Neue Funktionen in Visual Dynamics 3.0

Zusammenfassung

Visual Dynamics ist ein Open-Source-Tool, das die Implementierung und das Lernen in der Molekulardynamik-Simulation mit Gromacs beschleunigt. Das vorgestellte Protokoll führt Sie mit Leichtigkeit durch die Schritte zur Durchführung einer Protein-Liganden-Simulation, die in ACPYPE vorbereitet wurde, und durch allgemeine Schritte zu anderen Simulationsmodellen.

Zusammenfassung

Visual Dynamics (VD) ist ein Web-Tool, das darauf abzielt, die Verwendung und Anwendung von Molecular Dynamics (MD) zu erleichtern, das in Gromacs ausgeführt wird, und es Benutzern ohne rechnerische Erfahrung ermöglicht, Kurzzeitsimulationen zu Validierungs-, Demonstrations- und Lehrzwecken durchzuführen. Es stimmt, dass Quantenmethoden am genauesten sind. Derzeit gibt es jedoch keine rechnerische Machbarkeit, um die von MD durchgeführten Experimente durchzuführen. Das hier beschriebene Tool wurde in den letzten Jahren kontinuierlich verbessert. Dieses Protokoll beschreibt, was erforderlich ist, um eine Simulation in VD mit einem Protein-Liganden-Komplex durchzuführen, der zuvor in ACPYPE hergestellt wurde, und einige allgemeine Anweisungen zu den anderen verfügbaren Simulationsmodellen. Für die detaillierte Simulation wird das FK506-bindende Protein aus Plasmodium vivax verwendet, das mit dem Inhibitor D5 (PDB-ID: 4mgv) komplexiert ist, und alle verwendeten Dateien werden zur Verfügung gestellt. Beachten Sie, dass dieses Protokoll angibt, dass jede Option verwendet werden soll, um die gleichen Ergebnisse zu erzielen, aber diese Optionen sind nicht unbedingt die einzigen, die verfügbar sind.

Einleitung

Nach der IUPAC-Definition ist MD das Simulationsverfahren, das darin besteht, die Bewegung von Atomen in einem Molekül oder von einzelnen Atomen oder Molekülen in Festkörpern, Flüssigkeiten und Gasen nach den Newtonschen Bewegungsgesetzen zu berechnen. Die auf Atome wirkenden Kräfte, die notwendig sind, um ihre Bewegung zu simulieren, werden üblicherweise mit Hilfe von Kraftfeldern aus der Molekularmechanik^{berechnet 1}. Es kann auf jedes Phänomen angewendet werden, das versucht, Informationen auf molekularer und oft atomarer Ebene zu extrahieren².

MD ist eine der Techniken, die in die Bioinformatik integriert sind, insbesondere in die strukturelle Bioinformatik. Damit ist es möglich, kinetische und thermodynamische Eigenschaften biomolekularer Strukturen zu erhalten. Zum Beispiel die makromolekulare Stabilität, die Identifizierung allosterischer Stellen, die Aufklärung der Mechanismen der enzymatischen Aktivität, die molekulare Erkennung und die Eigenschaften von Komplexen mit kleinen Molekülen, die Assoziation zwischen Proteinen, die Proteinfaltung und ihre Hydratation³. Darüber hinaus ermöglicht MD eine breite Palette von Studien, einschließlich des molekularen Designs (das im Wirkstoffdesign weit verbreitet ist), zur Bestimmung der Struktur und ihrer Verfeinerung (Röntgen-, NMR- und Proteinmodellierung)³. Die Ergebnisse, die am Ende einer MD erzielt werden, sind die reichhaltigsten und vollständigsten in Bezug auf die Nicht-Quantensimulation⁴. Die klassische MD ist aufgrund der Vielzahl substantieller Approximationen viel effizienter, als man bei einer vollständigen Berücksichtigung der Physik biomolekularer Systeme erwarten könnte. Bemerkenswert ist, dass quantendynamische Effekte in der Regel ignoriert werden³. Die Implementierung eines MD-Experiments ist jedoch nicht trivial⁵. Es erfordert Kenntnisse in der Informatik, insbesondere im Linux-Terminal, da die meisten strukturellen Bioinformatik-Software dafür gemacht sind. Selbst mit diesem Wissen ist das Erlernen von Gromacs-Befehlen und Parametrisierung eine weitere steile Lernkurve.

Seit seiner ersten Anwendung in der Biologie im Jahr 1977⁶ hat sich viel weiterentwickelt, was auf eine verstärkte Rechenverarbeitung und eine verbesserte Kodierung zurückzuführen ist. Vor mehr als zwei Jahrzehnten wurde die erste MD-Software für biologische Probleme auf den Markt gebracht, nämlich Gromacs⁷, AMBER⁸ und NAMD⁹.

