CC BY
15
БИОЛОГИЧЕСКИЕ НАУКИ
УДК 577.3
М. Ю. Антонов1, А. В. Попинако2, И. Н. Николаев1
Молекулярное моделирование диффузионных процессов в мембранных структурах на примере ионного канала серотонинового рецептора
'СВФУ им. М.К. Аммосова, г. Якутск, Россия 2ФИЦ Биотехнологии РАН, Москва, Россия
Аннотация. Изучению работы ионных каналов уделяется большое внимание в современной экспериментальной биологии, но в то же время арсенал методов, позволяющих изучить процессы, происходящие на атомном уровне, весьма ограничен. Наиболее точными методами, предоставляющими данные об атомарном строении молекул, являются метод рентгено-структурного анализа (РСА) и метод ядерного магнитного резонанса (ЯМР). Однако метод РСА представляет данные о координатах атомов в кристаллической решетке, при этом условия кристаллизации далеки от физиологических условий. Также по полученным методами РСА/ ЯМР структурным данным невозможно определить функциональное состояние конола (закрытое, открытое или др.). Кроме того, полученные методами РСА/ЯМР данные не позволяют наблюдать за динамикой процесса работы ионных каналов. В статье рассмотрены способы компьютерного моделирования динамики пространственной структуры и диффузионных процессов на границе раздела фаз вода-мембрана, а также ионной проводимости ионного канала серотонинового рецептора 5-НТ3 мыши, трехмерная структура которого была определена в 2014 году. На основе полноатомной структуры ионного канала была предложена модель, содержащая явно заданный растворитель, липидный бислой и ТМ домен ионного канала 5-НТ3 рецептора. Были предложены протоколы для моделирования ТМ домена ионного канала. С использованием подходов
АНТОНОВ Михаил Юрьевич - к. ф.-м. н., в. н. с. Института математики и информатики СВФУ им. М.К. Аммосова.
E-mail: mikhail@s-vfu.ru
ANTONOV Mikhail Yurievich - Candidate of Physical and Mathematical Sciences, Lead. Sci. fellow, Institute of Mathematics and Information Science, M.K.Ammosov North-Eastern Federal University.
ПОПИНАКО Анна Владимировна - к. б. н., научный сотрудник группы молекулярного моделирования ФИЦ Биотехнологии РАН.
E-mail: popinakoav@gmail.com
POPINAKO Anna Vladimirovna - Candidate of Biology Science, Sci. fellow, Bach Institute of Biochemistry, RAS.
НИКОЛАЕВ Иван Никитич - к. ф.-м. н., профессор Физико-технического института СевероВосточного федерального университета.
E-mail: n_ivan_n@mail.ru
NIKOLAEV Ivan Nikitich - Candidate of Physical and Mathematical Sciences, Professor, Institute of Physics and Technologies, M.K.Ammosov North-Eastern Federal University.
управляемой молекулярной динамики был изучен транспорт ионов Na+ через пору канала под действием электрического поля. Произведена оценка профиля свободной энергии переноса ионов Na+ через пору канала с использованием метода зонтичной выборки. Привлечение арсенала компьютерных методов, включая метод молекулярной динамики (МД), позволяет сделать обоснованные предположения о конформации ионного канала и его проводящем состоянии.
Ключевые слова: молекулярное моделирование, молекулярная динамика, управляемая молекулярная динамика, диффузия, биологические мембраны, липидные бислои, ионные каналы, серотони-новый рецептор, трансмембранный транспорт, трансмембранный потенциал.
DOI 10.25587/SVFU.2019.71.31940
Вычислительные расчеты выполнены с использованием ресурсов суперкомпьютерного комплекса СВФУ «Ариан Кузьмин». Работы по подготовке трехмерных структур выполнены при частичной финансовой поддержке Российского фонда фундаментальных исследований (Проект № 16-34-60252, Попинако А.В.). Исследование диффузии, ТМ транспорта и оценка профилей свободной энергии выполнены при финансовой поддержке РФФИ (Проект № 18-41-140005р_а, Антонов М.Ю.) в рамках выполнения государственного задания Минобрнауки России (НИР № FSRG-2017-0013).
