이 연구는 The Fundação Oswaldo Cruz (Fiocruz), Fundação para o Desenvolvimento Científico e Tecnológico em Saúde (Fiotec), Instituto Nacional de Ciência e Tecnologia de Epidemiologia da Amazônia Ocidental - INCT-EpiAmO, Fundação Rondônia de Amparo ao Desenvolvimento das Ações Científicas e Tecnológicas e à Pesquisa do Estado de Rondônia (FAPERO)의 지원을 받았습니다. Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) 및 Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq).

1. 소프트웨어 접속 및 신규 사용자 등록
<ol><li>VD(Visual Dynamics) 웹 페이지를 방문하십시오. 오른쪽 상단의 +등록 아이콘을 클릭하여 계정을 만듭니다. 소프트웨어를 사용하려면 등록하십시오. 참고: 기관 이메일 주소만 허용됩니다. 사용자는 등록이 승인되면 이메일 알림을 받게 됩니다.</li>
	<li>오른쪽 상단의 로그인 을 클릭하여 시스템 로그인 화면에 액세스합니다. 사용자 이름/이메일 및 비밀번호 필드를 입력하고 로그인을 클릭합니다. 로그인한 후 사용자는 시뮬레이션 제출 영역에 액세스할 수 있습니다. 또한 VD에 대한 자습서 및 사용 통계를 볼 수 있습니다.</li>
</ol>2. 아포엔자임 시뮬레이션 제출
<ol><li>왼쪽 사이드바에서 New Simulation(새 시뮬레이션 )을 클릭합니다. 나타나는 화면에서 apoenzyme을 참조하는 APO 버튼을 클릭하십시오.</li>
	<li>무료 단백질 4mvg.pdb 파일을 업로드합니다. AMBER94 힘 필드 (또는 다른 적절한 옵션)를 선택합니다. 참고: 4mvg.pdb는 보충 파일 1 에서 얻거나 PDB(Protein Data Bank)에서 직접 다운로드할 수 있습니다.</li>
	<li>TIP3P 수질 모델을 선택합니다. 큐빅 상자를 선택합니다. 단백질과 상자 가장자리 사이의 0.5nm 거리를 선택합니다. 참고: 선택한 옵션은 제안 사항일 뿐입니다. 다른 모든 옵션은 VD에서 작동합니다.</li>
	<li>Run in Our Servers(서버에서 실행) 옵션을 선택하여 제출된 파일 및 매개변수로 시뮬레이션을 실행합니다. 시뮬레이션 실행을 클릭하면 사용자는 화면에서 시뮬레이션 단계의 진행 상황을 볼 수 있으며 완료 시 시뮬레이션 상태에 대한 이메일 알림을 받게 됩니다.</li>
</ol>3. ACPYPE에서 제조한 Ligand와 복합된 효소의 시뮬레이션 제출
<ol><li>UCSF Chimera20을 사용하여 단백질-리간드 복합체 4mgv.pdb41을 열고 선택에서 잔기를 클릭하고 코드를 D5I로 설정합니다. 그런 다음 File(파일)에서 Save PDB를 클릭하고, Save Selected Atoms Only(선택한 원자만 저장)를 선택하고, 파일 이름을 ligand.pdb로 설정하고, Save(저장)를 클릭합니다.</li>
	<li>이전 단계에서 생성된 ligand.pdb 파일을 Bio2Byte ACPYPE 서버(42)에 제출하고, 출력 파일 ligand_NEW.itp 및 ligand_NEW.pdb가 이 실험에서 사용되고 제공된 것이 됩니다. 참고: ligand_NEW.itp 및 ligand_NEW.pdb 파일은 보충 파일 2 및 보충 파일 3에서 얻을 수 있습니다.</li>
	<li>왼쪽 사이드바에서 New Simulation(새 시뮬레이션 )을 클릭합니다. Protein + Ligand (ACPYPE에서 준비) 버튼을 클릭하십시오.</li>
	<li>무료 단백질 4mvg.pdb 파일을 업로드합니다. ACPYPE에서 준비된 리간드 파일 (ligand_NEW.itp 및 ligand_NEW.pdb)을 선택합니다. AMBER94력 필드를 선택합니다.</li>
	<li>TIP3P 수질 모델을 선택합니다. 큐빅 상자를 선택합니다. 단백질과 상자 가장자리 사이의 0.5nm 거리를 선택합니다. 선택한 옵션은 제안 사항일 뿐입니다. 다른 모든 옵션은 VD에서 작동합니다.</li>
	<li>Run in Our Servers(서버에서 실행) 옵션을 선택하여 제출된 파일 및 매개변수로 시뮬레이션을 실행합니다. 시뮬레이션 실행을 클릭하면 사용자는 화면에서 시뮬레이션 단계의 진행 상황을 볼 수 있으며 완료 시 시뮬레이션 상태에 대한 이메일 알림을 받게 됩니다.</li>
</ol>4. 시뮬레이션 결과에 액세스하기
<ol><li>왼쪽 사이드바에서 My Simulations(내 시뮬레이션 )를 클릭합니다.</li>
	<li>Download MDP Files(MDP 파일 다운로드)를 클릭하여 플랫폼에서 사용하는 시뮬레이션 구성 파일을 사용자 컴퓨터에 다운로드합니다.</li>
	<li>아래 설명된 대로 시뮬레이션 요소를 다운로드합니다.<ol><li>Commands(명령)를 클릭하여 플랫폼에서 실행된 명령 목록을 사용자의 컴퓨터에 다운로드합니다.</li>
		<li>GROMACS Log를 클릭하여 .gmx 명령 출력이 포함된 로그 파일을 사용자 컴퓨터에 순서대로 다운로드합니다.</li>
		<li>결과를 클릭하여 _npt.gro, _pr.edr, _pr.tpr, _pr_PBC.gro 및 pr_PBC.xtc와 같은 .gmx 명령으로 생성된 파일을 다운로드합니다.</li>
		<li>Figure Graphics를 클릭하여 각 시뮬레이션 단계를 분석하기 위한 그래프를 이미지 및 .xvg 형식으로 사용자 컴퓨터에 다운로드합니다.</li>
	</ol></li>
</ol>

