Monte Carlo számítások. Monte Carlo számítások. Monte Carlo számítások. Monte Carlo számítások. Monte Carlo számítások. Monte Carlo számítások

Hasonló dokumentumok
Molekuladinamika. Molekuladinamika. Molekuladinamika. Molekuladinamika. Molekuladinamika. Molekuladinamika

Az entrópia statisztikus értelmezése

Molekuláris dinamika: elméleti potenciálfelületek

Számítógépes szimulációk: molekuláris dinamika és Monte Carlo

SEMMELWEIS EGYETEM. Biofizikai és Sugárbiológiai Intézet, Nanokémiai Kutatócsoport. TERMODINAMIKA az egyensúlyok és folyamatok tudománya

2 Wigner Fizikai Kutatóintézet augusztus / 17

Számítógépek és modellezés a kémiai kutatásokban

,...,q 3N és 3N impulzuskoordinátával: p 1,

SEMMELWEIS EGYETEM. Biofizikai és Sugárbiológiai Intézet, Nanokémiai Kutatócsoport

? ligandum kötés konformációs változás aktiválási energia számítás pka számítás kötési energiák

ELTE II. Fizikus, 2005/2006 I. félév KISÉRLETI FIZIKA Hıtan 15. (XII.14) Irreverzibilis termodinamika Diffúzió

VÁLASZOK A FIZKÉM I ALAPKÉRDÉSEKRE, KERESZTÉVFOLYAM 2006

Egyszerű apoláris és dipoláris folyadékmodellek termodinamikai és szerkezeti tulajdonságainak vizsgálata szimulációs és elméleti módszerekkel

rendszer: a világ általunk vizsgált, valamilyen fallal (részben) elhatárolt része környezet: a világ rendszert körülvevő része

Gázok. Boyle-Mariotte törvény. EdmeMariotte ( ) Robert Boyle ( ) Adott mennyiségű ideális gázra: pv=állandó. két állapotra: p 1 V 1

A MOLEKULADINAMIKAI MÓDSZEREK SZISZTEMATIKUS TÁRGYALÁSA: KLASSZIKUS DINAMIKA A POSTERIORI KORREKCIÓJA

Indirekt térfogat-vizualizáció. Fourier térfogat-vizualizáció. Tomográfiás rekonstrukció. Radon-transzformáció. A Fourier vetítő sík tétel

FIZIKA I. Ez egy gázos előadás lesz! (Ideális gázok hőtana) Dr. Seres István

Reakciókinetika. Általános Kémia, kinetika Dia: 1 /53

A kvantumkémia alkalmazása PES kémiai szempontból fontos jellemzői. A kvantumkémia alkalmazása Fogalmak

Kinetika. Általános Kémia, kinetika Dia: 1 /53

Termodinamikai bevezető

SEMMELWEIS EGYETEM. Biofizikai és Sugárbiológiai Intézet, Nanokémiai Kutatócsoport. Zrínyi Miklós

Statisztika I. 3. előadás. Előadó: Dr. Ertsey Imre

Tömbfázisú elektrolitok és kalciumcsatornák nagykanonikus Monte Carlo szimulációja

FIZIKA I. Ez egy gázos előadás lesz! (Ideális gázok hőtana) Dr. Seres István

Minősítéses mérőrendszerek képességvizsgálata

A TERMODINAMIKA MIKROSZKOPIKUS ÉRTELMEZÉSE: A STATISZTIKUS TERMODINAMIKA ALAPJAI

Makroszkópos tulajdonságok, jelenségek, közvetlenül mérhető mennyiségek leírásával foglalkozik (például: P, V, T, összetétel).

összetevője változatlan marad, a falra merőleges összetevő iránya ellenkezőjére változik, miközben nagysága ugyanakkora marad.

Zrínyi Miklós. Történeti visszatekintés. Történeti visszatekintés. Biofizikai termodinamika (Bio-termodinamika) Az energiamegmaradás tétele

Elektrokémia 03. Cellareakció potenciálja, elektródreakció potenciálja, Nernst-egyenlet. Láng Győző

Monte Carlo módszerek a statisztikus fizikában. Az Ising modell. 8. előadás

Ötvözetek mágneses tulajdonságú fázisainak vizsgálata a hiperbolikus modell alkalmazásával

OXIGÉNIGÉNY ÉS LEVEG ZTETÉS

Rádl Attila december 11. Rádl Attila Spalláció december / 21

Transzportjelenségek

Biológiai molekulák számítógépes szimulációja Balog Erika

Szerven belül egyenetlen dóziseloszlások és az LNT-modell

Véletlenszám generátorok. 6. előadás

ORVOSI STATISZTIKA. Az orvosi statisztika helye. Egyéb példák. Példa: test hőmérséklet. Lehet kérdés? Statisztika. Élettan Anatómia Kémia. Kérdések!