M. Yu. Antonov1, A. V.Popinako2, I. N. NikolaeV
Molecular Simulation of the Diffusion Processes in Membrane Structures on the Examples of the Serotonin Receptor Ion Channel
'M.K.Ammosov North-Eastern Federal University, Yakutsk, Russia 2Bach Institute of Biochemistry, RAS, Moscow, Russia
Abstract. Studying dynamics and function of ion channels is a field of interest of modern experimental molecular biology. At the same time, there are limited number of methods that allow studying the processes on molecular level with atomic precision. The most accurate methods that provide data on the atomic structure of molecules are the X-ray crystallography (XRC) and the nuclear magnetic resonance spectroscopy (NMR) methods. However, the XRC method provides data on the atomic structure of the crystallized molecule, while the crystallization conditions are usually far from physiological. Using structural data, obtained from the XRC/NMR methods, it is impossible to determine the state of the channel (open or closed) and analyze the dynamic of the processes under study. In this article, the molecular simulation methods are used to study the structure, dynamics and the diffusion processes on the water-membrane interface, as well as the process of ion transportation in 5-HT3 mouse serotonin 5HT-3 receptor, the spatial structure of which was determined in 2014. Based on the full-atom structure of the ion channel, we constructed the model, containing transmembrane domain of the 5-HT3 receptor with lipid bilayer and solvent. Molecular dynamics protocols for simulation of the transmebrane domain of the ion channel were developed. We used steered molecular dynamics for simulation of the transmembrane Na+ ion transport under external electric field. Using the umbrella sampling method, we estimated the free energy profile of Na+ ions transfer through the channel. Using the computer simulation methods (including molecular dynamics method) allowed us making reasonable assumptions about the conformation and conductive state of the ion channel under study.
Keywords: molecular modelling, molecular dynamics, steered molecular dynamics, diffusion, biomembranes, lipid bilayers, ion channels, serotonin receptor, transmembrane transport, membrane potential.
The calculations have been performed by using the 'Arian Kuzmin' supercomputer system at the NorthEastern Federal University. The work on creating three-dimensional structures was partially funded by the Russian Foundation for Basic Research (Project 16-34-60252, Popinako A.V). The study of diffusion, transmembrane transport and evaluation offree energy profiles has been carried out with financial support of the Russian Foundation for Basic Research (Project 18-41-140005р_а, Antonov M.Y.) under the contract with the Ministry of Education and Science of the Russian Federation (Research project FSRG-2017-0013).
Введение
Ионные каналы формируют большой функциональный класс мембранных белков, основной функцией которых является поддержка и модулирование трансмембранного (ТМ) потенциала посредством управляемой диффузии вещества через мембрану клетки. Ионные каналы участвуют в работе жизненно важных систем организма, поэтому исследование работы ионных каналов представляет значительный интерес как с фундаментальной, так и с терапевтической точек зрения. В частности, ионные каналы представляют третью по величине группу мишеней для фармацевтических препаратов [1, 2]. В то же время, являясь ТМ белками сложной молекулярной структуры, эти объекты являются весьма сложными для экспериментального изучения.
Наиболее точными методами, предоставляющими данные о пространственном строении белков, являются методы рентгеноструктурного анализа (РСА), методы ядерного магнитного резонанса и метод криоэлектронной микроскопии. Методы РСА позволяют получить исключительно точные данные о пространственном положении атомов в кристаллической решетке, но необходимо отметить, что условия кристаллизации, как правило, далеки от физиологических условий. По этой причине в кристаллической структуре возможны искаженные расположения некоторых атомов, обусловленные процессами упаковки молекулы в кристаллической решетке. Также по пространственной структуре ионных каналов, как правило, без дополнительных исследований сложно судить о проводящем состоянии ионного канала (открытое, закрытое или др.). Также оба этих метода не позволяют наблюдать за динамическими процессами и характеристиками работы канала в условиях, близким к физиологическим. Кроме того, доступно ограниченное количество трехмерных атомарных структур.
Привлечение арсенала компьютерных методов позволяет изучать некоторые динамические характеристики и делать обоснованные предположения о конформации ионных каналов и молекулярных механизмах их функционирования, в связи с чем представляет интерес использование методов компьютерного моделирования для более глубокого изучения диффузионных процессов на границе вода-мембрана и изучения ТМ транспорта, в том числе активного [3-6].
Пространственная структура данного ионного канала была получена в 2014 г. методом РСА и были исследованы механизмы активации канала [7-9]. Ранее с использованием методов компьютерного моделирования мы исследовали модель серотонинового 5-НТ3 рецептора мыши [10]. В упомянутой работе нами была построена трехмерная модель ионного канала в липидном бислое, имитирующем мембрану клетки. Был описан метод молекулярной динамики (МД), приведены протоколы и описан процесс построения трехмерной модели.