Visual Dynamics: 분자 역학 시뮬레이션 단순화

<ol>
	<li>. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> The IUPAC Compendium of Chemical Terminology: The Gold Book. , (2019).</li><li>Karplus, M., McCammon, J. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Molecular+dynamics+simulations+of+biomolecules.">Molecular dynamics simulations of biomolecules.</a> Nat Str Biol. 9 (9), 646-652 (2002).</li><li>Adcock, S. A., McCammon, J. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Molecular+dynamics:+Survey+of+methods+for+simulating+the+activity+of+proteins.">Molecular dynamics: Survey of methods for simulating the activity of proteins.</a> Chem Rev. 106 (5), 1589-1615 (2006).</li><li>Stillinger, F. H., Rahman, A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Improved+simulation+of+liquid+water+by+molecular+dynamics.">Improved simulation of liquid water by molecular dynamics.</a> J Chem Phys. 60 (4), 1545-1557 (1974).</li><li>Zinovjev, K., Van Der Kamp, M. W. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Enlighten2:+molecular+dynamics+simulations+of+protein-ligand+systems+made+accessible.">Enlighten2: molecular dynamics simulations of protein-ligand systems made accessible.</a> Bioinformatics. 36 (20), 5104-5106 (2020).</li><li>McCammon, J. A., Gelin, B. R., Karplus, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Dynamics+of+folded+proteins.">Dynamics of folded proteins.</a> Nature. 267 (5612), 585-590 (1977).</li><li>Berendsen, H. J. C., Van Der Spoel, D., Van Drunen, R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=GROMACS:+A+message-passing+parallel+molecular+dynamics+implementation.">GROMACS: A message-passing parallel molecular dynamics implementation.</a> Comp Phys Comm. 91 (1-3), 43-56 (1995).</li><li>Pearlman, D. A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=AMBER,+a+package+of+computer+programs+for+applying+molecular+mechanics,+normal+mode+analysis,+molecular+dynamics+and+free+energy+calculations+to+simulate+the+structural+and+energetic+properties+of+molecules.">AMBER, a package of computer programs for applying molecular mechanics, normal mode analysis, molecular dynamics and free energy calculations to simulate the structural and energetic properties of molecules.</a> Comp Phys Comm. 91 (1-3), 1-41 (1995).</li><li>Nelson, M. T. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=NAMD:+A+parallel,+object-oriented+molecular+dynamics+program.">NAMD: A parallel, object-oriented molecular dynamics program.</a> Int J Supercomp Appl High Performance Comp. 10 (4), 251-268 (1996).</li><li>. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> The Art of human-computer interface design. , (1990).</li><li>Wigdor, D., Wixon, D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> Brave NUI World: Designing Natural User Interfaces for Touch and Gesture. , (2014).</li><li>Unwin, A., Heike, H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> GUI and Command-line - Conflict or Synergy. , (2000).</li><li>Clark, D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Developing+Web+Applications.">Developing Web Applications.</a> Beginning C# Object-Oriented Programming. , 243-263 (2011).</li><li>Eswar, N., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Comparative+protein+structure+modeling+using+Modeller.">Comparative protein structure modeling using Modeller.</a> Curr Protoc Bioinformatics. 5 (5.6), (2006).</li><li>Morris, G. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=AutoDock4+and+AutoDockTools4:+Automated+docking+with+selective+receptor+flexibility.">AutoDock4 and AutoDockTools4: Automated docking with selective receptor flexibility.</a> J Comp Chem. 30 (16), 2785-2791 (2009).</li><li>Van Der Spoel, D., Lindahl, E., Hess, B., Groenhof, G., Mark, A. E., Berendsen, H. J. C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=GROMACS:+Fast,+flexible,+and+free.">GROMACS: Fast, flexible, and free.</a> J Comp Chem. 26 (16), 1701-1718 (2005).</li><li>Guex, N., Peitsch, M. C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=SWISS-MODEL+and+the+Swiss-Pdb+Viewer:+An+environment+for+comparative+protein+modeling.">SWISS-MODEL and the Swiss-Pdb Viewer: An environment for comparative protein modeling.</a> Electrophoresis. 18 (15), 2714-2723 (1997).</li><li>. The PyMOL molecular graphics system Available from: <a target="_blank" href="https://pymol.org/">https://pymol.org/</a> (2023)</li><li>Humphrey, W., Dalke, A., Schulten, K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=VMD:+Visual+molecular+dynamics.">VMD: Visual molecular dynamics.</a> J Mol Graph. 14 (1), 33-38 (1996).</li><li>Pettersen, E. F., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=UCSF+Chimera-A+visualization+system+for+exploratory+research+and+analysis.">UCSF Chimera-A visualization system for exploratory research and analysis.</a> J Comp Chem. 25 (13), 1605-1612 (2004).</li><li>. PyRx-python prescription v. 0.8 Available from: <a target="_blank" href="https://pyrx.sourceforge.io/">https://pyrx.sourceforge.io/</a> (2023)</li><li>. PyRx-python prescription v. 0.8 Available from: <a target="_blank" href="https://pyrx.sourceforge.io/">https://pyrx.sourceforge.io/</a> (2023)</li><li>. Maestro Available from: <a target="_blank" href="https://www.schrodinger.com/platform/products/maestro/">https://www.schrodinger.com/platform/products/maestro/</a> (2024)</li><li>. Molecular operating environment (MOE) Available from: <a target="_blank" href="https://www.chemcomp.com/en/Products.htm">https://www.chemcomp.com/en/Products.htm</a> (2023)</li><li>. The Syntax, Vocabulary and APIs of HTML5 Available from: <a target="_blank" href="https://dev.w3.org/html5/html-author/">https://dev.w3.org/html5/html-author/</a> (2023)</li><li>. Cascading Style Sheets Available from: <a target="_blank" href="https://www.w3.org/Style/CSS/">https://www.w3.org/Style/CSS/</a> (2023)</li><li>. ECMAScript 2020 language specification, 11th edition Available from: <a target="_blank" href="https://www.ecma-international.org/publications-and-standards/standards/ecma-262/">https://www.ecma-international.org/publications-and-standards/standards/ecma-262/</a> (2023)</li><li>Pieper, U., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=ModBase,+a+database+of+annotated+comparative+protein+structure+models,+and+associated+resources.">ModBase, a database of annotated comparative protein structure models, and associated resources.