Elektromos zajok. Átlagérték Időben változó jel átlagértéke alatt a jel idő szerinti integráljának és a közben eltelt időnek a hányadosát értik:

Spontaneitás, entrópia

E.4 Markov-láncok E.4 Markov-láncok. Sok sorbanállási hálózat viselkedése leírható "folytonos idejű Markovláncok " segítségével.

Folyadékok és gázok mechanikája


Spontaneitás, entrópia

Termodinamika. Gázok hőtágulása, gáztörvények. Az anyag gázállapota. Avogadro törvény Hőmérséklet. Tóth Mónika.

8. AZ ATOMMAG FIZIKÁJA

Fázisátalakulások, avagy az anyag ezer arca. Sasvári László ELTE Fizikai Intézet ELTE Bolyai Kollégium

Rezgés, Hullámok. Rezgés, oszcilláció. Harmonikus rezgő mozgás jellemzői

Határfelületi jelenségek: felületi feszültség koncepció

Sugárzások és anyag kölcsönhatása

Követelmények: f - részvétel az előadások 67 %-án - 3 db érvényes ZH (min. 50%) - 4 elfogadott laborjegyzőkönyv

Feketetest sugárzás. E = Q + W + W sug. E = Q + W + I * dt. ELTE II. Fizikus, 2005/2006 I. félév KISÉRLETI FIZIKA Hıtan (XI.

Termodinamika (Hőtan)

biometria II. foglalkozás előadó: Prof. Dr. Rajkó Róbert Matematikai-statisztikai adatfeldolgozás

Atomfizika előadás 4. Elektromágneses sugárzás október 1.

AZ INSTACIONER HŐVEZETÉS ÉPÜLETSZERKEZETEKBEN. várfalvi.

KLASSZIKUS TERMODINAMIKA

Biofizika szeminárium. Diffúzió, ozmózis

Elegyek. Fizikai kémia előadások 5. Turányi Tamás ELTE Kémiai Intézet. Elegyedés

Az α értékének változtatásakor tanulmányozzuk az y-x görbe alakját. 2 ahol K=10

Makroszkopikus emisszió modell validálása és irányítási célfüggvényként való alkalmazásának vizsgálata

Turbulens áramlás modellezése háromszög elrendezésű csőkötegben

Molekuláris dinamika I. 10. előadás

Az előadás vázlata: Állapotjelzők: Állapotjelzők: Állapotjelzők: Állapotjelzők: nagy közepes kicsi. Hőmérséklet, T tapasztalat (hideg, meleg).

Elektrosztatikus számítások. Elektrosztatikus számítások. Elektrosztatikus számítások. Elektrosztatikus számítások Definíciók

Termodinamika. Tóth Mónika

A kanonikus sokaság. :a hőtartály energiája

Reológia Mérési technikák

Bevezetés a részecske fizikába

Orvosi Fizika 10. Biológiai membránok fizikája, diffúzió, ozmózis Dr. Nagy László

Fázisegyensúlyok modellezése állapotegyenletekkel

1. Feladatok a termodinamika tárgyköréből

Idegen atomok hatása a grafén vezet képességére


Reakciókinetika és katalízis

Szennyvíztisztítási technológiai számítások és vízminőségi értékelési módszerek

Elektrokémia 05. Elektródreakciók kinetikája. Láng Győző. Kémiai Intézet, Fizikai Kémiai Tanszék Eötvös Loránd Tudományegyetem

Atommagok alapvető tulajdonságai

Fizika és 6. Előadás

Enzimreakciók Aktiválási energia számítások Bevezetés a kinetikába. OH - + CH 3 Cl HO...CH HOCH 3 + Cl -

Typotex Kiadó. Jelölések

2012/2013 tavaszi félév 8. óra

Hatvani István fizikaverseny forduló megoldások. 1. kategória. J 0,063 kg kg + m 3