В данной работе, являющейся развитием вышеупомянутой [10], методами компьютерного моделирования было продолжено исследование модельной структуры с использованием методов управляемой МД для изучения диффузионных процессов через пору ионного канала. Был разработан протокол МД и проведено моделирование полученной структуры в условиях электрического поля (ЭП), моделирующего наличие ТМ потенциала [11-13], а также был применен метод зонтичной выборки [14] для оценки свободной энергии Гиббса переноса иона через пору ионного канала.
Понятие свободной энергии
Свободная энергия - это один из термодинамических потенциалов, который отражает возможность самопроизвольного протекания реакции, и учитывает как стремление системы к достижению минимума полной энергии - энтальпии, так и стремление системы к достижению максимума беспорядка - энтропии. Для систем, рассматриваемых в условиях постоянного давления, наиболее распространено выражение свободной энергии как энергии Гиббса, описываемой выражением:
G = H - TS, где H = U + PV, (1)
где G - энергия Гиббса, H - энтальпия системы, определяемая как сумма внутренней энергии U системы и произведения давления P на объем V системы, T - температура, S - энтропия (мера теплового рассеяния энергии) системы. Энергия Гиббса описывает часть энергии системы, которая может быть использована для совершения работы. Помимо этого, самопроизвольная реакция в условиях постоянной температуры и давления может протекать только в том случае, если она сопровождается уменьшением свободной энергии Гиббса.
Изменение значения энергии Гиббса позволяет судить о принципиальной возможности осуществления химической реакции и определяет ее возможное направление, а величины потенциальных барьеров энергии Гиббса определяют возможную скорость реакции. Таким образом, определение значений свободной энергии позволяет соотносить результаты моделирования с экспериментальными результатами.
Вычисление свободной энергии системы в равновесном МД эксперименте может быть осуществлено через оценку энтропии системы посредством статистической оценки вероятности нахождения системы в интересующем ансамбле состояний, в соответствии с выражением:
Gi
р (T)« eIbr, (2)
позволяющем связать плотность вероятности нахождения в заданном микросостоянии i с энергией Гиббса G. при температуре T. Проблемой данного подхода является то, что в равновесных методах молекулярного моделирования практически невозможно набрать такие траектории, которые позволили бы адекватно производить оценку свободной энергии системы, особенно в областях высоких энергий. В этой связи, чтобы построить профиль свободной энергии, системы исследователи применяют различные методы, позволяющие системе эффективно исследовать фазовое пространство.
Метод управляемой молекулярной динамики. Моделирование ТМ транспорта в условиях ЭП
Как было отмечено, при равновесном моделировании МД практически невозможно наблюдать процессы спонтанной диффузии через пору ионного канала и, соответственно, невозможно набрать достаточную статистику для оценки средних характеристик исследуемого процесса. В этой ситуации одним из возможных подходов является использование методов неравновесной или управляемой молекулярной динамики (УМД). При исследовании транспорта заряженных частиц под действием ТМ потенциала одним из часто используемых подходов является моделирование в условиях ЭП, направленного вдоль оси поры канала [11-13]. В рамках данного подхода, к заряженным частицам исследуемой системы прилагается дополнительная сила, пропорциональная заряду и напряженности ЭП: F = q¡E. К несомненным плюсам данного подхода относится то, что с фундаментальной точки зрения моделируемый МД процесс переноса соответствует in vivo процессам. К минусам же относится то, что для того, чтобы наблюдать устойчивый ТМ транспорт ионов в таких экспериментах, как правило, требуется использование более высоких значений дополнительной силы, не соответствующих обоснованным значениям ТМ-потенциала в мембранах живых клеток. Также данный метод не применим для изучения диффузии молекул, состоящих из незаряженных атомов или изучения энергозависимого транспорта против направления напряженности ТМ потенциала. Дополнительным минусом является то, что моделируемая система не находится в состоянии термодинамического равновесия, в силу чего затруднена оценка многих макроскопических статистических и термодинамических параметров. Это, в частности, касается и оценок свободной энергии и энергии переноса, профиля свободной энергии и высоты энергетических барьеров. 8
Справа - множество значений { I . } . ^ вдоль координаты реакции в методе зонтичной выборки
Рис. 1. Координата реакции системы, вдоль которой изучается изменение свободной энергии.
г.
