于所有的残基，而不仅仅是在实验监测的残基对，这些模拟可以用来研究寡聚化和聚集的多个α-突触核蛋白的蛋白质，可能先于淀粉样蛋白的形成。
2012-08-13 cond-mat.soft physics.bio-ph q-bio.BM
Protein Conformational States: A First Principles Bayesian Method
National Center for Computational Sciences（国家计算科学中心）；Oak Ridge National Laboratory（橡树岭国家实验室）
从结构的集合模拟中自动识别蛋白质构象状态是一个困难的问题，因为它需要教计算机识别形状。我们采用了来自机器学习社区的朴素贝叶斯分类器，用于原子对原子的成对接触。其结果是一个无监督的学习算法，采样的“分布”超过潜在的分类方案。我们将分类器应用于一系列测试结构和一个真实蛋白质，表明它在大多数情况下以> 95%的准确率识别构象转变。我们适应的一个重要特征是与信息熵的新联系，它允许我们改变结构细节的水平，而不会破坏分类。当原子数和时间样本的数量变化超过1.5个数量级时，通过比较结果证实了这一点。此外，该方法的推导从贝叶斯分析的一组原子间的接触，使其易于理解和扩展到更复杂的情况下。
2020-09-08 cs.LG physics.comp-ph q-bio.BM
CLeFAPS: Fast Flexible Alignment of Protein Structures Based on Conformational Letters
提出了一种基于刚体框架的快速、灵活的两两结构对齐算法CLeFAPS（CLePAPS）。而不是让曲折（或弯曲），CLeFAPS中的柔性意味着：（a）通过自适应输入结构的大小来灵活地调整算法的参数，（b）灵活地将对齐片段对（AFP）添加到一对多对应集合中，而不是检查它们的位置冲突，（c）柔性片段可以通过以基于矢量的分数而不是基于距离的分数为基础的延伸程序来发现。在近相关蛋白质基准测试（HOMSTRAD）和远相关蛋白质基准测试（SABmark）上对CLeFAPS与其他常用算法（包括刚体算法和柔性算法）进行了比较，结果表明，CLeFAPS在运行时间仅为其他算法的1/150 ~ 1/50的情况下，具有一定的竞争力甚至优于其他算法.
2009-03-04 q-bio.BM q-bio.QM
Rapid simulation of protein motion: merging flexibility, rigidity and normal mode analyses
蛋白质功能经常涉及在时间尺度上具有大幅度的构象变化，这对于使用分子动力学访问是困难的并且计算昂贵的。在本文中，我们报告了三个计算成本低廉的模拟方法的组合正常模式分析使用的弹性网络模型，刚性分析使用卵石游戏算法，和蛋白质运动的几何模拟探索构象变化沿正常模式特征向量。使用ELNEMO和FIRST/FRODA软件的组合，可以使用桌面计算资源在几分钟内快速探索具有数百或数千个残基的蛋白质中的大幅度运动。我们将该方法应用于一组具有代表性的六种蛋白质，涵盖了一系列的大小和结构特征，并表明该方法在每种情况下识别特定类型的运动，并确定其幅度限制。
2012-01-25 q-bio.BM
ConforNets: Latents-Based Conformational Control in OpenFold3
Department of Systems Biology, Columbia University, NY, USA（系统生物学系，哥伦比亚大学，纽约，美国）；Department of Computer Science, Columbia University, NY, USA（计算机科学系，哥伦比亚大学，纽约，美国）；Department of Computer Science, Princeton University, Princeton, NJ, USA（计算机科学系，普林斯顿大学，普林斯顿，新泽西州，美国）
ConforNets通过在AF3架构中对潜在表示进行通道级仿射变换，实现了对构象变化的全局调控，提升了多态本征的生成能力和跨蛋白质家族的构象转移能力。
2026-04-20 cs.LG q-bio.BM
Thermodynamic restrictions on evolutionary optimization of transcription factor proteins
构象波动被认为在转录因子蛋白定位和结合细菌基因组上的靶位点的过程中起重要作用。使用一个简单的模型，我们表明，结合时间可以最小化，在选择性压力下，通过调整构象状态的光谱，使花费在更多的移动构象的时间的分数与目标识别率相匹配。然后，相关的最佳结合时间在由热力学施加的限制结合时间的数量级内，对应于具有即时靶识别的理想化蛋白质。数值估计表明，典型的细菌在这种制度的优化构象波动。
2007-09-10 cond-mat.soft q-bio.BM
Hydropathy Conformational Letter and its Substitution Matrix HP-CLESUM: an Application to Protein Structural Alignment