3D - geometriai modellezés, alakzatrekonstrukció, nyomtatás

Reakció kinetika és katalízis

Bevezetés a kémiai termodinamikába

Légköri termodinamika

Felhasznált irodalom: Puskás Ágnes Ultrahang Hanglencsék

Kvázisztatikus határeset Kritikus állapot Couette-teszt

71. A lineáris és térfogati hőtágulási tényező közötti összefüggés:

u u IR n n = 2 3 t 0 <t T

4 Approximációs algoritmusok szorzatalakú hálózatok esetén

Az ideális Fermi-gáz termodinamikai mennyiségei

Sztochasztikus folyamatok alapfogalmak

Megjegyzések (észrevételek) a szabad energia és a szabad entalpia fogalmához

Mérések állítható hajlásszögű lejtőn

Egyenáramú szervomotor modellezése

Átírás:

Fázstér (konfgurácós tér) feltérképezése Molekuladnamka Monte arlo determnsztkusan smert potencálfüggvény alapján A A A( p ( t), r ( t dt τ ave lm )) τ τ t Ergodctás elve: dőátlag sokaságátlag sztohasztkusan dp dr A( p, r ) ρ( p, r ) részecskékre ható erők számítása mozgásegyenletek megoldása determnsztkus r,p dőfüggő tulajdonságok nem egyensúly rendszerek s random konfgurácók generálása rendszer energájának számítása konfgurácók elfogadása sztohasztkus r sokaságátlagok csak egyensúly rendszerek Kanonkus sokaság (,V,T) Adott állapot megvalósulásának valószínűsége Kanonkus állapotösszeg Szabadenerga exp( E( r, p ) / kt ρ( r, p ) Q VT Q VT exp( E( r, p ) / kt ) A k T ln Q VT dr dp E ( r, p ) E ( p ) + E ( r ) knetkus tag leválasztható kn pot E ( r ) U ( r ) pot mkroállapot megvalósulás valószínűsége: ρ( r ) exp( U ( r ) / k T ) exp( U M mennység makroszkopkusan mérhető értéke: M M ( r )exp( U exp( U U Súlyozott mntavételezés (mportance samplng) r oltzmann faktor szernt súlyozást a mntavételezésnél vesszük fgyelembe M M ( r )exp( U exp( U Döntés új konfgurácó elfogadásáról. ha a rendszer energája csökken U ( r ) U ( r ) elfogadjuk konfgurácók mntába kerülésének valószínűsége: ρ( r ) ~ exp( U ( r ) / k T ) - Elfogadás valószínűség:. ha a rendszer energája nő rand(,) exp( / k T ) U ( r ) U ( r ) >

P H Rendezetlen rendszerek vzsgálatára - hatékonyabb fázstér feltérképezés egyszerű folyadékok szmulácója egyszerű oldott anyagok szmulácója potencálfejlesztés adszorpcó szmulácója fázsegyensúlyok szmulácója modell-membránok szmulácója polmerek szmulácója egyszerűsített foldng modellek víz fehérje körül víz fehérje komplexek határfelületén katalízs számítása Menete kezdő konfgurácó előállítása peródkus határfeltételek megválasztása véletlenszerűen kválasztott részecske véletlenszerű elmozdítása új konfgurácó energájának számítása döntés a konfgurácó elfogadásáról egyensúlyban mntavételezés Döntés új konfgurácó elfogadásáról. ha a rendszer energája csökken U ( r ) U ( r ) Egyensúly elérése kolesztern-lpd modellek vzsgálata (PT) elfogadjuk -. ha a rendszer energája nő U ( r ) U ( r ) > Elfogadás valószínűség: rand(,) exp( / k T ) Rendszer előállítása víz pre-ekvlbrácója fehérje szolvatácóhoz Probléma: Mlyen hatással van a kolesztern a lpd membrán szerkezetére? Monte arlo szmuácó Kanonkus sokaságon (,V,T) DMP

