doi: 10.18698/2309-3684-2026-1-99118
Понятие матрицы формы или морфы для описания произвольной молекулярной системы (кластера) введено автором ранее в предыдущей работе. Матрица формы всегда может быть построена по имеющейся конфигурации атомов кластера. В общем же случае морфа это симметричная матрица с неотрицательными элементами размером N x N, где N — число атомов в кластере. Вариация матрицы формы кластера позволила регулировать число локально равновесных конфигураций аффилированной функции потенциальной энергии и, тем самым, в известных пределах решить проблему выбора равновесной конфигурации кластера из набора возможных. Рассмотрен пример построения первичной структуры небольшого фрагмента молекулы ДНК, именуемой еще олигонуклеотидом, в качестве локально равновесной конфигурации подходящей функции потенциальной энергии. Матрица формы олигонуклеотида строится последовательно путем построения матриц формы всех входящих компонентов, включая четыре азотистых основания ДНК: аденина, гуанина, цитозина и тимина. Определены матрицы формы углеводной компоненты нуклеиновой кислоты — дезоксирибозы, а также комбинации углеводной компоненты и фосфатной группы нуклеиновой кислоты — дезоксирибозы-фосфат. Наконец, построены матрицы формы нуклеозидмонофосфатов (нуклеотидов): дезоксиаденозина, дезоксигуанозина, дезоксицитидина, тимидина. Искомая матрица формы олигонуклеотида (молекулы ДНК) определяется в виде блочно-диагональной матрицы, в которой в качестве блоков выступают матрицы формы отдельных нуклеотидов. Построенная матрица формы ДНК имеет перспективу обобщения данного формата описания на случай вторичной и последующих структур молекулы ДНК.
[1] Плохотников К.Э. Определение матрицы формы мультиатомного кластера. Математическое моделирование, 2024, т. 36, № 6, с.153–169.
[2] Плохотников К.Э. О множестве локально равновесных конфигураций потенциальной энергии мультиатомного кластера. Ученые записки физического факультета Московского университета, 2024, №5, 2450101, с. 1–19.
[3] Lu X. J., Olson W.K. 3DNA: a versatile, integrated software system for the analysis, rebuilding and visualization of three-dimensional nucleic-acid structures. Nature Protocols, 2008, vol. 3, no.7, p. 1213—1227; DOI:
[4] Schlick T. The mathematics of DNA structure, mechanics, and dynamics. molecular modeling and simulation: an interdisciplinary guide. New York, Springer, 2010, pp. 95 p.
[5] Pérez A., Luque F. J., Orozco M. Frontiers in molecular dynamics simulations of DNA. Accounts of Chemical Research, 2012, vol. 45, no. 2, pp. 196–205.
[6] Cheatham T. E., Case D. A. Twenty-five years of nucleic acid simulations. Biopolymers, 2013, vol. 99, no. 12, pp. 969–977.
[7] Mu Z.-C., Tan Y.-L., Liu J., Zhang B.-G., Shi Y.-Z. Computational modeling of DNA 3D structures: from dynamics and mechanics to folding. Molecules, 2023, vol. 28, no. 12, art. 4833.
[8] B. Knappeová, V. Mlýnský, M. Pykal et al. Comprehensive Assessment of Force-Field Performance in Molecular Dynamics Simulations of DNA/RNA Hybrid Duplexes. Journal of Chemical Theory and Computation, 2024, vol. 20, no. 15, pp. 6917–6929.
[9] De Silva N., Perez A. Predicting rare DNA conformations via dynamical graphical models: a case study of the B→A transition. Nucleic Acids Research, 2025, vol. 53, no. 13. DOI: 10.1093/nar/gkaf601.
[10] Eidelman, Y. A., Slanina, S. V., Gusev, O. A., Andreev, S. G. High‑performance computational modeling of chromosome conformations. Supercomputing Frontiers and Innovations, 2018, vol. 5, no. 3, pp. 38–41. DOI: https://doi.org/10.14529/jsfi180305.