и=1
Для описания перехода системы между различными состояниями вводят координату реакции £, описывающую переход системы между исследуемыми состояниями. В случае изучения ТМ транспорта в качестве координаты реакции может выступать координата центра массы, переносимой через пору ионного канала частицы, например, координата z в случае, если ось oz перпендикулярна плоскости мембраны (рис. 1).
Метод зонтичной выборки для оценки профиля свободной энергии
Вторым подходом, который часто используется для оценки профилей свободной энергии, является использование метода зонтичной выборки [14-16]. Из формулы (2) может быть выведено выражение для свободной энергии Гиббса G:
G) = -kbT ln(p(§)),
(3)
здесь р(£) - плотность вероятности нахождения системы в состоянии с заданным значением £ координаты реакции. Таким образом, из равновесной МД-траектории исследуемой системы можно получить вид профиля свободной энергии G при помощи оценки плотности вероятности значений £ статистическими методами. Проблемой является то, что как было отмечено, за доступные времена моделирования крайне сложно набрать значимую статистику по вероятности нахождения системы в том или ином состоянии, поскольку регионы конформационного пространства с высокими значениями свободной энергии G не будут представлены в выборке или будут представлены недостаточно.
В рамках метода зонтичной выборки к системе прилагается дополнительный потенциал, способный удержать исследуемую молекулу внутри энергетически невыгодной области. Модификация исходной функции потенциальной энергии заключается в добавлении внешнего потенциала, в качестве которого, как правило, используется гармонический потенциал как функция координаты реакции.
U(r) = U(r)-W(r), гдеW(r) = kw((r)-£,)2.
(4)
Поскольку вид функции W(r) известен, значение свободной энергии G для невозмущенной системы может быть получено в соответствии с выражением:
G () = -kbT ■ In (p (£))- W (£) + const, (5)
где p (- плотность вероятности нахождения системы в состоянии c заданным значением £ в возмущенной системе.
Поскольку в рамках такого подхода возможно достоверно восстановить вид
профиля свободной энергии только в небольшой окрестности ^i, выбирается множество
начальных точек вдоль координаты реакции в интервале [£1, ^n] с центрами в
точках } (рис. 1, справа), и в каждой точке проводится моделирование возмущенной системы. Таким образом, если функции распределения координаты реакции в возмущенных системах вокруг каждой из точек перекрываются функциями распределения в соседних точках (рис. 1, справа), то исходный вид профиля свободной энергии может быть восстановлен из множества полученных распределений при помощи различных методов. В данной работе использовался метод анализа взвешенных гистограмм (WHAM, [17]).
Методы исследования
Для расчетов использовалось ПО Gromacs 4.6 [18] с силовым полем Gromos 53a6 [19]. Мы использовали стохастическую динамику в качестве интегратора и термостата. Для моделирования в NPT-ансамбле использовался анизотропный баростат Берендсена.
В качестве исследуемой модели ионного канала серотонинового рецептора 5-HT3, использовалась подготовленная нами ранее [10] структура ионного канала серотонинового рецептора 5-HT3 мыши (PDB-структура 4PIR, [7]). Следует отметить, что авторы структуры оставили открытым вопрос о проводящем состоянии ионного канала, таким образом представляло интерес исследование проницаемости данной структуры для ионов. Стабилизирующие нанотела VTT были удалены из структуры, и мы использовали методику «InflateGRO», описанную в [20], для встраивания белка в мембрану.
В качестве модели мембраны эукариотических клеток использовалась тяжелоатомная модель бислоя 1-пальмитоил-2-олеоил^п-глицеро-3-фосфатидилхолина (ПОФХ). Структура липидов была получена из базы данных липидных структур Университета Калгари [21]. ПОФХ бислой содержал 498 липидных молекул.
Полная трехмерная структура канала (рис. 2) моделировалась в 2 этапа. На первом этапе в течение моделирования с длиной траектории 13 нс структура канала была зафиксирована, что позволило липидному бислою и растворителю «адаптироваться» к модели ионного канала. Моделирование проводилось при температуре 310К на первых 10 нс, и 450К на последних 3 нс траектории, что позволило молекулам воды преодолеть потенциальные барьеры и проникнуть внутрь поры ионного канала. На втором этапе был проведен набор траектории 30 нс без ограничений на структуру ионного канала. Таким образом, данная система была использована для апробации протокола МД и минимизации энергии системы. Протокол МД представлен в таблице 1.
