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李文飞: 作品数：12 被引量：7H指数：1; 供职机构：南京大学物理学院更多>>; 发文基金：国家自然科学基金江苏省自然科学基金更多>>; 相关领域：理学生物学自动化与计算机技术更多>>

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Calcium-dependent coupling between folding and allosteric transitions of full length calmodulin: 蛋白质分子通常需要折叠到特定的三维结构才能正确行使其生物学功能。过去二十年间，蛋白质折叠是生物物理领域人们关注的核心问题之一，特别是人们提出了主导蛋白质折叠的最小阻挫原则(principle of minimal fru...; 李文飞王炜; 关键词：蛋白质折叠钙调蛋白

静电场中水分子的扩散与液固相变: 2022年; 扩散与相变是本科阶段基础物理教学的重要内容.本文以体相水分子系统为例,基于分子动力学模拟,研究静电场环境下水分子的扩散和相变.在较小电场强度情况下,水分子表现出显著的大角度跳跃转动,且转动频次随电场呈先增加后减小的非单调行为.这种大角度跳跃转动的反常电场依赖性与水分子扩散系数随电场强度变化的非单调性存在较强相关性.在电场强度较大时,水分子系统发生液固相变,即电致结冰,并观察到了两种冰相沿电场方向的层状混合堆叠结构.该分子动力学模拟有助于学生从微观层次理解分子扩散与相变等物理现象的分子机制,可作为教学实例培养本科生的科研实践能力.; 管星悦李文飞; 关键词：静电场扩散水分子分子动力学模拟

Folding coupled with metal binding and allosteric motions of calmodulin protein with multiscale simulations: 蛋白质分子的生物学功能在很大程度上依赖于其三维立体结构。因此，蛋白质分子正确折叠到其三维功能结构状态是实现其生物学功能的重要步骤。过去二、三十年间，蛋白质折叠是生物物理领域人们关注的核心问题之一，并取得了一系列重要进展。; 李文飞王炜Shoji Takada; 关键词：蛋白质折叠钙调蛋白

生物分子模拟中的机器学习方法: 2023年; 分子模拟技术已成为人们从分子层次探究生命原理的强有力工具.经过近50年的发展,生物分子模拟能够实现对蛋白折叠、构象运动和蛋白-蛋白分子相互作用等复杂分子体系的生物过程的动力学和热力学性质进行定量表征.近年来,以深度学习为代表的机器学习算法的应用进一步推动了生物分子模拟技术的发展.本文对生物分子模拟中的机器学习方法进行综述,重点讨论机器学习算法在提高生物分子力场精度、分子模拟构象采样效率、以及高维生物分子模拟数据处理等方面取得的重要进展.在此基础上,对未来研究中基于机器学习技术进一步克服生物分子模拟的精度和效率瓶颈、扩展生物分子模拟适用范围、实现计算模拟与实验测量的深度融合做了展望.; 管星悦黄恒焱彭华祺刘彦航李文飞王炜; 关键词：生物大分子分子模拟

生物大分子多尺度理论和计算方法被引量：2: 2015年; 分子模拟是研究生物大分子的重要手段.过去二十年来,人们将分子模拟与实验研究相结合,揭示出生物大分子结构和动力学方面的诸多重要性质.传统分子模拟主要采用全原子分子模型或各种粗粒化的分子模型.在实际应用中,传统分子模拟方法通常存在精度或效率瓶颈,一定程度上限制了其应用范围.近年来,多尺度分子模型越来越受到人们的关注.多尺度分子模型基于统计力学原理,将全原子模型和粗粒化模型相耦合,有望克服传统分子模拟方法中的精度/效率瓶颈,进而拓展分子模拟在生物大分子研究中的应用范围.根据模型之间的耦合方式,近年来发展起来的多尺度分子模拟方法可归纳为如下四种类型:混合分辨多尺度模型、并行耦合多尺度模型、单向耦合多尺度模型、以及自学习多尺度模型.本文将对上述四类多尺度模型做简要介绍,并讨论其主要优缺点、应用范围以及进一步发展方向.; 李文飞张建王骏王炜; 关键词：生物大分子分子模拟粗粒化

融合结构知识的蛋白质预训练模型进展: 2024年; 自然语言和图像处理领域引发的人工智能革命给蛋白质计算领域带来了新的思路和研究范式.其中一个重大的进展是从海量蛋白质序列通过自监督学习得到预训练的蛋白质语言模型.这类预训练模型编码了蛋白质的序列、进化、结构乃至功能等多种信息,可方便地迁移至多种下游任务,并展现了强大的泛化能力.在此基础上,人们正进一步发展融合更多种类数据的多模态预训练模型.考虑到蛋白质结构是决定其功能的主要因素,融合了结构信息的蛋白质预训练模型可更好地支持下游多种任务,本文对这一方向的研究工作进行了介绍和总结.此外,还简介了融合先验知识的蛋白质预训练模型、RNA语言模型、蛋白质设计等方面的工作,讨论了这些领域目前的现状、困难及可能的解决方案.; 汤天一熊翊名张睿格张建李文飞李文飞王骏; 关键词：蛋白质结构