P P Lpd membrán szerkezete? Lpd membrán szerkezete? folyadék krstály Eredmény típusok: flexbls sok mnmum (kterjedt mntavételezés) láncok rendezettsége (order paraméter) sűrűségeloszlás (profl) víz-sűrűség-profl sztérkus problémák DMP DMP em tudom a rendszer pontos térfogatát Izoterm-zobár (,P,T) konfgurácó (mkroállapot) valószínűsége: Izoterm-zobár (,P,T) P: általában hexagonáls cella vagy: szolvatácós burkok Izoterm-zobár (,P,T) M makroszkopkusan mérhető értéke: M M ρ( s, V ) M ( s, V ) ds dv M ( s, V ) V exp( ( U ( s, V ) + pv ) / k T ) ds dv V exp( ( U ( s, V ) + pv ) / k T ) ds dv s 3 skálázott (dmenzómentes) koordnáták: s r / V Mntába kerülés valószínűsége- pszeudo oltzmann faktor ρ( s, V ) ~ V exp[ ( U ( s, V ) + pv ) / k T Izoterm-zobár (,P,T) kezdő konfgurácó előállítása peródkus határfeltételek megválasztása véletlenszerűen kválasztott részecske véletlenszerű elmozdítása térfogatváltoztatás lépés - zotróp (pl. globulárs fehérje) - anzotróp (pl. lpd) A mozdítások elfogadásának valószínűsége: ΔH ( r ) U ( r ) U ( r ) + p( V V V ) k T ln V Ha ΔH(r ) < elfogadjuk, ha nem, rand(,) exp(- ΔH(r )/k T) 3

P H Izoterm-zobár (,P,T) Izoterm-zobár (,P,T) megváltozk a cella alakja elvékonyodk a membrán (összetömörödk) Jedlovszky és Meze, J. Phys. hem (3), 7, pp. 3-3 Izoterm-zobár (,P,T) Sűrűség-proflok Izoterm-zobár (,P,T) Víz sűrűség-profl elvékonyodk a membrán elvékonyodk a membrán több víz jut be amhi restrkcós endonukleáz agykanonkus (µ,v,t) Változhat a részecskeszám! proten DA Specfkus DS szekvencák felsmerése Kezdetben: laza komplex ncsenek specfkus kölcsönhatások water ons specfc GGAT ewman et al.(99) Scence 9, -3 GAAT Vadu and Aggarwal () Mol ell, 9-9

amhi amhi Specfkus komplex GGAT em-specfkus complex GAAT Specfkus komplex GGAT em-specfkus complex GAAT szoros laza specfkus kontaktusok a bázsokkal hasítható letekeredett termnáls éhány víz a határfelületen specfkus kontaktusok hányoznak -3 csökkent aktvtás Kötött szerkezetű termnáls kar Teljesen hdratált él: határfelület vzek szerkezetének jellemzése Összefüggésbe hozható-e a szelektvtással? agykanonkus (µ,v,t) Változhat a részecskeszám! agykanonkus (µ,v,t) Változhat a részecskeszám! agykanonkus (µ,v,t) Menete: véletlen részecskemozgatás részecske hozzáadás lépések részecske elvétel lépések agykanonkus (µ,v,t) U ( r ) U Δ k T ( r ) zv ln + Δ < vagy rand(,) exp(- Δ/k T) µ z 3 kt ln Λ U ( r ) U ( r ) ΔD ln k T zv ΔD < vagy rand(,) exp(- ΔD/k T)

Módszer: nagykanonkus (µ,v,t) M szmulácó kéma potencál értékének meghatározása: µ ʹ kt kt ln agykanonkus (µ,v,t) Víz szerkezetének vzsgálata amhi-ds határfelületen GGAT GAAT specfkus szekvenca csllag szekvenca víz sűrűsége a külső héjban g/ml Módszer: nagykanonkus (µ,v,t) M szmulácó Szmulácó eredménye: DS-enzm komplex teljesen hdratált szerkezete Módszer: nagykanonkus (µ,v,t) M szmulácó Analízs: Párkorrelácós függvények: g [ n ( r) / v( r)/ ρ R 3 bulk g(r) 3 K(R) R(Å) Water structure Proxmty analyss G G 3 (A)A T 7 major groove mnor groove g(r) g dstrbuton functon K(R) K(R) r R ( r) [ nr ( r) / v( r)/ ρ K R) bulk r R(Å) R(Å) g(r) specfc coordnaton number ( ρ g( r)πr dr Runnng coordnaton number Runnng coordnaton number 9 3 major groove Frst hydraton shell specfc Water dstrbuton G G3 AT TA G(TA) G7 G G3 AT TA G(TA) G7 ase par ase par Frst two hydraton shells specfc Runnng coordnaton number mnor groove specfc G G3 AT TA G(TA) G7 G G3 AT TA G(TA) G7 ase par ase par Runnng coordnaton number 9 3 specfc