Seit ihren ersten Versionen sind diese Software immer noch die am häufigsten verwendeten und zitierten. Sie haben jedoch weiterhin die gleichen allgemeinen Implementierungsschwierigkeiten, die Forscher plagen, die keine Computerspezialisten sind⁵. Einige haben komplexe Installations- und Konfigurationsschritte, die manchmal umfangreiche Kenntnisse über die Hardware erfordern, auf der sie ausgeführt werden, um das Beste daraus zu machen, und eine stark computerzentrierte technische Dokumentation. Eine einfachere Möglichkeit, mit ihnen zu kommunizieren, abgesehen von der Befehlszeile und unendlichen Parametern, ist erforderlich.

Eine Schnittstelle fungiert als Vermittler zwischen dem auszuführenden logischen Prozess und dem Menschen¹⁰. Das Paradigma, wie Software ausgeführt wird, hat sich mit der Verbesserung der Rechenressourcen weiterentwickelt. Das erste digitale Paradigma waren die Command Line Interfaces (CLI), gefolgt von der Entwicklung zu den bekannten grafischen Benutzeroberflächen (GUI)¹¹. Dem Evolutionszyklus folgend, wird die vom World Wide Web (oder einfach WEB) erzeugte Schnittstelle als eine Evolution der GUIs^{betrachtet 11}. Diese drei Paradigmen existieren derzeit je nach Entwickler nebeneinander. CLI-Anwendungen verwenden Textbefehle auf der Betriebssystemkonsole. GUI-Anwendungen, auch grafische Desktops genannt, verwenden eine grafische Oberfläche, die aus Fenstern, Schaltflächen und anderen Komponenten besteht. Es ist spezifisch und für ein Betriebssystem vorprogrammiert. Der Hauptunterschied zur CLI besteht in der Verwendung der Maus als zusätzliches Element in der Mensch-Maschine-Interaktion¹². WEB-Anwendungen sind zwar mit einer GUI verwechselt, aber komplexer in der Entwicklung, aber vielseitiger und bei weitem am agilsten im Betrieb. Darüber hinaus hängen sie nur von einer Interpretersoftware ab, die als Browser bezeichnet wird und die es der Client-Anwendung ermöglicht, mit dem Server über ein vom Betriebssystem^{unabhängiges Netzwerk 13} zu kommunizieren.

Strukturelle Bioinformatik-Software verwendet am häufigsten CLI- und GUI-Paradigmen. Einige Beispiele für klassische Software, die CLI verwendet, sind Modeller¹⁴ für die Ähnlichkeitsmodellierung, Autodock¹⁵ für molekulares Docking und Gromacs¹⁶ für die Molekulardynamik. Beispiele für Software, die den GUI-Typ verwenden, sind unter anderem SwissPDBviewer¹⁷, Pymol¹⁸, VMD¹⁹, UCSF Chimera²⁰, Autodock Tools¹⁵, PyRx²¹, Biovia²², Maestro²³ und Moe²⁴.

Mit dem Aufkommen der Hypertext Markup Language Version 5 (HTML5)²⁵, Cascading Style Sheets (CSS)²⁶ und Javascript²⁷ konnten unter anderem viele strukturelle Bioinformatik-Anwendungen ins WEB gebracht und so leichter zugänglich gemacht werden. Beispiele für Similarity Modeling WEB-Server sind MODWEB²⁸, das Modeller¹⁴ als Backend verwendet, und Swissmodel²⁹. Beispiele für Webanwendungsserver für molekulares Docking sind Haddock³⁰, Swissdock³¹, Cluspro³², Dockthor³³ und andere.

Während sich die Methoden der Strukturanalyse, Modellierung und des Andockens von CLI-Paradigmen zu GUI und schließlich zu WEB entwickelt haben, wird MD weiterhin hauptsächlich durch Befehlszeilenausführung (CLI-Typ) unterstützt. Es sind einige gute Initiativen entstanden, um dieses Panorama zu verbessern. Beispiele für diese Initiativen sind die Implementierung von Plugins in bestehende Software, wie z. B. das QwikMD-Plugin für VMD³⁴, das GROMACS-Plugin für PyMOL und die Option für die Simulation der Molekulardynamik in UCSF Chimera²⁰, einige neue und einfachere CLI-Anwendungen wie ASGARD³⁵, Gmx_qk³⁶ und CHAPERONg³⁷ sowie eine robuste Webplattform, BioBB-Wfs³⁸. Obwohl die Verwendung dieser Plugins und Anwendungen ein Fortschritt ist, ist ihre Implementierung für die meisten ungelernten Forscher immer noch eine Herausforderung. Häufige Schwierigkeiten sind Probleme bei der Installation und Konfiguration der MD-Software, die oft die vollständige Ausführung der Simulation beeinträchtigen⁵.