</a> Nucleic Acids Res. 39 (Database), D465-D474 (2011).</li><li>Kiefer, F., Arnold, K., Kunzli, M., Bordoli, L., Schwede, T. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+SWISS-MODEL+Repository+and+associated+resources.">The SWISS-MODEL Repository and associated resources.</a> Nucleic Acids Res. 37 (Database), D387-D392 (2009).</li><li>De Vries, S. J., Van Dijk, M., Bonvin, A. M. J. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+HADDOCK+web+server+for+data-driven+biomolecular+docking.">The HADDOCK web server for data-driven biomolecular docking.</a> Nat Prot. 5 (5), 883-897 (2010).</li><li>Grosdidier, A., Zoete, V., Michielin, O. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=SwissDock,+a+protein-small+molecule+docking+web+service+based+on+EADock+DSS.">SwissDock, a protein-small molecule docking web service based on EADock DSS.</a> Nucleic Acids Res. 39 (suppl), W270-W277 (2011).</li><li>Kozakov, D., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+ClusPro+web+server+for+protein-protein+docking.">The ClusPro web server for protein-protein docking.</a> Nat Prot. 12 (2), 255-278 (2017).</li><li>Santos, K. B., Guedes, I. A., Karl, A. L. M., Dardenne, L. E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Highly+flexible+ligand+docking:+Benchmarking+of+the+DockThor+program+on+the+LEADS-PEP+protein-peptide+data+set.">Highly flexible ligand docking: Benchmarking of the DockThor program on the LEADS-PEP protein-peptide data set.</a> J Chem Info Modeling. 60 (2), 667-683 (2020).</li><li>Ribeiro, J. V., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=QwikMD+-+Integrative+molecular+dynamics+toolkit+for+novices+and+experts.">QwikMD - Integrative molecular dynamics toolkit for novices and experts.</a> Sci Rep. 6 (1), 26536 (2016).</li><li>Rodr&#237;guez Mart&#237;nez, A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> ASGARD. A simple and automatic GROMACS tool to analyze Molecular Dynamic simulations. , (2023).</li><li>Singh, H., Raja, A., Prakash, A., Medhi, B. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Gmx_qk:+An+automated+protein/protein-ligand+complex+simulation+workflow+bridged+to+MM/PBSA,+based+on+Gromacs+and+Zenity-Dependent+GUI+for+beginners+in+MD+simulation+study.">Gmx_qk: An automated protein/protein-ligand complex simulation workflow bridged to MM/PBSA, based on Gromacs and Zenity-Dependent GUI for beginners in MD simulation study.</a> J Chem Info Modeling. 63 (9), 2603-2608 (2023).</li><li>Yekeen, A. A., Durojaye, O. A., Idris, M. O., Muritala, H. F., Arise, R. O. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=CHAPERONg:+A+tool+for+automated+GROMACS-based+molecular+dynamics+simulations+and+trajectory+analyses.">CHAPERONg: A tool for automated GROMACS-based molecular dynamics simulations and trajectory analyses.</a> Comp Str Biotechnol J. 21, 4849-4858 (2023).</li><li>Bayarri, G., Andrio, P., Hospital, A., Orozco, M., Gelp&#237;, J. L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=BioExcel+building+blocks+workflows+(BioBB-Wfs),+an+integrated+web-based+platform+for+biomolecular+simulations.">BioExcel building blocks workflows (BioBB-Wfs), an integrated web-based platform for biomolecular simulations.</a> Nucleic Acids Res. 50 (W1), (2022).</li><li>Vieira, I. H. P., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Visual+dynamics:+a+WEB+application+for+molecular+dynamics+simulation+using+GROMACS.">Visual dynamics: a WEB application for molecular dynamics simulation using GROMACS.</a> BMC Bioinfo. 24 (1), 107 (2023).</li><li>Sch&#252;ttelkopf, A. W., Van Aalten, D. M. F. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=PRODRG:+a+tool+for+high-throughput+crystallography+of+protein-ligand+complexes.">PRODRG: a tool for high-throughput crystallography of protein-ligand complexes.</a> Acta Crystallographica Sect D Biol Crystallography. 60 (8), 1355-1363 (2004).</li><li>Harikishore, A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Adamantyl+derivative+as+a+potent+inhibitor+of+Plasmodium+FK506+binding+protein+35.">Adamantyl derivative as a potent inhibitor of Plasmodium FK506 binding protein 35.</a> ACS Med Chem Lett. 4 (11), 1097-1101 (2013).</li><li>Sousa Da Silva, A. W., Vranken, W. F. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=ACPYPE+-+AnteChamber+PYthon+Parser+interfacE.">ACPYPE - AnteChamber PYthon Parser interfacE.</a> BMC Res Notes. 5 (1), 367 (2012).</li><li>. Gromacs developmet and developers Available from: <a target="_blank" href="https://www.gromacs.org/development.html">https://www.gromacs.org/development.html</a> (2023)</li><li>Andrio, P., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=BioExcel+building+blocks,+a+software+library+for+interoperable+biomolecular+simulation+workflows.">BioExcel building blocks, a software library for interoperable biomolecular simulation workflows.</a> Sci Data. 6 (1), 169 (2019).</li><li>P&#225;ll, S., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Heterogeneous+parallelization+and+acceleration+of+molecular+dynamics+simulations+in+GROMACS.">Heterogeneous parallelization and acceleration of molecular dynamics simulations in GROMACS.</a> J Chem Phys. 153 (13), 134110 (2020).</li></ol>

