Computer modeling and numerical studies of peptide nanotubes based on diphenylalanine (original) (raw)

Assembly of a Diphenylalanine Peptide Nanotube by Molecular Dynamics Methods

Mathematical Biology and Bioinformatics, 2023

Институт математических проблем биологии РАН-филиал ИПМ им. М.В. Келдыша РАН, Пущино, Россия Аннотация. В работе развивается подход к моделированию процессов самосборки сложных молекулярных наноструктур методами молекулярной динамики с помощью молекулярно-динамического манипулятора. Ранее этот подход был рассмотрен на примере сборки фенилаланиновой спиральной нанотрубки из линейного набора цепочек молекул фенилаланина (F) различной хиральности: левых L-F и правых D-F. Теперь нами разработан алгоритм молекулярно-динамической самосборки спиральных структур типа пептидных нанотрубок из молекул дифенилаланина (FF) различной хиральности L-FF и D-FF. Процесс самосборки цепочек дипептидов в спиральные структуры нанотрубок представляет собой имитацию прикладывания определенных силовых воздействий к имеющейся начальной линейной структуре с целью получения конечной структуры того же химического состава, но с иной спиральной геометрией. В качестве основного программного обеспечения использован программный комплекс моделирования молекулярной динамики PUMA-CUDA. Используя этот инструмент, можно исследовать процесс формирования спиральных структур из линейной последовательности любых аминокислот. Был выполнен сравнительный анализ структур нанотрубок, полученных при сборке методами молекулярной динамики и при их экспериментальной самосборке, с применением метода визуально-дифференциального анализа. Установлено, что полученные данные соответствуют закону смены знака хиральности молекулярных спиральных структур при усложнении их иерархического уровня организации.

Photoelectronic properties of diphenylalanine peptide nanotubes

Proceedings of the International Conference "Mathematical Biology and Bioinformatics"

В работе проведено молекулярное моделирование и компьютерный анализ фотоэлектронных эффектов в дифенилаланиновых (FF) пептидных нанотрубках (PNT) «левой» (L-FF) и «правой» (D-FF) хиральности, собранными в спиральную структуру, с использованием квантовохимических полуэмпирических методов из программных пакетов HyperChem (AM1, RM1) и MOPAC (PM3, PM7, PM6-D3H4) в разных приближениях Хартри-Фока. Результаты расчетов фотоэлектронных характеристик FF PNT (значения E_HOMO, E_LUMO и ширины запрещенной зоны Eg = E_LUMO-E_HOMO), и их изменения под влиянием электрического поля, анализируются также в сравнении со значениями внутреннего электрического поля, создаваемого собственной поляризацией вдоль оси нанотрубок суммарным дипольным моментом дипептидов FF. Полученные значения ширины запрещенной зоны Eg ~ 3.5-4.9 эВ лежат в области солнечно-слепого ультрафиолета (ССУФ) и находятся в хорошем согласии с экспериментальными данными, также как, и оценки эффектов фотолюминесценции. Создание электрического поля и его изменения возможно здесь также влиянием внедренных слоев полимерного сегнетоэлектрика ПВДФ/П(ВДФ-ТрФЭ). Благодаря объемному фотовольтаическому эффекту, эти композитные гетероструктуры могут быть использованы для автономного гибкого солнечно-слепого ультрафиолетового (ССУВ) фотоприемника.

Laser techniques in the analysis of solutions synthetic peptides

RUDN Journal of Medicine, 2013

The search for new drugs based on protein/peptide compounds is associated with the development of methods for quality control and standardization of pharmaceutical preparations. The physicochemical properties of solutions of peptides synthesized by the method of dynamic light scattering (DLS) are discussed. The dispersion distribution of peptide molecules in size and the number are described. The results can be used for qualitative evaluation of peptide drug solutions.

Synthetic peptide vaccines

Biomeditsinskaya Khimiya, 2011

В обзоре рассматриваются этапы создания синтетических пептидных вакцин против возбудителей инфекционных заболеваний, применяемые при этом новые подходы и технологии, включая биоинформатику, геномику, протеомику, макропрепаративный пептидный синтез, методы высокопродуктивного скрининга, использование трансгенных животных для моделирования человеческих инфекций. Отмечена важная роль разработки и подбора эффективных адъювантов для пептидных иммуногенов. Приведены примеры разработки пептидных вакцин против трёх инфекционных заболеваний-малярии, гепатита С и ящура.

Design Properties of Hyperbolic Paraboloid and Their Application in Computer Modeling

Modern problems of modeling, 2021

Постановка проблеми. Гіперболічний параболоїд-одна із найпоширеніших поверхонь, що застосовується в архітектурі у якості поверхонь покриття. У розвинених системах комп'ютерного моделювання, наприклад, таких як Solidworks поверхню гіперболічного параболоїда можна отримати при будь-якому завданні його визначника. Проте, навіть у самих розвинених комп'ютерних системах, неможливо без спеціальних методів розв'язувати задачі, які не входять до стандартних операцій, що здебільшого, обмежуються задачами перетину фігур та іншими задачами, які базуються на булевих операціях. До операцій, що не можуть бути виконані як стандартні, відносяться задачі аналізу форми та переходу від одного визначника до іншого (задачі перезадавання визначника). Виконання комп'ютерних операцій спирається, зокрема, і на аналітичні методи, проте відповідний аналітичний опис об'єкта проектувальнику не відомий, принаймні, у поточний момент. Тому, всі конструктивні задачі мають розв'язуватись конструктивними методами, основою для яких є стандартний набір геометричних операцій. Аналіз останніх досліджень і публікацій. Наведемо деякі властивості гіперболічного параболоїда, який будемо використовувати [1]. Вісь гіперболічного параболоїда-це пряма, по якій перетинаються дві його площини симетрії (рис. 1). У перетині площинами, що паралельні осі поверхні, отримуємо параболи, вісі всіх парабол паралельні осі параболоїда. Таких перерізів двопараметрична множина. Через кожну точку простору їх проходить однопараметрична множина. Парабола, що паралельна одній з площин симетрії має вершину на іншій площині симетрії і визначає твірну (напрямну) параболу. Побудувавши параболу, паралельну іншій площині симетрії отримуємо напрямну (твірну) поверхні. У цьому разі гіперболічний параболоїд розглядається як поверхня переносу. Всі інші перерізи поверхнігіперболи або пара прямих ліній. Таких гіпербол трипараметрична множина, а пар прямих-двопараметрина множина. Взагалі, детальний огляд робіт за науковим напрямком який нас цікавить показав, що дуже багато досліджень пов'язано з комп'ютерним моделюванням поверхонь другого порядку [2-5]. Загальна постановка розв'язання задачі комп'ютерного моделювання побудови поверхонь другого порядку за їх лініями обрису запропонована у роботі [6, 7]. Конкретні алгоритми запропоновано у роботах роботі [8, 9] автори пропонують спосіб геометричного моделювання об'єкта з використанням особливостей квадрик і, пропонують шляхи моделювання об'єктів по заданих лініях обрису, пропонують алгоритми комп'ютерної Рис. 1. Гіперболічний параболоїд