[11] M. Ohno, T. Ando, D. G. Priest, et al. Sub-nucleosomal genome structure reveals distinct nucleosome folding motifs. Cell, 2019, vol. 176, no. 3, pp. 520–534. DOI: 10.1016/j.cell.2018.12.014.
[12] Liang, J., A. Perez-Rathke. Minimalistic 3D chromatin models: Sparse interactions in single cells drive the chromatin fold and form many-body units. Current Opinion in Structural Biology, 2021, vol. 71, pp. 200–214. DOI: 10.1016/j.sbi.2021.06.017.
[13] Vercellone F. A., Chiariello A. M., Esposito A. [et al.] Multiscale perspective on chromatin architecture through polymer physics. Physiology, 2025, vol. 40, no. 3. DOI: 10.1152/physiol.00050.2024
[14] Christen M., Hünenberger P. H., Bakowies D. [et al.] The GROMOS software for biomolecular simulation: GROMOS05. Journal of Computational Chemistry, 2005, vol. 26, no. 16, pp. 1719–1751. DOI: 10.1002/jcc.20303.
[15] Harder E., Damm W., Maple J. [et al.] OPLS3: A force field providing broad coverage of drug-like small molecules and proteins. Journal of Chemical Theory and Computation, 2016, vol. 12, no. 1, pp. 281–296. DOI: 10.1021/acs.jctc.5b00864.
[16] Ahmad K., Javed A. T., Lanphere C. [et al.] Structure and dynamics of an archetypal DNA nanoarchitecture revealed via cryo-EM and molecular dynamics simulations. Nature Communications, 2023, vol. 14, no. 1, art. 3630. DOI: 10.1038/s41467-023-38681-5.
[17] Case D. A., Aktulga H. M., Belfon K. [et al.] Amber 2024 Reference Manual. San Francisco, University of California, 2024, 1043 p.
[18] Case D. A., Cerutti D. S., Cruzeiro V. W. D. [et al.]. Recent developments in amber biomolecular simulations. Journal of Chemical Information and Modeling, 2025, vol. 65, no. 15, pp. 7835–7843. DOI: 10.1021/acs.jcim.5c01063.
[19] Maier J. A., Martinez C., Kasavajhala K. [et al.] ff14SB: Improving the Accuracy of Protein Side Chain and Backbone Parameters from ff99SB. Journal of Chemical Theory and Computation, 2015, vol. 11, no. 8, pp. 3696–3713. DOI: 10.1021/acs.jctc.5b00255
[20] URL: https://bmrb.io/metabolomics/mol_summary/?molName=adenine [Электронный ресурс].
[21] URL: https://bmrb.io/metabolomics/mol_summary/?molName=guanine [Электронный ресурс].
[22] URL: https://bmrb.io/metabolomics/mol_summary/?molName=cytosine [Электронный ресурс].
[23] URL: https://www.chem.purdue.edu/jmol/molecules/thymine.html# [Электронный ресурс].
[24] URL: https://pubchem.ncbi.nlm.nih.gov/compound/439576#section=2D-Structure [Электронный ресурс].
[25] URL: https://pubchem.ncbi.nlm.nih.gov/compound/2-Deoxyribose-5-phosphate [Электронный ресурс].
[26] URL: https://pubchem.ncbi.nlm.nih.gov/compound/12599 [Электронный ресурс].
[27] URL: https://pubchem.ncbi.nlm.nih.gov/compound/135398597 [Электронный ресурс].
[28] URL: https://pubchem.ncbi.nlm.nih.gov/compound/13945 [Электронный ресурс].
[29] URL: https://pubchem.ncbi.nlm.nih.gov/compound/9700 [Электронный ресурс].
Плохотников К.Э. Численное моделирование матрицы формы молекулы ДНК. Математическое моделирование и численные методы, 2026, № 1, с. 99–118.
Количество скачиваний: 23