저자는 밝힐 것이 없습니다.

프로세스를 자동화하는 것은 쉽지 않지만 시스템을 처음부터 다시 프로그래밍하는 것보다 덜 어렵습니다. Gromacs는 현재 가장 인기 있는 분자 시뮬레이션 소프트웨어이며 지속적으로 업데이트됩니다. 흐로닝언 대학의 생물물리화학과가 처음 개발했으며, 현재는 스톡홀름 대학의 생명과학 연구소에서 관리하고 있습니다43.
새로운 사용자에게 시뮬레이션 기?...

IUPAC 정의에 따르면 MD는 뉴턴의 운동 법칙에 따라 분자 내 원자 또는 고체, 액체 및 기체의 개별 원자 또는 분자의 운동을 계산하는 것으로 구성된 시뮬레이션 절차입니다. 원자의 운동을 시뮬레이션하는 데 필요한 원자에 작용하는 힘은 일반적으로 분자 역학1의 힘장을 사용하여 계산됩니다. 분자 및 종종 원자 수준2에서 정보를 추출하려는 모든 현상에 적용할 수 있습니다.
MD는 생물정보학, 특히 구조적 생물정보학에 통합된 기술 중 하나입니다. 이를 통해 생체 분자 구조의 운동 및 열역학적 특성을 얻을 수 있습니다. 예를 들어, 고분자 안정성, 알로스테릭 부위 식별, 효소 활성 메커니즘 규명, 분자 인식 및 소분자 복합체의 특성, 단백질 간의 연관성, 단백질 접힘 및 수화3. 또한 MD는 구조 및 정교화(X선, NMR 및 단백질 모델링)를 결정하는 데 있어 분자 설계(약물 설계에 널리 사용됨)를 포함한 광범위한 연구를 가능하게 합니다3. MD의 끝에서 얻은 결과는 비양자 시뮬레이션4 측면에서 가장 풍부하고 완벽합니다. 고전적 MD는 상당한 근사치의 수로 인해 생체 분자 시스템의 물리학을 완전히 고려할 때 기대할 수 있는 것보다 훨씬 더 효율적입니다. 특히, 양자 역학 효과는 일반적으로 무시됩니다3. 그러나 MD 실험을 구현하는 것은 간단하지 않다5. 컴퓨팅에 대한 지식이 필요하며, 특히 Linux 터미널에 대한 지식이 필요한데, 대부분의 구조적 생물정보학 소프트웨어가 이를 위해 만들어졌기 때문입니다. 이러한 지식이 있더라도 Gromacs 명령과 매개변수화를 배우는 것은 또 다른 가파른 학습 곡선입니다.
1977 년 생물학에 처음 적용된 이래로6 계산 처리의 증가와 코딩 개선으로 인해 많은 것이 발전했습니다. 20여 년 전, 생물학적 문제를 해결하기 위한 최초의 MD 소프트웨어인 Gromacs7, AMBER8 및 NAMD9가 출시되었습니다.
첫 번째 버전 이후 이러한 소프트웨어는 여전히 가장 많이 사용되고 인용되고 있습니다. 그러나 그들은 컴퓨터 전문가가 아닌 연구자들을 괴롭히는 동일한 일반적인 구현 어려움을 계속하고 있다5. 일부는 복잡한 설치 및 구성 단계를 가지고 있으며, 때로는 최대한 활용하기 위해 실행될 하드웨어에 대한 광범위한 지식과 고도로 컴퓨터 중심적인 기술 문서가 필요합니다. 명령 줄과 무한 매개 변수를 제외하고 그들과 인터페이스하는 더 쉬운 방법이 필요합니다.
인터페이스는 수행되어야 할 논리적 과정과 인간(10) 사이의 중개자 역할을 한다. 소프트웨어 실행 방식의 패러다임은 컴퓨팅 리소스가 향상됨에 따라 진화했습니다. 첫 번째 디지털 패러다임은 명령줄 인터페이스(CLI)였으며 그 후 알려진 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)11로 진화했습니다. 진화 주기에 따라 월드 와이드 웹(또는 간단히 WEB)에 의해 생성된 인터페이스는 GUI(11)의 진화로 간주됩니다. 이 세 가지 패러다임은 현재 개발자에 따라 공존하고 있습니다. CLI 애플리케이션은 운영 체제 콘솔에서 텍스트 명령을 사용합니다. 그래픽 데스크탑이라고도 하는 GUI 응용 프로그램은 창, 버튼 및 기타 구성 요소로 구성된 그래픽 인터페이스를 사용합니다. 운영 체제에 맞게 구체적이고 사전 프로그래밍되어 있습니다. CLI와의 주요 차이점은 인간-기계 상호 작용12에서 마우스를 추가 요소로 사용한다는 것입니다. 웹 응용 프로그램은 GUI와 혼동되지만 개발하기가 더 복잡하지만 더 다재다능하고 가장 민첩하게 작동합니다. 더욱이, 이들은 브라우저라고 불리는 통역사 소프트웨어에만 의존하는데, 이는 클라이언트 애플리케이션이 운영 체제(13)로부터 독립적인 네트워크를 통해 서버와 통신하는 것을 가능하게 한다.