Таблица 1
МД-протокол
Параметр Значение
Интегратор/Термостат Стохастическая динамика (SD), х(=1 ps
Шаг интегрирования 0.001-0.002 ps
Баростат Берендсена, тр=0.5 ps
Анизотропное давление -50 бар (ОХУ, плоскость мембраны), 1 бар (OZ)
Температура 310-450 К
Радиус обрезания невалентных взаимодействий 1.8 пт
ТМ потенциал (Только в расчетах с использованием ТМ потенциала) 70 мВ - 4 В / 4нм
(а) (б)
Рис. 2. а) Трехмерная модель ионного канала серотонинового рецептора 5-НТ3 б) боковая проекция модели
Результаты и обсуждение
Анализ данных последних 15 нс моделирования показал хорошее согласие получаемых макроскопических параметров с известными экспериментальными значениями, что позволило сделать вывод, что полученная система достигла квазиравновесного состояния.
Для дальнейшего исследования транспорта ионов через пору канала было решено использовать ТМ-домен полученной модели. Это позволило значительно уменьшить размер исследуемой системы, что в свою очередь позволило производить расчеты более длинных траекторий МД. При этом «усеченная» модель сохранила липидный бислой растворитель (рис. 3, а). Внемембранные части ионного канала были удалены, при этом пептидные цепочки были дополнены остатками АСЕ/ЫН2, пространственное положение атомов С и N в которых было зафиксировано гармоническим потенциалом с КЫггп=Ш0 кДж / (моль нм2)
Для изучения транспорта ионов №+ под действием разности потенциалов между внутренней и внешней сторонами мембраны (ТМ потенциал) мы использовали описанную выше хорошо отработанную технику наложения искусственного постоянного ЭП с заданной напряженностью Е. В работах [11-13] было показано, что данный подход может давать реалистичные результаты при значениях ТМ напряжения до 2 В.
Таблица 2
Значение основных макроскопических параметров системы при моделировании в условиях ЭП (Длины траектории 150 нс)
Величина ТМ потенциала Толщина мембраны Удельная площадь на молекулу липида
70 мВ/4нм 3.77 ± 0.2 нм 60.7 ± 0.5 А2
140 мВ/4нм 3.81 ± 0.2 нм 60.5 ± 0.4 А2
210 мВ/4нм 3.79 ± 0.2 нм 60.6 ± 0.5 А2
420 мВ/4нм 3.76 ± 0.2 нм 60.9 ± 0.4 А2
630 мВ/4нм 3.78 ± 0.2 нм 60.3 ± 0.5 А2
840 мВ/4нм 3.81 ± 0.2 нм 61.1 ± 0.5 А2
1050 мВ/4нм 3.72 ± 0.2 нм 61.9 ± 0.5 А2
1470 мВ/4нм 3.77 ± 0.2 нм 62.2 ± 0.5 А2
(а) (б)
Рис. 3. (а) Модель системы, которая включает растворенный липидный бислой и ТМ домен белка. На рисунке представлен растворитель, ионы №+ - красный, ионы С1- - синий, липидный бислой - голубой. Концентрация ионов составила 100 ммоль/л. (б) Прохождение ионов через пору канала при значении ТМ потенциала 1470 мВ/4нм
Равновесное моделирование МД в течение 150 нс показало, что при значениях ТМ потенциала 70-840 мВ/4нм система в целом сохраняет стабильность структуры (таблица 2). Значения таких параметров, как удельная площадь на молекулу липида, распределение толщины мембраны и RMSD атомов белка остаются в пределах допустимых значений [22]. При этом отмечено, что увеличение величины напряженности ЭП влияло на площадь бислоя: удельная площадь, приходящаяся на липид, росла с увеличением напряжения. Это может объясняться дополнительным давлением на мембрану, создаваемым положительно заряженными ионами с одной стороны и отрицательно заряженными - с другой, а также дополнительными эффектами межлипид-ного взаимодействия в условиях ЭП. Распределение толщины системы после 150 нс МД не показало заметной кластеризации липидов, и структура белка изменилась незначительно (среднеквадратичное отклонение составило 1.77 А, коэффициент структурной гомологии [23], QH составил 0.76).
