Cybernetics And Systems Analysis logo
Інформація редакції Аннотації статей Автори Архів
Кібернетика та Системний Аналіз
Міжнародний Науково-Теоретичний Журнал
-->

УДК 004.05, 51-76, 57.087

О.О. ЛЕТИЧЕВСЬКИЙ,
Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України, Київ, Україна,
oleksandr.letychevskyi@litsoft.com.ua

В.А. ВОЛКОВ,
Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України, Київ, Україна,
vlad_volkov_98@yahoo.com

Ю.Г. ТАРАСІЧ,
Херсонський державний університет, Херсон, Україна,
yutarasich@gmail.com

Г.О. СОКОЛОВА,
Херсонський державний університет, Херсон, Україна,
annetsokolova96@gmail.com

В.С. ПЕСЧАНЕНКО,
Херсонський державний університет, Херсон, Україна,
volodymyr.peschanenko@litsoft.com.ua


СУЧАСНІ МЕТОДИ ТА ПРОГРАМНІ СИСТЕМИ МОЛЕКУЛЯРНОГО
МОДЕЛЮВАННЯ ТА ЗАСТОСУВАННЯ АЛГЕБРИ ПОВЕДІНОК

Анотація. Розглянуто основні методи молекулярного моделювання та спеціалізоване програмне забезпечення для створення та дослідження молекулярних моделей. Наведено результати першого етапу побудови середовища для дослідження молекулярної і біомолекулярної взаємодії, що базується на формалізмі алгебри поведінки та інсерційного моделювання, а також результати експерименту застосування запропонованого підходу до моделювання ковалентного неполярного зв’язку.

Ключові слова: символьне моделювання, алгебраїчна поведінка, молекулярне моделювання.


ПОВНИЙ ТЕКСТ

СПИСОК ЛІТЕРАТУРИ

  1. Letichevsky A., Letychevskyi O., Peschanenko V. Insertion modeling and its applications. Computer Science Journal of Moldova. 2016. Vol. 24(3). P. 357–370.

  2. Lengauer T., Rarey M. Computational methods for biomolecular docking. Current Opinion In Structural Biology. 1996. Vol. 6, N 3. P. 402–406. https://doi.org/10.1016/ s0959-440x(96)80061-3.

  3. DOCK. URL: http://dock.compbio.ucsf.edu.

  4. GOLD. URL: http://www.ccdc.cam.ac.uk/products/life_sciences/gold/.

  5. FLEXX. URL: http://www.biosolveit.de/FlexX/.

  6. FRED. URL: http://www.eyesopen.com/products/applications/fred.html.

  7. AUTODOCK. URL: http://autodock.scripps.edu.

  8. DOCKINGSHOP. URL: http://vis.lbl.gov/~scrivelli/Publicsilvia_page/DockingShop/html.

  9. Haile J.M. Molecular dynamics simulation. New York: John Wiley and Sons, 1992. 489 p.

  10. Rapaport D. The art of molecular dynamics simulation (2nd ed.). Cambridge: Cambridge University Press, 2004. https://doi.org/10.1017/CBO9780511816581.

  11. Методы Монте-Карло в статистической физике. Под.ред. К. Биндера, Москва: Мир, 1982. 400 с.

  12. Биндер К., Хеерман Д.В. Моделирование методом Монте-Карло в статистической физике. Москва: Физматлит, 1995. 144 с.

  13. Nathalia Salles Vernin Barbosa, Eduardo Rocha de Almeida Lima, Frederico Wanderley Tavares. Molecular Modeling in Chemical Engineering. Reference Module in Chemistry, Molecular Sciences and Chemical Engineering, Elsevier, 2017. https://doi.org/10.1016/ 10.1016/B978-0-12-409547-2.13915-0.

  14. Дорошенко А.Е., Хаврюченко В.Д., Егоров В.И., Суслова Л.Н. Моделирование результатов квантово-химических вычислений в системе Visual Quantum. Control Systems and Computers. 2012. №5. C. 83–87.