구조적 생물정보학 소프트웨어는 CLI 및 GUI 패러다임을 가장 일반적으로 사용합니다. CLI를 사용하는 클래식 소프트웨어의 몇 가지 예로는 유사성 모델링을 위한 Modeller14 , 분자 도킹을 위한 Autodock15 , 분자 동역학을 위한 Gromacs16 등이 있습니다. GUI 유형을 채택하는 소프트웨어의 예로는 SwissPDBviewer17, Pymol18, VMD19, UCSF Chimera20, Autodock tools15, PyRx21, Biovia22, Maestro23 및 Moe24 등이 있습니다.
HTML5(Hypertext Markup Language version 5)25, CSS(Cascading Style Sheets)26 및 Javascript27 기술의 출현으로 많은 구조적 생물정보학 응용 프로그램을 웹으로 가져올 수 있어 접근성이 높아졌습니다. 유사성 모델링 웹 서버의 예로는 Modeller14를 백엔드로 사용하는 MODWEB28과 Swissmodel29가 있습니다. 분자 도킹을 위한 웹 애플리케이션 서버의 예로는 Haddock30, Swissdock31, Cluspro32, Dockthor33 등이 있습니다.
구조 해석, 모델링 및 도킹 방법론이 CLI 패러다임에서 GUI로, 그리고 최종적으로 WEB으로 발전하는 동안, MD는 여전히 대부분 명령줄 실행(CLI 유형)에 의해 지원됩니다. 이 파노라마를 개선하기 위한 몇 가지 좋은 이니셔티브가 등장했습니다. 이러한 이니셔티브의 예로는 VMD34에 대한 QwikMD 플러그인, PyMOL에 대한 GROMACS 플러그인, UCSF Chimera20의 분자 역학 시뮬레이션 옵션, ASGARD35, Gmx_qk36 및 CHAPERONg37과 같은 새롭고 쉬운 CLI 애플리케이션, 강력한 웹 플랫폼인 BioBB-Wfs38과 같은 기존 소프트웨어의 플러그인 구현이 있습니다. 이러한 플러그인과 애플리케이션의 사용은 발전했지만 대부분의 숙련되지 않은 연구원에게는 구현이 여전히 도전입니다. 일반적인 어려움에는 MD 소프트웨어의 설치 및 구성 문제가 포함되며, 이는 종종 시뮬레이션5의 전체 실행을 손상시킵니다.
2022년, Fiocruz Rondônia39의 Laboratório de Bioinformática e Química Medicinal에서 웹 기반 계산 시뮬레이션을 위한 Visual Dynamics 소프트웨어를 제공했습니다. 초기 버전은 Python과 Flask로 구축되어 단 2ns 동안 유리 단백질(아포엔자임)이 있는 시스템을 시뮬레이션할 수 있습니다. 그 후, PRODRG40을 사용하여 제조된 리간드를 포함한 자동화된 시뮬레이션 버전을 포함하도록 개선되었습니다.
VD는 구조 생물 물리학, 생명 공학 및 관련 분야의 모든 연구원을 지원하기 위해 구축되었습니다. 이 도구를 통해 연구원들은 고성능 컴퓨터(HPC)에 액세스하지 않고도 모든 운영 체제에서 MD 시뮬레이션과 관련된 가설을 테스트할 수 있습니다. 이 작업의 목적은 Visual Dynamics 버전 3.0의 새로운 기능을 소개하는 것입니다. 또한 도구에 대한 업데이트된 사용 프로토콜을 소개하고 현재까지의 사용 통계와 함께 향후 해결해야 할 제한 사항을 강조하는 것을 목표로 합니다(그림 1).

