BA-ARAP-NMA：一种局部几何控制的非线性简正模式分析方法

《Biology》：BA-ARAP-NMA: A Local Geometry Control Nonlinear Normal-Mode Analysis Method

　　

低频简正模式分析(NMA)广泛用于预测蛋白质的集体运动，但直接笛卡尔缩放会随着振幅增大而逐渐使α-碳(C_α)主链发生畸变。研究人员提出主链角兼容的刚性保持简正模式分析(BA-ARAP-NMA)，这是一种非线性C_α结构生成方法，在各向异性网络模型(ANM)计算中约束相邻与次近邻C_α距离的一阶变化，并在结构生成过程中施加共旋转刚性保持(ARAP)校正。对35对经实验表征的双态蛋白质对的测试表明，几何约束保留了从输入态到第二态位移信息的大部分。在35对中的34对中，重新计算受约束模式提高了保留的转变信息在前导低频模式中的集中度。在匹配位移条件下，BA-ARAP-NMA在每一对中都显著降低了局部C_α距离和角度畸变。在蛋白质对水平，BA-ARAP-NMA相比线性C_α-ANM通常产生更低的相对于配对状态的均方根偏差(RMSD)和更高的转变覆盖率，同时保持改进的虚拟角精度。因此，BA-ARAP-NMA将C_α简正模式结构生成扩展到直接线性缩放之外，在保留与转变相关的集体信息的同时，提供按振幅排序的结构以及逐帧几何测量，以供后续重建和精化。

该研究发表于《Biology》。蛋白质是执行重要生物学功能的分子，其功能与构象变化密切相关。由于实验方法难以捕捉动态构象过程，计算模拟成为探索蛋白质构象转变的重要手段。低频简正模式分析(NMA)结合弹性网络模型(ENM)可预测集体运动，但标准NMA基于局部能量最小化附近的线性近似；当将低频模态外推至数埃(?)振幅时，相邻C_α距离和虚拟角会发生明显畸变，破坏C_α主链局部几何，并妨碍后续全原子重建。为解决这一问题，研究人员