  15. Faeder J.R., Blinov M.L., Hlavacek W.S. Rule-based modeling of biochemical systems with BioNetGen. Methods in molecular biology (Clifton, N.J.). 2009. Vol. 500. P. 113–167. https://doi.org/10.1007/978-1-59745-525-1_5.

  16. Sneha T., Georrge J.J. In silico protein engineering: Methods and Tools. Proc. of 10th National Science Symposium on Recent Trends in Science and Technology. Gujarat, India: Christ Publications, Gujarat. 2018. P. 73–80.

  17. Chovancova E., Pavelka A., Benes P., Strnad O., Brezovsky J., Kozlikova B., Medek P. CAVER 3.0: A tool for the analysis of transport pathways in dynamic protein structures. PLoS computational biology. 2012. Vol. 8(10). P. 1–12. https://doi.org/10.1371/journal. pcbi.1002708.

  18. Smadbeck J., Peterson M.B., Khoury G.A., Taylor M.S., Floudas C.A. Protein WISDOM: A workbench for in silico de novo design of biomolecules. Journal of visualized experiments: JoVE. 2013. Vol. 77(e50476). https://dx.doi.org/10.3791/50476.

  19. Mitra P., Shultis D., Zhang Y. EvoDesign: De novo protein design based on structural and evolutionary profiles. Nucleic acids research. 2013. Vol. 41(W1). P. 273–280. https://dx.doi.org/10.1093/nar/gkt384.

  20. Chatterjee A., Guedj J., Perelson A.S. Mathematical modeling of HCV infection: What can it teach us in the era of direct-acting antiviral agents? Antivir Ther. 2012. Vol. 17(600). P. 1171–1182. https://doi.org/10.3851/IMP2428.

  21. THE BioSPI PROJECT, URL: http://www.wisdom.weizmann.ac.il/~biospi/index_main.html.

  22. Lakin M.R., Paulev L., Phillips A. Stochastic simulation of multiple process calculi for biology. Theoretical Computer Science. 2012. Vol. 431. P. 181–206. https://doi.org/10.1016/ j.tcs.2011.12.057.

  23. Chemcraft. URL: http://www.chemcraftprog.com/ru/.

  24. Avogadro. URL: https://avogadro.ru.malavida.com/#gref.

  25. ChemDrawPro. URL: https://www.cambridgesoft.com/Ensemble_for_Chemistry/ChemDraw/

  26. ChemDrawPro.
  27. Home Page for RasMol and OpenRasMol. URL: http://www.openrasmol.org/.

  28. PyMOL. URL: https://pymol.org/2/.

  29. Goddard T.D., Huang C.C., Meng E.C., Pettersen E.F., Couch G.S, Morris J.H., Ferrin T.E., UCSF ChimeraX: Meeting modern challenges in visualization and analysis. Special Issue: Special Issue on Tools for Protein Science. 2018. Vol. 27, Iss. 1. P. 14–25. https://doi.org/10.1002/pro.3235.

  30. Boatz J.A., Elbert S.T., Gordon M.S., Jensen J.H., Koseki S., Matsunaga N., Nguyen K.A., Su S., Windus T.L., Dupuis M., Montgomery J.A., Jr. General atomic and molecular electronic structure system. Journal of Computational Chemistry. 1993. Vol. 14. P. 1347–1363. https://doi.org/10.1002/jcc.540141112.

  31. Програма для математичного моделювання кінетики складних хімічних реакцій KINET. URL: http://www.icho39.chem.msu.ru/downloads/kinet.pdf.

  32. ISB. URL: http://labs.systemsbiology.net/bolouri/software/Dizzy/.

  33. BOSS (Biochemical and Organic Simulation System). URL: http://zarbi.chem.yale.edu/ software.html.

  34. Blinov M.L., Faeder J.R., Goldstein B., Hlavacek W.S. BioNetGen: Software for rule-based modeling of signal transduction based on the interactions of molecular domains. Bioinformatics (Oxford, England). 2004. Vol. 20(17). P. 3289–3291. https://doi.org/10.1093/bioinformatics/bth378.

