CHARMM: Программа моделирования биомолекул

CHARMM: The biomolecular simulation program
Bernard R. Brooks, Richard W. Pastor, Aaron R. Dinner, Martin Karplus, Alexander D. MacKerell, Krzysztof Kuczera, Jun Gao, Benoı̂t Roux, Xiaojing Wu, Charles L. Brooks, Darrin M. York, Wonpil Im, Christian Bartels, Bruce Tidor, Amedeo Caflisch, Qiang Cui, Stefan Boresch, Michael Feig, Themis Lazaridis, Lennart Nilsson, Victor Ovchinnikov, Emanuele Paci, Carol Beth Post, Jingzhi Pu, Richard M. Venable, H. Lee Woodcock, Robert J. Petrella, Youngdo Won, Georgios Archontis, Leo S. D. Caves, Stefan Fischer, Milan Hodošček, Jianpeng Ma, Michael Schaefer, Wei Yang
2009-05-14

CHARMMбиомолекулярное моделированиерасчеты свободной энергиимолекулярная динамикаквантово-механические/молекулярно-механические силовые поля
CHARMM (Chemistry at HARvard Molecular Mechanics — химия и молекулярная механика Гарварда) — высокоуниверсальная и широко используемая программа молекулярного моделирования. Она разрабатывалась на протяжении последних трёх десятилетий с основным акцентом на молекулы, представляющие биологический интерес, включая белки, пептиды, липиды, нуклеиновые кислоты, углеводы и низкомолекулярные лиганды, в растворах, кристаллах и мембранных окружениях. Для изучения таких систем программа предоставляет широкий набор вычислительных средств, включающий многочисленные методы конформационного и траекторного семплирования, оценки свободной энергии, молекулярную минимизацию, методы молекулярной динамики и анализа, а также возможности построения моделей. Программа CHARMM применима к задачам, связанным с гораздо более широким классом многочастичных систем. Расчёты в CHARMM могут выполняться с использованием различных энергетических функций и моделей — от силовых полей, сочетающих квантово-механическое и молекулярно-механическое описания, до классических функций потенциальной энергии для всех атомов с явным растворителем и различными граничными условиями, а также моделей неявного растворителя и мембран. Программа портирована на многочисленные платформы с последовательной и параллельной архитектурами. В статье представлен обзор программы в её современном состоянии с акцентом на разработки, выполненные после публикации первой статьи о CHARMM в 1983 году.
1
Программа портирована на многочисленные платформы с последовательной и параллельной архитектурой и применима к более широкому классу многочастичных систем, помимо биомолекул.
2
CHARMM представляет собой универсальную программу молекулярного моделирования, прежде всего предназначенную для биомолекул, включая белки, липиды, нуклеиновые кислоты, углеводы и лиганды.
3
CHARMM поддерживает различные подходы к моделированию — от смешанных квантово-механических/молекулярно-механических методов до полноатомных моделей с явным растворителем, неявным растворителем и мембранными моделями.
4
Статья содержит обзор современного состояния и возможностей CHARMM с акцентом на разработки после публикации исходной статьи 1983 года.
5
Программа предоставляет широкий набор инструментов для конформационного и траекторного сэмплирования, оценки свободной энергии, минимизации, молекулярной динамики, анализа и построения моделей.
6
CHARMM позволяет моделировать биологические системы в растворах, кристаллах и мембранных окружениях с различными граничными условиями.

Программа молекулярного моделирования CHARMM

вычислительные возможности моделирования, модели и области применения программы молекулярного моделирования CHARMM для этих систем

Publication Details
Publication Date
2009-05-14
Journal
Publisher
ISSN
Access Type
Author Information
Authors
Bernard R. Brooks
Richard W. Pastor
Aaron R. Dinner
Martin Karplus
Alexander D. MacKerell
Krzysztof Kuczera
Jun Gao
Benoı̂t Roux
Xiaojing Wu
Charles L. Brooks
Darrin M. York
Wonpil Im
Christian Bartels
Bruce Tidor
Amedeo Caflisch
Qiang Cui
Stefan Boresch
Michael Feig
Themis Lazaridis
Lennart Nilsson
Victor Ovchinnikov
Emanuele Paci
Carol Beth Post
Jingzhi Pu
Richard M. Venable
H. Lee Woodcock
Robert J. Petrella
Youngdo Won
Georgios Archontis
Leo S. D. Caves
Stefan Fischer
Milan Hodošček
Jianpeng Ma
Michael Schaefer
Wei Yang
Explore further
Open the scid.ai AI chat with a ready-made request: it will find papers on a similar topic and help build a literature review.
Find similar papers in the chat
Make a presentation
100%