<table border="1" fo:keep-together.within-page="1" fo:keep-with-next.within-page="always">
	<tbody>
		<tr>
			<td>ACPYPE Server</td>
			<td>Bio2Byte</td>
			<td></td>
			<td>Available at https://www.bio2byte.be/acpype/</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>GRACE software</td>
			<td>Plasma Laboratory at the Weizmann Institute of Science</td>
			<td></td>
			<td>Available at https://plasma-gate.weizmann.ac.il/Grace/</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>GROMACS software</td>
			<td>GROMACS Team</td>
			<td></td>
			<td>Installation instructions at https://manual.gromacs.org/current/install-guide/index.html</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>The structure of the FK506-binding protein 
			From Plasmodium vivax complexed with the 
			inhibitor D5</td>
			<td>RCSB Protein Data Bank</td>
			<td></td>
			<td>Available at https://www.rcsb.org/structure/4mgv 
			Already contains the ligand complexed to the macromolecule.</td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

new features in visual dynamics 3.0

VD(Visual Dynamics)는 Gromacs에서 실행되는 MD(Molecular Dynamics)의 사용 및 적용을 용이하게 하는 것을 목표로 하는 웹 도구로, 계산에 익숙하지 않은 사용자도 검증, 시연 및 교육 목적으로 단시간 시뮬레이션을 실행할 수 있습니다. 양자 방법이 가장 정확한 것은 사실입니다. 그러나 현재로서는 MD가 수행하는 실험을 수행할 수 있는 계산 타당성이 없습니다. 여기에 설명된 도구는 지난 몇 년 동안 지속적으로 개선되었습니다. 이 프로토콜은 ACPYPE에서 이전에 준비된 단백질-리간드 복합체를 사용하여 VD에서 시뮬레이션을 실행하는 데 필요한 사항과 사용 가능한 다른 시뮬레이션 모델에 대한 몇 가지 일반적인 지침을 설명합니다. 상세 시뮬레이션을 위해 억제제 D5(PDB ID: 4mgv)와 복합된 Plasmodium vivax의 FK506 결합 단백질을 사용하며 사용된 모든 파일을 제공합니다. 이 프로토콜은 제시된 것과 동일한 결과를 얻기 위해 모든 옵션을 사용하도록 지시하지만 이러한 옵션만 사용할 수 있는 것은 아닙니다.

