Методы 6-мерного поиска
Страница 1

При использовании моделей плохого качества (например, в случае низкой гомологии) или моделей описывающих лишь малую часть неизвестной структуры часто возникает ряд проблем, затрудняющих решение задачи молекулярного замещения обычными методами. Значительные ошибки функции вращения, неизбежно возникающие в таких случаях, усугубляют собственные ошибки функции трансляции и приводят либо к полному отсутствию правильных решений, либо к тому, что эти решения оказываются среди максимумов, лежащих на уровне шума и нет достоверных критериев позволяющих однозначно выделить их среди прочих.

Единственным на сегодняшний день общим подходом, позволяющим решать вышеперечисленные проблемы и до определенной степени расширить границы применимости метода молекулярного замещения, является отказ от разделения задачи на поиск решений функций вращения и трансляции и применение процедуры 6-мерного поиска с одновременным варьированием как углов Эйлера (α,β,γ), так и компонент вектора трансляции (v

x,v

y,v

z). Но, несмотря на значительный прогресс вычислительной техники, ни в одной из существующих программ, включая самые современные, 6-мерный поиск не проводится напрямую, как систематический поиск на 6-мерной сетке. Таким образом, ни одна из существующих программ не гарантирует нахождения абсолютных максимумов объединенной функции вращения-трансляции.

Не так давно, двумя группами независимо были предложены стохастические алгоритмы 6-мерного поиска, которые позволили создать программы, ставшие стандартным инструментом в рентгеновской кристаллографии макромолекул:

1) В работе Киссинджера и др. [26] был применен так называемый эволюционный алгоритм, который принадлежит к семейству алгоритмов стохастической оптимизации, включающему такие методы как Монте-Карло [28] и медленный отжиг [25].

2) Генетический алгоритм, независимо предложенный Чангом и Льюисом [14], основан на том же самом принципе, что и эволюционный и отличается от последнего лишь некоторыми деталями реализации. Подобный подход применялся также для разработки процедуры поиска положений тяжелых атомов в тяжелоатомных производных кристаллов макромолекул [13] и в прямых методах расчета фаз для кристаллов вирусных частиц [29].

Эволюционный алгоритм использует принцип естественного отбора для нахождения оптимальных решений. Вначале генерируется набор случайных решений, задающих одновременно и ориентацию и положение модели в элементарной ячейке. Затем рассчитываются структурные факторы F

m для каждого решения и производится отбор лучших решений исходя из коэффициента линейной корреляции [26].

Отобранные решения сохраняются и используются для создания нового набора с тем же количеством элементов, что и в предыдущем. Недостающие элементы нового набора получают, внося в ориентации и положения отобранных решений случайные изменения в соответствии с нормальным распределением. Таким образом, плотность распределения элементов нового набора уже не будет равномерной, а будет иметь максимумы в окрестностях отобранных решений. Затем снова происходит расчет структурных факторов F

m, отбор лучших решений, создание следующего набора, и так далее, пока не будет получено решение с некоторым оптимальным значением коэффициента линейной корреляции. На последней стадии, для лучшего отобранного решения проводится оптимизация ориентации и положения модели как твердого тела по методу сопряженных градиентов [33].

Скорость 6-мерного поиска с использованием эволюционного алгоритма значительно увеличивается за счет применения метода непрерывных преобразований структурных факторов [14, 26]. В этом методе структурные факторы рассчитываются один раз с помощью быстрого преобразования Фурье (FFT) для модели, помещенной в начало координат искусственной ячейки симметрии P1. В ходе 6-мерного поиска, изменение ориентации модели учитывается путем ортогональных преобразований индексов обратной решетки и использования линейной интерполяции в обратном пространстве. Изменение положения модели учитывается применением соответствующих фазовых сдвигов. При этом, принимаются во внимание вклады всех симметрически связанных молекул.

Страницы: 1 2


Постановка ПЦР в микрообъеме с отрицательными контролями
ПЦР ставили по протоколам с использованием SYBRgreen и TaqMan. Общий объем ПЦР смеси составлял 1 мкл. Количество внесенной матрицы одинаково – 7 нг. Контролем служили пробы без матрицы. Измерение и регистрацию флуоресцентного сигнала проводили с помощью описанной системы детекции и программы «Qwantа». Результаты измерений представлены в ...

Асиалогликопротеиновый рецептор
Этот рецептор группы I, называемый также печеночным лектином, связывается с десиалированными гликопротеинами сыворотки и узнает гликопротеины с галактозой или N‑ацетилгалактозой на конце. Следует отметить две интересные особенности: 1) рецептор имеет единственный трансмембранный сегмент и является одним из нескольких рецепторов, у ...

Понятие симметрии
Симметрия представляет такую особенность природы, про которую принято говорить, что она фундаментальна, охватывает все формы движения и организации материи. Истоки понятия симметрии уходят в глубокую древность. В.И. Вернадский писал: " .представление о симметрии слагалось в течение десятков, сотен, тысяч поколений. Правильность его ...