Im Jahr 2022 wurde die Visual Dynamics-Software für webbasierte Computersimulationen vom Laboratório de Bioinformática e Química Medicinal in Fiocruz Rondônia³⁹ zur Verfügung gestellt. Die erste Version wurde in Python und Flask erstellt und ermöglichte Simulationen von Systemen mit freien Proteinen (Apoenzymen) für nur 2 ns. Anschließend wurde es um eine automatisierte Simulationsversion mit Liganden erweitert, die mit PRODRG⁴⁰ präpariert wurden.

VD wurde entwickelt, um alle Forscher auf dem Gebiet der strukturellen Biophysik, Biotechnologie und verwandten Bereichen zu unterstützen, die nur begrenzte rechnerische Kenntnisse haben. Das Tool ermöglicht es diesen Forschern, ihre Hypothesen mit MD-Simulationen von jedem Betriebssystem aus und ohne Zugang zu einem Hochleistungsrechner (HPC) zu testen. Der Zweck dieser Arbeit besteht darin, die neuen Funktionen von Visual Dynamics Version 3.0 vorzustellen. Darüber hinaus soll ein aktualisiertes Nutzungsprotokoll für das Tool eingeführt und die in Zukunft zu behebenden Einschränkungen sowie Nutzungsstatistiken bis zum heutigen Zeitpunkt hervorgehoben werden (Abbildung 1).

Protokoll

1. Zugriff auf die Software und Registrierung neuer Benutzer

1. Besuchen Sie die Webseite von Visual Dynamics (VD). Klicken Sie oben rechts auf das Symbol +Registrieren , um ein Konto zu erstellen. Registrieren Sie sich, um die Software zu nutzen.
   HINWEIS: Es sind nur institutionelle E-Mail-Adressen zulässig. Der Benutzer erhält eine E-Mail-Benachrichtigung, sobald seine Registrierung genehmigt wurde.
2. Klicken Sie oben rechts auf Anmelden , um auf den Anmeldebildschirm des Systems zuzugreifen. Füllen Sie die Felder Benutzername/E-Mail und Passwort aus und klicken Sie auf Anmelden. Nach der Anmeldung hat der Benutzer Zugriff auf seinen Einreichungsbereich für Simulationen. Sie können auch Tutorials und Nutzungsstatistiken für VD anzeigen.

2. Einreichung der Apoenzym-Simulation

1. Klicken Sie in der linken Seitenleiste auf Neue Simulation . Klicken Sie auf dem angezeigten Bildschirm auf die Schaltfläche APO, die sich auf das Apoenzym bezieht.
2. Laden Sie die kostenlose Proteindatei 4mvg.pdb hoch. Wählen Sie das AMBER94 Kraftfeld (oder eine andere geeignete Option).
   HINWEIS: 4mvg.pdb kann aus der Ergänzungsdatei 1 bezogen oder direkt von der Proteindatenbank (PDB) heruntergeladen werden.
3. Wählen Sie das TIP3P-Wassermodell aus. Wählen Sie den kubischen Quader aus. Wählen Sie einen Abstand von 0,5 nm zwischen Protein und Box-Rand.
   HINWEIS: Bei den ausgewählten Optionen handelt es sich nur um Vorschläge. Alle anderen Optionen funktionieren in VD.
4. Aktivieren Sie die Option Auf unseren Servern ausführen , um die Simulation mit den übermittelten Dateien und Parametern auszuführen. Nach dem Klicken auf Simulation ausführen sieht der Benutzer die Entwicklung der Simulationsschritte auf dem Bildschirm und erhält nach Abschluss eine E-Mail-Benachrichtigung über den Simulationsstatus.