According to the IUPAC definition, MD is the simulation procedure that consists of computing the motion of atoms in a molecule or of individual atoms or molecules in solids, liquids, and gases, according to Newton&#39;s laws of motion. The forces acting on atoms, necessary to simulate their motion, are commonly calculated using force fields from molecular mechanics1. It can be applied to any phenomenon that seeks to extract information at a molecular and often atomic level2.
MD is one of the techniques incorporated into bioinformatics, specifically structural bioinformatics. With it, it is possible to obtain kinetic and thermodynamic characteristics of biomolecular structures. For example, macromolecular stability, identification of allosteric sites, elucidation of mechanisms of enzymatic activity, molecular recognition and properties of complexes with small molecules, association between proteins, protein folding, and its hydration3. Furthermore, MD enables a wide range of studies, including molecular design (widely used in drug design), in determining the structure and its refinement (X-ray, NMR, and protein modeling)3. The results obtained at the end of an MD are the richest and most complete in terms of non-quantum simulation4.Classical MD is much more efficient than might be expected from a full consideration of the physics of biomolecular systems due to the number of substantial approximations. Notably, quantum dynamical effects are usually ignored3. However, implementing an MD experiment is not trivial5. It requires knowledge of computing, especially the Linux Terminal, as most structural bioinformatics software is made for it. Even with that knowledge, learning Gromacs commands and parametrization is another steep learning curve.
Since its first application to biology in 19776, much has evolved due to increased computational processing and improved coding. More than two decades ago, the first MD software intended for biological problems was launched, namely Gromacs7, AMBER8, and NAMD9.
Since their first versions, these software still remain the most used and cited. However, they continue with the same common implementation difficulties that plague researchers who are not computer specialists5.&#160;Some have complex installation and configuration steps, sometimes requiring extensive knowledge about the hardware it will run on to get the most out of it and highly computer-centric technical documentation. An easier way to interface with them, aside from the command line and infinite parameters, is needed.
An interface acts as an intermediary between the logical process to be performed and the human10. The paradigm of how software is executed has evolved as computing resources have improved. The first digital paradigm was the command line interfaces (CLI) followed by the evolution to the known graphical user interfaces (GUI)11. Following the evolutionary cycle, the interface produced by the World Wide Web (or simply WEB) is considered an evolution of GUIs11. These three paradigms currently co-exist depending on developers. CLI applications use textual commands on the operating system console. GUI applications, also called graphical desktops, use a graphical interface made up of windows, buttons, and other components. It is specific and pre-programmed for an operating system. The main difference from the CLI is the use of the mouse as an additional element in human-machine interaction12. WEB applications, despite being confused with a GUI, are more complex to develop but are more versatile and by far the most agile in operation. Furthermore, they only depend on an interpreter software called a browser, which makes it possible for the client application to communicate with the server through a network independent of the operating system13.
Structural bioinformatics software most commonly use CLI and GUI paradigms. Some examples of classic software that use CLI are Modeller14 for similarity modeling, Autodock15 for molecular docking, and Gromacs16 for molecular dynamics. Examples of software that adopt the GUI type are SwissPDBviewer17, Pymol18, VMD19, UCSF Chimera20, Autodock tools15, PyRx21, Biovia22, Maestro23, and Moe24, among others.
With the emergence of Hypertext Markup Language version 5 (HTML5)25, Cascading Style Sheets (CSS)26, and Javascript27 technologies, among others, many structural bioinformatics applications could be brought to the WEB, thus becoming more accessible. Examples of similarity modeling WEB servers are MODWEB28, which uses Modeller14 as a back-end and Swissmodel29. Examples of web application servers for molecular docking are Haddock30, Swissdock31, Cluspro32, Dockthor33, and others.
While structural analysis, modeling, and docking methodologies evolved from CLI paradigms to GUI and finally to WEB, MD continues to be mostly supported by command line execution (CLI type). Some good initiatives have emerged to improve this panorama. Examples of these initiatives are the implementation of plugins in existing software, such as QwikMD plugin to VMD34, GROMACS Plugin to PyMOL, and the Molecular Dynamics Simulation option in UCSF Chimera20, some new and easier CLI applications, such as ASGARD35, Gmx_qk36, and CHAPERONg37, and a robust web platform, BioBB-Wfs38.&#160;Although the use of these plugins and applications is an advance, their implementation is still a challenge for most unskilled researchers. Common difficulties include problems installing and configuring the MD software, which often compromise the full execution of the simulation5.
In 2022, the Visual Dynamics software for web-based computational simulation was made available by the Laborat&#243;rio de Bioinform&#225;tica e Qu&#237;mica Medicinal at Fiocruz Rond&#244;nia39. Its initial version was built in Python and Flask, allowing simulations of systems with free proteins (apoenzymes) for only 2 ns. Subsequently, it was enhanced to include an automated simulation version with ligands prepared using PRODRG40.
VD was built to assist all researchers in the field of structural biophysics, biotechnology, and related areas who have limitations in computational knowledge; the tool allows these researchers to test their hypotheses involving MD simulations from any operational system and without access to a high-performance computer (HPC). The purpose of this work is to present the new features of Visual Dynamics version 3.0. Additionally, it aims to introduce an updated usage protocol for the tool and highlight the limitations to be addressed in the future, along with usage statistics up to the present moment (Figure 1).

저자 스포트라이트: Gromacs를 사용하여 분자 역학 시뮬레이션을 단순화하기 위한 시각적 역학 간소화

Visual Dynamics 3.0의 새로운 기능

Our objective is to provide the academic community with a tool that facilitates preparation and simulation using molecular dynamics. Is it possible to provide this goal in our web application? Is it possible for a beginner use it effectively?We seek to answer these questions with our software. There are many challenges in molecular dynamics. The ones that stand out among are the preparation in parameterization of ligands, the learning curve of simulation guidelines, the simulation time, and the implementation of new analysis.We are mainly addressing the learning curve for beginning research in creating a secret pipeline to guide all users, from beginners to advanced. The high demand for access to this tool demonstrates a gap in bioscience research. We believe that the development of this tool represents a significant advancement in the use and learning of molecular dynamics.Consequently, more people will be able to implement these tests in their research. In the future, we intend to expand the parameterization and execution of complex simulation with more force fields.