动机：蛋白质序列世界是离散的20个氨基酸（AA），而其结构世界是连续的，虽然可以离散成结构字母表（SA）。为了揭示序列和结构之间的关系，在联合空间中考虑AA和SA是有趣的。然而，这样的空间有太多的参数，所以减少AA是必要的，以降低参数数量。测试结果：我们已经开发了一种简单但有效的方法，称为熵聚类的基础上选择一个给定的减少AA和SA之间的最佳互信息。AA优化还原成两个基团导致疏水性和亲水性。结合我们的SA，即构象字母（CL）的17个字母，我们得到了一个联合字母称为亲水性构象字母（hp-CL）。从FSSP中导出了一个具有（17*2）*（17*2）指标的联合替换矩阵。此外，我们检查了三个编码系统，说AA，CL和hp-CL对一个大的数据库，包括从家庭到折叠的蛋白质，与他们的性能上的TopK的准确性相似片段对（SFP）和对齐片段对（AFP）的邻居。TopK选择是根据编码系统的替换矩阵计算的分数。最后，将hp-CL嵌入到成对比对算法中，例如CLeFAPS，以取代原始CL，将在HOMSTRAD基准上得到改进。
2010-01-18 q-bio.BM q-bio.QM
Conformational catalysis of cataract-associated aggregation by interacting intermediates in a human eye lens crystallin
自然界中大多数已知的蛋白质由多个结构域组成。结构域之间的相互作用可能导致意外的折叠和错误折叠现象。这项对人γ D-晶状体蛋白（一种眼晶状体中的双结构域蛋白）的研究揭示了这样一个惊喜：通过分子间结构域界面“窃取”的构象催化错误折叠。更稳定结构域之间的分子间界面胜过天然分子内结构域界面。天然界面的丧失反过来促进了错误折叠和随后的聚集，特别是在白内障相关的γ D-晶状体蛋白变体中。这种现象可能是白内障疾病发展的一个促成因素，白内障疾病是世界范围内导致失明的主要原因。然而，界面窃取可能发生在由两个或更多个相互作用结构域组成的许多蛋白质中。
2019-04-07 q-bio.BM q-bio.TO
Conformational Transitions in Molecular Systems
蛋白质是生物系统中的“工作马”。几乎所有的功能都涉及特定的蛋白质。它们控制分子运输过程，稳定细胞结构，酶催化化学反应;其他在分子合成过程的复杂机器中充当分子马达。由于它们的重要性，蛋白质的错误折叠和功能障碍通常会导致灾难性的疾病，如阿尔茨海默病和牛海绵状脑病（BSE）。因此，对氨基酸组成、几何结构和生物功能三位一体的理解是自然科学最重要的挑战之一。在这里，我们在蛋白质折叠过程中，伴随着结构形成的构象转变一瞥。
2009-02-17 cond-mat.soft cond-mat.stat-mech q-bio.BM
ENSEMBITS: an alphabet of protein conformational ensembles
Department of Computer Science, Vanderbilt University（范德比尔特大学计算机科学系）；Center for AI in Protein Dynamics, Vanderbilt University（蛋白质动力学中的人工智能中心，范德比尔特大学）；Department of Molecular Physiology and Biophysics, Vanderbilt University（分子生理学与生物物理学系，范德比尔特大学）
本文提出Ensembits，首个蛋白质构象集合分词器，通过残差VQ-VAE训练，在动态数据稀疏性挑战中表现优异，提升RMSF预测及多种结构预测任务性能。
2026-05-14 cs.AI cs.LG q-bio.BM
REinforcement learning based Adaptive samPling: REAPing Rewards by Exploring Protein Conformational Landscapes
分子动力学模拟的关键限制之一是与大系统尺寸或长时间尺度相关的采样蛋白质构象景观的计算困难性。为了克服这个瓶颈，我们提出了基于强化学习的自适应采样（REAP）算法，该算法旨在通过学习每个反应坐标的相对重要性来有效地对构象空间进行采样。为了实现这一点，该算法使用了强化学习领域的概念，这是机器学习的一个子集，它奖励沿着重要自由度的采样，而忽略其他不利于探索或利用的采样。我们证明了REAP的有效性，通过比较两个模型的景观（L形和圆形），和现实的系统，如丙氨酸二肽和Src激酶的采样长连续MD模拟和最小计数自适应采样。在所有四个系统中，REAP算法始终证明其探索构象空间的能力比其他两种方法更快，当比较给定时间内发现的景观的预期值时。REAP的主要优点是实时估计集体变量的重要性，这使得它对结构信息有限的系统特别有用。
2018-07-05 physics.bio-ph physics.chem-ph q-bio.BM
Induced fit, conformational selection and independent dynamic segments: an extended view of binding events
蛋白质动力学的单分子和NMR测量越来越多地揭示了结合场景的复杂性。在这里，我们描述了一个扩展的构象选择模型，其中包括一个剧目的选择和调整过程。诱导契合可以被看作是这一全集的一个子集，其贡献受到稳定相互作用的键类型和相互作用伙伴之间的差异的影响。我们认为，蛋白质片段的动力学是不同的蛋白质（“离散呼吸”）的其余部分可以支配构象转变和变构传播，伴随着结合过程，因此可能是更敏感的突变事件。此外，我们强调绑定场景的动态复杂性，因为它们涉及到聚合和信令等事件，以及拥挤的蜂窝环境。
2010-10-02 nlin.AO q-bio.BM