В то же время при данных значениях ТМ потенциала не было зафиксировано транспорта ионов через пору ионного канала. Нестабильный транспорт ионов №+ через пору канала наблюдался при величине ТМ потенциала 1.47 В/4нм (рис. 3, б), что является достаточно высоким значением [11]. При этом моделирование при значениях ТМ потенциала до 3-5 В/4нм приводило к электропорации ионами обоих зарядов как поры ионного канала, так и липидного бислоя, а также сильному нарушению структуры липидного бислоя. Можно также отметить, что при величинах ТМ потенциала до 1.47 В/4нм, не наблюдалось случаев проникновения отрицательно заряженных ионов С1-в пору ионного канала, что может говорить о селективности ТМ домена ионного канала.
Поскольку в работах по моделированию транспорта ионов в канале КАР [11] значение ТМ потенциала в пределах 1В было достаточно для наблюдения устойчивого потока ионов через пору канала, в данном случае отсутствие переноса ионов могло указывать на наличие высоких энергетических барьеров в ТМ домене канала, что в свою очередь могло указывать на то, что канал находится в непроводящем состоянии.
Для исследования энергетического ландшафта и оценки профиля свободной энергии переноса ионов через пору ионного канала использовался описанный выше метод зонтичной выборки [14], обеспечивающий адекватные результаты в разумные сроки МД эксперимента. Было построено 70 систем с различным положением иона №+ внутри поры канала (координата реакции) с пространственным шагом 1 А. В каждой
(а) (б)
Рис. 4. (а) Структура ТМ домена ионного канала (Показаны 2 противоположных мономера). Нейтральные неполярные аминокислотные остатки показаны белым, щелочные - синим, кислотные - красным, полярные - зеленым. (б) Рассчитанный профиль потенциала свободной энергии
точке был осуществлен набор траектории длиной 30 нс. Рассчитанный профиль потенциала свободной энергии показан на рис. 4, б. Пик потенциала находится в области полярных остатков (рис. 4, а). Это может указывать на то, что конфигурация вращения соответствующих альфа-спиралей не соответствуют конформации открытого состояния. Заключение
Таким образом, в рамках данного исследования была построена модель ТМ домена ионного канала 5-HT3 серотонинового рецептора с бислоем ПОФХ. Разработан МД протокол, позволяющий моделировать подобные системы в квазиравновесном состоянии. В пределах значений ТМ потенциала 70-840 мВ/4нм не удалось наблюдать перенос ионов через пору ионного канала.
Нестабильный транспорт ионов Na+ наблюдается при значениях ТМ потенциала 1.47 В/4нм, что является достаточно высоким значениям. При это при данных значениях ТМ потенциала не наблюдалось транспорта отрицательно заряженных ионов Cl-, что говорит о том, что пора ионного канала также выполняет функцию селективного фильтра. При значениях ТМ потенциала более 3В происходит электропорация ионами как самого канала, так и липидного бислоя, а также сопровождается структурными изменениями в липидном бислое.
Используя метод зонтичной выборки был оценен профиль свободной энергии для переноса иона через пору канала и определены области высокой энергии (Высота энергетического барьера ~ 20 ккал / моль в области полярных остатков), что может указывать на то, что структура ионного канала, описанная в работе [7], не находится в проводящем ионы состоянии.
Л и т е р а т у р а
1. Overington J. P., Al-Lazikani B., Hopkins A. L. How many drug targets are there? // Nat. Rev. Drug Discov. - 2006. - Vol. 5, - № 12. - P. 993-996.
2. Hopkins A. L., Groom C. R. The druggable genome. // Nat. Rev. Drug Discov. - 2002. - Vol. 1.
- № 9. - P. 727-730.
3. Wray D. Intracellular regions of potassium channels: Kv2.1 and heag. // Eur. Biophys. J. - 2009.
- Vol. 38. - № 3. - P. 285-292.
4. Pischalnikova A. V, Sokolova O. S. The domain and conformational organization in potassium voltage-gated ion channels. // J. Neuroimmune Pharmacol. - 2009. - Vol. 4. - № 1. - P. 71-82.
5. Sokolova O. S. et al. Three-dimensional structure of human voltage-gated ion channel Kv10.2 studied by electron microscopy of macromolecules and molecular modeling // Russ. J. Bioorganic Chem. - 2012.
- Vol. 38. - № 2.
6. Shaitan K. V. V. et al. Comparative study of molecular dynamics, diffusion, and permeability for ligands in biomembranes of different lipid composition // Biochem. Suppl. Ser. A Membr. Cell Biol.
- 2008. - № 2. - P. 73-81.
7. Hassaine G. et al. X-ray structure of the mouse serotonin 5-HT3 receptor. // Nature. - 2014. - Vol. 512. - P. 276-281.