VD는 사용자 개입이나 사용자 제공 컴퓨팅 리소스가 필요 없는 완전 자율 시뮬레이션 실행을 제공합니다. 시뮬레이션을 실행에 제출한 후 사용자는 시뮬레이션을 종료하고 컴퓨터를 끌 수 있으며 시뮬레이션은 계속 실행됩니다. 또한 사용자가 랩톱 또는 모바일 장치와 같은 모든 장치에서 결과에 액세스할 수 있습니다.
WEB을 통해 자동 모드에서 VD를 사용하는 예로, 억제제 D5(...

Visual Dynamics는 Gromacs를 사용하여 분자 역학 시뮬레이션의 구현 및 학습을 가속화하는 오픈 소스 도구입니다. 제시된 프로토콜은 ACPYPE에서 준비된 단백질-리간드 시뮬레이션을 쉽게 수행하는 단계와 다른 시뮬레이션 모델에 대한 일반적인 단계를 안내합니다.

Visual Dynamics (VD) is a web tool that aims to facilitate the use and application of Molecular Dynamics (MD) executed in Gromacs, allowing users without ...

Research

JoVE Journal

Biochemistry

New Features in Visual Dynamics 3.0

412 조회수.  Oswaldo Cruz Rondônia Foundation. 우리의 목표는 분자 역학을 사용하여 준비 및 시뮬레이션을 용이하게 하는 도구를 학계에 제공하는 것입니다. 웹 응용 프로그램에서이 목표를 제공 할 수 있습니까? 초보자가 효과적으로 사용할 수 있습니까?우리는 소프트웨어를 통해 이러한 질문에 답하고자 합니다. 분자 역학에는 많은 도전 과제가 있습니다. 그 중 눈에 띄는 것은 리간드의 ?...

비디오: 저자 스포트라이트: Gromacs를 사용하여 분자 역학 시뮬레이션을 단순화하기 위한 시각적 역학 간소화

Visual Dynamics (VD) is a web tool that aims to facilitate the use and application of Molecular Dynamics (MD) executed in Gromacs, allowing users without computational familiarity to run short-time simulations for validation, demonstration, and teaching purposes. It is true that quantum methods are the most accurate. However, there is currently no computational feasibility to carry out the experiments that MD performs. The tool described here has continuously received improvements over the course of the last couple of years. This protocol will describe what is needed to run a simulation in VD with a protein-ligand complex previously prepared in ACPYPE and some general directions on the other simulation models available. For the detailed simulation, the FK506-binding protein from Plasmodium vivax complexed with the inhibitor D5 (PDB ID: 4mgv) will be used, and all files used will be provided. Note that this protocol will tell every option to be used to achieve the same results presented, but these options are not necessarily the only ones available.

Visual Dynamics is an open-source tool that accelerates implementations and learning in molecular dynamics simulation using Gromacs. The presented protocol will guide you through the steps to perform a protein-ligand simulation prepared in ACPYPE with ease and general steps to other simulation models.

연구

생화학

Molecular Dynamics Simulations with Visual Dynamics for Protein-Ligand Complex Studies

To begin, open the Visual Dynamics or VD webpage and click on login to access the system login screen. After logging in, the simulation submission area, tutorials, and usage statistics can be accessed. For APO enzymes simulation submission, click on new simulation in the sidebar and click on the button APO.Upload the free protein 4mgv. pdb file and select the AMBER94 Force field. Select the TIP3P water model, followed by the Cubic box.Select 0.5 nanometer distance between the protein and the box edge. Check the option run in our servers to execute the simulation. Using UCSF Chimera, open the protein ligand complex 4mgv.pdv, click residue, and set the code to D5I. Then under file, click save PDB, select save selected atoms only, set the file name to ligand. pdb, and click save.Go to the Bio2Byte ACPYPE server and submit the generated ligand. pdb file from the output files. Click on new simulation, followed by protein ligand.Upload the free protein 4mgv. pdb file and select the ligand files prepared in ACPYPE followed by MBER94 Force Field. Select the TIP3P water model followed by the Cubic box, and select 0.5 nanometer distance between protein and box edge.Check the option run in our servers to execute the simulation. Click on my simulations in the sidebar, and then on download MDP files to download the simulation configuration files used. Click commands to download the list of commands executed by the platform, and click GROMACS Log to download the LOG file containing GMX command outputs.Click results to download files generated by the GMX commands, and finally, click figure graphics to download graphs for analyzing each simulation step in image and XVG format to the computer. The protein backbone exhibited a root mean square deviation of less than 2.5 angstroms, and the radius of duration showed that the protein maintained its compactness in X, Y, and Z coordinates during the five nanosecond simulation. The average fluctuation distance of each amino acid in the protein structure, as shown by root mean square fluctuation, remained consistent throughout the five nanosecond simulation.The system stabilized with a maximum force of less than 1000 kilojoules per mol per nanometer during the energy minimization process.