Δnwat (ESG_GS-HM_GS) G G3 AT TA TA G7 ase par Major groove Mnor groove Frst strand phosphates Second strand phosphates - G G3 AT TA TA G7 Water release Frst hydraton shell (3. Å) Frst two hydraton shells (. Å) Δnwat (ESG_GS-HM_GS) Total Δnwat (ESG_GS-HM_GS) Δnwat (ESG_GS-HM_GS) G G3 AT TA TA G7 ase par ase par G G3 AT TA TA G7 ase par Water release hydraton dfference between the non-cognate and the specfc model shows a characterstc pattern along the recognton sequence basepars 3 to the scssle bond provde the smallest contrbuton to water release mddle basepars provde the largest contrbuton to water release clear dfference between the correct and the star ste (. waters) - G G A T T A G G - - G A A T T T A G G - Irányított mntavételezések Irányított mntavételezések M bomolekulákra nem hatékony (rányított mozgások) nem véletlen mozgások Megoldás: rányított mntavételezés (bas) hatékonyabb mntavételt valósít meg a fázstér alacsonyan fekvő részeben (energagátakat csökkent le) Irányított mntavételezés (bas) P j : állapotból j állapotba jutás valószínűsége P j : j állapotból állapotba jutás valószínűsége oltzmann mntavétel: P j P j Irányított mntavételezések Irányított mntavételezések em oltzmann mntavétel: P j P j Mntavételezésnél kell ezt fgyelembe venn E o n r [ U ( ) [ U ( ) α( o n) f n α( n o) f o acc( o n) f acc( n o) f [ U ( n) [ U ( o) [ U ( n) [ U ( o) exp { β[ U ( n) U ( o) } f acc( o n) mn, exp{ β[ U ( n) U ( o) } f módosul rányítás bektatása f(u)-n keresztül 7

Irányított mntavételezések Force bas: az erő rányába nagyobb valószínűséggel végzünk mozgatást mozdítás Irányított mntavételezések Force bas: az erő rányába nagyobb valószínűséggel végzünk mozgatást mozdítás forgatás forgatás F: erő, : forgatónyomaték, λ: skálafaktor λ nncs bas, tszta Monte arlo λ csak az erő rányít, tszta molekulárs dnamka Π Π Irányított mntavételezések Force bas: az erő rányába nagyobb valószínűséggel végzünk mozgatást mozdítás Módszer: nagykanonkus (µ,v,t) M szmulácó rányított (cavty bas) mntavételezéssel forgatás nncs sztérkus gátlás ks valószínűséggel van hely λ nagysága általában függ az erő rányától (cosα) fgyelembe kell venn a bellesztés valószínűségét s Üreg szernt rányított bellesztés (cavty bas) Rendszer térfogata: V, Molekulák száma:, Üreg sugara: R c Üreg találás valószínűség: P cav Üreg szernt rányított bellesztés (cavty bas) Rendszer térfogata: V, Molekulák száma:, Üreg sugara: R c Üreg találás valószínűség: P cav Ha hozzáadok részecskét ( +): Ha elveszek részecskét ( -):

Módszer: nagykanonkus (µ,v,t) M szmulácó rányított (cavty bas) mntavételezéssel Annak valószínűsége, hogy megfelelő méretű helyet találunk: P mn(, P cav exp[( + U ( r P mn(, exp[( + U ( r ) U ( r µ ʹ kt kt ln + ) U ( r )) / kt /( + )) )) / kt / P cav P cav Irányított mntavételezések FLDIG: láncmolekulák sztérkus problémá onfguratonal bas M Algortmus:. próbakonfgurácó előállítása első egység random Kölcsönhatás energa utána exp[ βu ( n) ρ ( n) w ( n) k w ( n) exp β j [ u ( j) W ( n) l w ( n) Teljes konfgurácóra Irányított mntavételezések onfguratonal bas M Algortmus:. rég konfgurácó súlyának számítása W ( o) [ βu ( o) + exp[ u ( j) w ( o) exp β l w ( o) k j 3. elfogadás krtérum [ W ( n) / W ( ) acc ( o n) mn, o lehetséges rányok 9