  35. Harris L.A., Hogg J.S., Tapia J.J., Sekar J.A., Gupta S., Korsunsky I., Arora A., Barua D., Sheehan R.P., Faeder J.R. BioNetGen 2.2: Advances in rule-based modeling. Bioinformatics (Oxford, England). 2016. Vol. 32(21). P. 3366–3368. https://doi.org/10.1093/ bioinformatics/btw469.

  36. TinkerTools. URL: https://tinkertools.org/.

  37. Spartan (chemistry software). URL: https://www.wavefun.com/.

  38. Mohamadi F., Richards N.G., Guida W.C., Liskamp R., Lipton M., Caufield C., Still W.C. Macromodel — an integrated software system for modeling organic and bioorganic molecules using molecular mechanics. Journal of Computational Chemistry. 1990. Vol. 11(4). P. 440–467.

  39. Stoma S., Frhlich M., Gerber S., Klipp E. STSE: Spatio-temporal simulation environment dedicated to biology. BMC bioinformatics. 2011. Vol. 12(1). P. 1–11.

  40. Abalone II. URL: http://www.biomolecular-modeling.com/Abalone/.

  41. Molecularforecaster. URL: https://www.molecularforecaster.com/.

  42. Salomon-Ferrer R., Case D.A., Walker R.C. An overview of the Amber biomolecular simulation package. WIREs Comput. Mol. Sci. 2013. Vol. 3. P. 198–210.

  43. Integrated Computer-Aided Molecular Design Platform. URL: https://www.chemcomp.com/ Products.htm.

  44. Brooks B.R., Brooks C.L., Mackerell A.D., Jr, Nilsson L., Petrella R.J., Roux B., Won Y., Archontis G., Bartels C., Boresch S., Caflisch A., Caves L., Karplus, M. CHARMM: The biomolecular simulation program. Journal of computational chemistry. 2009. Vol. 30(10). P. 1545–1614. https://doi.org/10.1002/jcc.21287.

  45. APS & IMS. URL: http//www.apsystem.org.ua.

  46. Letychevskyi O., Peschanenko V., Poltoratskyi M., Tarasich Y. Platform for modeling of algebraic behavior: Experience and conclusions. CEUR Workshop Proc. 2020. Vol. 2732. P. 42–57.

  47. Letichevsky A., Gilbert D.A Model for interaction of agents and environments. Bert D., Choppy C., Mosses P.D. (Eds). Recent Trends in Algebraic Development Techniques. WADT 1999, LNCS. 1999. Vol. 1827. P. 311–328.

  48. Baranov S., Jervis C., Kotlyarov V., Letichevsky A., Weigert T. Leveraging. UML to deliver correct telecom applications. L. Lavagno, G. Martin, B.Selic, (Eds). UML for Real: Design of Embedded Real-Time Systems. Kluwer Academic Publishers, Amsterdam. 2003. P. 323–342.

  49. Letichevsky A.A., Kapitonova J.V., Volkov V.A., Letichevsky A.A. jr., Baranov S.N., Kotlyarov V.P., Weigert T. System specification with basic protocols. Cybernetics and System Analyses. 2005. Vol. 41, N 4. P. 479–493. https://doi.org/10.1007/s10559-005-0083-y.

  50. Letichevsky A., Kapitonova J., Letichevsky Jr. A., Volkov V., Baranov S., Weigert T. Basic protocols, message sequence charts, and the verification of requirements specifications. Computer Networks. 2005. Vol. 49(5). P. 661–675.

  51. Bader R. Atoms in molecules. A quantum theory. Oxford University Press, Oxford. 1990. 456 p.

  52. Kumar P.S.V., Raghavendra V., Subramanian V. Bader’s theory of atoms in molecules (AIM) and its applications to chemical bonding. Journal of Chemical Sciences, 2016. Vol. 128(10). P. 1527–1536.




© 2022 Kibernetika.org. All rights reserved.