基于卷积神经网络的蛋白质折叠类型最小特征提取被引量：1: 2020年; 通过蛋白质的序列、结构等信息构建完整的蛋白质宇宙是生物信息学中的重要课题,相关研究对蛋白质结构预测、蛋白质进化路径分析以及蛋白质结构设计等方面的研究都有重要的意义.从蛋白质结构的一种简化表示——蛋白质接触图出发,通过训练卷积神经网络进行特征提取,筛选出可识别结构域折叠类型的最小特征向量,构建蛋白质折叠类型空间,并使用谱聚类等方法对不同蛋白质折叠类型的高维分布情况进行分析.得到的最小特征向量兼顾了信息的完整性与冗余度,可以很好地表示全部七种常见蛋白质类的空间关联.该研究结果填补了之前蛋白质宇宙研究中对不常见类的空间位置和相互关系描述的空白,加深了对于蛋白质结构相似性的理解.; 潘越王骏王骏张建李文飞; 关键词：卷积神经网络

腺苷酸激酶催化循环后期Mg^(2+)转移的分子动力学模拟（英文）被引量：1: 2016年; 腺苷酸激酶是一个包含三个结构域(LID结构域、NMP结构域和CORE结构域)的蛋白质分子,其主要作用是催化化学反应Mg^(2+)+ATP+AMP(?)2ADP+Mg^(2+)进而将细胞内ATP分子的浓度维持在合适的范围内。在腺苷酸激酶催化上述化学反应的过程中,需要有Mg^(2+)的参与。最近的实验发现Mg^(2+)不仅参与上述反应的化学步骤,而且对化学反应发生后底物的释放过程至关重要。己有晶体结构数据显示,在催化循环过程的化学反应步骤完成后,一个Mg^(2+)可同时和分别位于LID结构域及NMP结构域的两个ADP分子配位。然而,在底物的释放与分离过程中,Mg^(2+)可能只与其中一个ADP分子结合。由于Mg^(2+)与ADP分子的结合情况会在很大程度上影响作为催化循环限速步骤的底物释放过程,因此人们有必要研究清楚在底物释放前Mg^(2+)与催化产物ADP分子的配位情况,即Mg^(2+)更倾向于与LID结构域的ADP分子结合还是与NMP结构域的ADP分子结合。本文中,我们对催化反应后底物释放前的酶-底物复合物(包含酶、两个ADP分子以及Mg^(2+))做了分子动力学模拟研究。我们基于metadynamics方法得到了Mg^(2+)在两个ADP分子间转移的自由能面,发现在底物分离与释放过程中,Mg^(2+)更倾向于与LID结构域的ADP分子结合。只有当LID结构域的ADP分子被质子化,同时NMP结构域的ADP分子处于去质子化状态时,Mg^(2+)才会倾向于与NMP结构域的ADP分子结合。另外,我们也刻画了Mg^(2+)转移过程中配体交换与脱水过程。本工作的研究结果有助于理解腺苷酸激酶催化循环后期的分子过程。; 崔大超任卫同李文飞王炜; 关键词：腺苷酸激酶 METADYNAMICS 分子模拟

一种改进的研究蛋白质-蛋白质相互作用的平均势方法被引量：1: 2007年; 在原子水平上发展了一种距离相关的用于研究蛋白质-蛋白质相互作用的平均势(potential of mean force,简称PMF)方法.与传统理论模型相比,我们的模型考虑了蛋白质系统的复杂环境因素.这种改进使得该模型能够给出物理上更合理和准确的势函数形式.得到这样的势函数是正确描述蛋白质结构及相互作用的前提条件.而且借助于改进后的方法,还可以对蛋白质中残基相互作用的空间拓扑规律进行研究.期望这种改进将促进平均势方法在蛋白质科学其他领域,如蛋白质折叠识别,结构预测及热稳定性预测中的应用和发展.; 苏煜李文飞张建王骏王炜; 关键词：蛋白质-蛋白质相互作用

腺苷酸激酶催化产物释放过程中的水化动力学研究被引量：1: 2020年; 腺苷酸激酶(Adenylate Kinase,AdK)是一种多底物反应酶,催化ATP?Mg2++AMP?ADP?Mg2++ADP反应,维持机体能量平衡;其催化循环限速步骤为底物ADP(Adenosine Diphosphate)释放,并伴随蛋白质的构象变化和关键位点水化(hydration)过程.以往的研究表明,底物ATP(Adenosine Triphosphate)和产物ADP共存的复合物共存态(ATP-ADP共存态)有助于作为限速步骤的产物释放.基于分子动力学模拟和哈密顿量副本交换方法研究AdK产物释放过程中,Mg2+、产物磷酸根、底物磷酸根以及催化位点关键氨基酸的水化过程.分子模拟数据表明,在产物ADP释放过程中,与Mg2+结合的磷酸根氧原子逐步被水分子取代,表现出配位交换过程,其中ATP-ADP共存态相较于ADP-ADP共存态表现出更为显著的配位交换. Mg2+周围水分子径向分布函数的差别也表明ATP-ADP共存态下,Mg2+的水化过程需要更多的水分子进入Mg2+的第一配位壳,表现出与双产物共存状态(ADPADP共存态)所不同的行为.另外,还详细研究了产物ADP以及结合位点关键氨基酸的水化过程.由于AdK核心区域的水化过程会影响其产物释放,关于水化过程的研究有助于理解AdK催化循环中的产物释放等物理过程的分子机制.; 孔剑阳李文飞王炜; 关键词：腺苷酸激酶水化过程分子动力学

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