8. Kudryashev M. et al. The Structure of the Mouse Serotonin 5-HT 3 Receptor in Lipid Vesicles // Structure. - 2016. - Vol. 24. - № 1. - P. 165-170.
9. Yuan S., Filipek S., Vogel H. A Gating Mechanism of the Serotonin 5-HT 3 Receptor // Structure. -2016. - Vol. 24. - № 5. - P. 816-825.
10. Антонов М. Ю. et al. Моделирование ионного канала серотонинового 5-HT3 рецептора методами молекулярной динамики // Вестник СВФУ. - 2015. - № 50(6). - С. 69-79.
11. Tarek M. et al. In-Silico Electrophysiology: On the Activation of Voltage-Gated Ion Channels using Molecular Dynamics Simulations // Biophys. J. Elsevier. - 2016. - Vol. 110. - № 3. - P. 107a.
12. Delemotte L. et al. Modeling Membranes under a Transmembrane Potential // J. Phys. Chem. B. - 2008.
- Vol. 112. -№ 18. - P. 5547-5550.
13. Delemotte L., Klein M. L., Tarek M. Molecular dynamics simulations of voltage-gated cation channels: insights on voltage-sensor domain function and modulation. // Front. Pharmacol. Frontiers Media SA. - 2012. - Vol. 3. - P. 97.
14. Kästner J. Umbrella sampling // Wiley Interdiscip. Rev. Comput. Mol. Sci. John Wiley & Sons, Inc. -2011. - Vol. 1. - № 6. - P. 932-942.
15. Buch I., Sadiq S. K., De Fabritiis G. Optimized Potential of Mean Force Calculations for Standard Binding Free Energies // J. Chem. Theory Comput. American Chemical Society. - 2011. - Vol. 7.
- № 6. - P. 1765-1772.
16. Torrie G. M., Valleau J. P. Nonphysical sampling distributions in Monte Carlo free-energy estimation: Umbrella sampling // J. Comput. Phys. - 1977. - Vol. 23. - № 2. - P. 187-199.
17. Kumar S. et al. THE weighted histogram analysis method for free-energy calculations on biomolecules. I. The method // J. Comput. Chem. - 1992. - Vol. 13. - № 8. - P. 1011-1021.
18. Hess B. et al. GROMACS 4: Algorithms for Highly Efficient, Load-Balanced, and Scalable Molecular Simulation // J. Chem. Theory Comput. American Chemical Society. - 2008. - Vol. 4. - № 3.
- P. 435-447.
19. Oostenbrink C. et al. A biomolecular force field based on the free enthalpy of hydration and solvation: the GROMOS force-field parameter sets 53A5 and 53A6. // J. Comput. Chem. - 2004. - Vol. 25.
- № 13. - P. 1656-1676.
20. Kandt C., Ash W. L., Peter Tieleman D. Setting up and running molecular dynamics simulations of membrane proteins // Methods. - 2007. - Vol. 41. - № 4. - P. 475-488.
21. Tieleman D. P. et al. Lipid properties and the orientation of aromatic residues in OmpF, influenza M2, and alamethicin systems: molecular dynamics simulations. // Biochemistry. American Chemical Society. - 1998. - Vol. 37. - № 50. - P. 17554-17561.
22. Antonov M. Y., Popinako A. V., Prokopiev G. A. Molecular dynamics simulation of the structure and dynamics of 5-HT3 serotonin receptor // AIP Conference Proceedings. - 2016. - Vol. 1773.
23. Humphrey W., Dalke A., Schulten K. VMD: visual molecular dynamics. // J. Mol. Graph. - 1996.
- Vol. 14. - № 1. - P. 33-38, 27-28.
R e f e r e n c e s
1. Overington J. P., Al-Lazikani B., Hopkins A. L. How many drug targets are there? // Nat. Rev. Drug Discov. - 2006. - Vol. 5, - № 12. - P. 993-996.
2. Hopkins A. L., Groom C. R. The druggable genome. // Nat. Rev. Drug Discov. - 2002. - Vol. 1.
- № 9. - P. 727-730.
3. Wray D. Intracellular regions of potassium channels: Kv2.1 and heag. // Eur. Biophys. J. - 2009.
- Vol. 38. - № 3. - P. 285-292.
4. Pischalnikova A. V, Sokolova O. S. The domain and conformational organization in potassium voltage-gated ion channels. // J. Neuroimmune Pharmacol. - 2009. - Vol. 4. - № 1. - P. 71-82.