3. Einreichung der Simulation eines Enzyms, das mit einem in ACPYPE hergestellten Liganden komplexiert ist

1. Öffnen Sie mit UCSF Chimera²⁰ den Protein-Liganden-Komplex 4mgv.pdb⁴¹, klicken Sie unter Select auf Residue, und legen Sie den Code auf D5I fest. Klicken Sie dann unter Datei auf PDB speichern, wählen Sie Nur ausgewählte Atome speichern, legen Sie den Dateinamen auf ligand.pdb fest, und klicken Sie auf Speichern.
2. Übermitteln Sie die im vorherigen Schritt generierte Datei ligand.pdb an den Bio2Byte ACPYPE-Server⁴², wobei aus den Ausgabedateien ligand_NEW.itp und ligand_NEW.pdb in diesem Experiment verwendet und bereitgestellt werden.
   HINWEIS: Die Dateien ligand_NEW.itp und ligand_NEW.pdb können aus den Zusatzdateien 2 und 3 abgerufen werden.
3. Klicken Sie in der linken Seitenleiste auf Neue Simulation . Klicken Sie auf die Schaltfläche Protein + Ligand (in ACPYP hergestellt).
4. Laden Sie die kostenlose Proteindatei 4mvg.pdb hoch. Wählen Sie die in ACPYPE vorbereiteten Ligandendateien aus: ligand_NEW.itp und ligand_NEW.pdb. Wählen Sie das AMBER94 Kraftfeld aus.
5. Wählen Sie das TIP3P-Wassermodell aus. Wählen Sie den kubischen Quader aus. Wählen Sie einen Abstand von 0,5 nm zwischen Protein und Box-Rand. Bei den ausgewählten Optionen handelt es sich lediglich um Vorschläge. Alle anderen Optionen funktionieren in VD.
6. Aktivieren Sie die Option Auf unseren Servern ausführen , um die Simulation mit den übermittelten Dateien und Parametern auszuführen. Nach dem Klicken auf Simulation ausführen sieht der Benutzer die Entwicklung der Simulationsschritte auf dem Bildschirm und erhält nach Abschluss eine E-Mail-Benachrichtigung über den Simulationsstatus.

4. Zugriff auf die Simulationsergebnisse

1. Klicken Sie in der linken Seitenleiste auf Meine Simulationen .
2. Klicken Sie auf MDP-Dateien herunterladen , um die von der Plattform verwendeten Simulationskonfigurationsdateien auf den Computer des Benutzers herunterzuladen.
3. Laden Sie Simulationselemente wie unten beschrieben herunter.
   1. Klicken Sie auf Befehle , um die Liste der von der Plattform ausgeführten Befehle auf den Computer des Benutzers herunterzuladen.
   2. Klicken Sie auf GROMACS Log , um die Protokolldatei mit den nacheinander ausgegebenen .gmx-Befehlen auf den Computer des Benutzers herunterzuladen.
   3. Klicken Sie auf Ergebnisse , um Dateien, die mit .gmx-Befehlen generiert wurden, wie z. B. _npt.gro, _pr.edr, _pr.tpr, _pr_PBC.gro und pr_PBC.xtc, auf den Computer des Benutzers herunterzuladen.
   4. Klicken Sie auf Figurengrafiken , um Diagramme zur Analyse der einzelnen Simulationsschritte im Bild- und .xvg-Format auf den Computer des Benutzers herunterzuladen.

Ergebnisse

VD bietet eine vollständig autonome Simulationsausführung, die keine Benutzereingriffe oder vom Benutzer bereitgestellte Rechenressourcen erfordert. Nachdem der Benutzer eine Simulation zur Ausführung eingereicht hat, kann er sie verlassen, seine Computer ausschalten und die Simulation wird weiter ausgeführt. Es ermöglicht Benutzern auch, von jedem Gerät aus auf die Ergebnisse zuzugreifen, sei es ein Laptop oder ein mobiles Gerät.

Als Beispiel für die Verwendung von VD im automatisiert...

Diskussion

Die Automatisierung von Prozessen ist nicht einfach, aber auch weniger schwierig, als ein System von Grund auf neu zu programmieren. Gromacs ist derzeit die beliebteste molekulare Simulationssoftware und wird ständig aktualisiert. Das Institut für Biophysikalische Chemie der Universität Groningen hat es ursprünglich entwickelt und wird heute vom Labor für Biowissenschaften der Universität Stockholm^{betreut 43}.

Für jeden neuen Benutzer ist das Erlernen von Simulati...

Materialien

Name	Company	Catalog Number	Comments
ACPYPE Server	Bio2Byte		Available at https://www.bio2byte.be/acpype/
GRACE software	Plasma Laboratory at the Weizmann Institute of Science		Available at https://plasma-gate.weizmann.ac.il/Grace/
GROMACS software	GROMACS Team		Installation instructions at https://manual.gromacs.org/current/install-guide/index.html
The structure of the FK506-binding protein From Plasmodium vivax complexed with the inhibitor D5	RCSB Protein Data Bank		Available at https://www.rcsb.org/structure/4mgv Already contains the ligand complexed to the macromolecule.