5. Sokolova O. S. et al. Three-dimensional structure of human voltage-gated ion channel Kv10.2 studied by electron microscopy of macromolecules and molecular modeling // Russ. J. Bioorganic Chem. -2012. - Vol. 38. - № 2.
6. Shaitan K. V. V. et al. Comparative study of molecular dynamics, diffusion, and permeability for ligands in biomembranes of different lipid composition // Biochem. Suppl. Ser. A Membr. Cell Biol.
- 2008. - № 2. - P. 73-81.
7. Hassaine G. et al. X-ray structure of the mouse serotonin 5-HT3 receptor. // Nature. - 2014. - Vol. 512. - P. 276-281.
8. Kudryashev M. et al. The Structure of the Mouse Serotonin 5-HT 3 Receptor in Lipid Vesicles // Structure. - 2016. - Vol. 24. - № 1. - P. 165-170.
9. Yuan S., Filipek S., Vogel H. A Gating Mechanism of the Serotonin 5-HT 3 Receptor // Structure. -2016. - Vol. 24. - № 5. - P. 816-825.
10. Antonov M. YU. et al. Modelirovanie ionnogo kanala serotoninovogo 5-HT3 receptora metodami molekulyarnoj dinamiki // Vestnik SVFU. - 2015. - № 50(6). - S. 69-79.
11. Tarek M. et al. In-Silico Electrophysiology: On the Activation of Voltage-Gated Ion Channels using Molecular Dynamics Simulations // Biophys. J. Elsevier. - 2016. - Vol. 110. - № 3. - P. 107a.
12. Delemotte L. et al. Modeling Membranes under a Transmembrane Potential // J. Phys. Chem. B. - 2008.
- Vol. 112. -№ 18. - P. 5547-5550.
13. Delemotte L., Klein M. L., Tarek M. Molecular dynamics simulations of voltage-gated cation channels: insights on voltage-sensor domain function and modulation. // Front. Pharmacol. Frontiers Media SA. - 2012. - Vol. 3. - P. 97.
14. Kästner J. Umbrella sampling // Wiley Interdiscip. Rev. Comput. Mol. Sci. John Wiley & Sons, Inc. -2011. - Vol. 1. - № 6. - P. 932-942.
15. Buch I., Sadiq S. K., De Fabritiis G. Optimized Potential of Mean Force Calculations for Standard Binding Free Energies // J. Chem. Theory Comput. American Chemical Society. - 2011. - Vol. 7. - № 6.
- P. 1765-1772.
16. Torrie G. M., Valleau J. P. Nonphysical sampling distributions in Monte Carlo free-energy estimation: Umbrella sampling // J. Comput. Phys. - 1977. - Vol. 23. - № 2. - P. 187-199.
17. Kumar S. et al. THE weighted histogram analysis method for free-energy calculations on biomolecules. I. The method // J. Comput. Chem. - 1992. - Vol. 13. - № 8. - P. 1011-1021.
18. Hess B. et al. GROMACS 4: Algorithms for Highly Efficient, Load-Balanced, and Scalable Molecular Simulation // J. Chem. Theory Comput. American Chemical Society. - 2008. - Vol. 4. - № 3.
- P. 435-447.
19. Oostenbrink C. et al. A biomolecular force field based on the free enthalpy of hydration and solvation: the GROMOS force-field parameter sets 53A5 and 53A6. // J. Comput. Chem. - 2004. - Vol. 25.
- № 13. - P. 1656-1676.
20. Kandt C., Ash W. L., Peter Tieleman D. Setting up and running molecular dynamics simulations of membrane proteins // Methods. - 2007. - Vol. 41. - № 4. - P. 475-488.
21. Tieleman D. P. et al. Lipid properties and the orientation of aromatic residues in OmpF, influenza M2, and alamethicin systems: molecular dynamics simulations. // Biochemistry. American Chemical Society. -1998. - Vol. 37. - № 50. - P. 17554-17561.
22. Antonov M. Y., Popinako A. V., Prokopiev G. A. Molecular dynamics simulation of the structure and dynamics of 5-HT3 serotonin receptor // AIP Conference Proceedings. - 2016. - Vol. 1773.
23. Humphrey W., Dalke A., Schulten K. VMD: visual molecular dynamics. // J. Mol. Graph. - 1996.
- Vol. 14. - № 1. - P. 33-38, 27-28.
