[论文解读] Numerical Techniques for Applications of Analytical Theories to Sequence-Dependent Phase Separations of Intrinsically Disordered Proteins

Yi‐Hsuan Lin, Jonas Wessén+3 more|arXiv (Cornell University)|Jan 6, 2022

RNA Research and Splicing被引用 5

一句话总结

本文提出了一套实用的计算框架，用于将解析理论应用于内在无序蛋白（IDPs）中的序列依赖性液-液相分离（LLPS）。该框架详细描述了基于Flory-Huggins和随机相位近似（rG-RPA）理论计算spinodal与binodal相边界数值方法，通过复Langevin动力学实现场论模拟（FTS），并提出了一种用于粗粒度分子动力学的板状（slab）协议，为抽象理论与显式模拟之间架起桥梁，以预测序列驱动的LLPS行为。

ABSTRACT

Biomolecular condensates, physically underpinned to a significant extent by liquid-liquid phase separation (LLPS), are now widely recognized by numerous experimental studies to be of fundamental biological, biomedical, and biophysical importance. In the face of experimental discoveries, analytical formulations emerged as a powerful yet tractable tool in recent theoretical investigations of the role of LLPS in the assembly and dissociation of these condensates. The pertinent LLPS often involves, though not exclusively, intrinsically disordered proteins engaging in multivalent interactions that are governed by their amino acid sequences. For researchers interested in applying these theoretical methods, here we provide a practical guide to a set of computational techniques devised for extracting sequence-dependent LLPS properties from analytical formulations. The numerical procedures covered include those for the determinination of spinodal and binodal phase boundaries from a general free energy function with examples based on the random phase approximation in polymer theory, construction of tie lines for multiple-component LLPS, and field-theoretic simulation of multiple-chain heteropolymeric systems using complex Langevin dynamics. Since a more accurate physical picture often requires comparing analytical theory against explicit-chain model predictions, a commonly utilized methodology for coarse-grained molecular dynamics simulations of sequence-specific LLPS is also briefly outlined.

研究动机与目标

• 为研究人员提供可实现的数值技术，以从解析理论中提取序列依赖性LLPS特性。
• 弥合抽象理论公式与生物分子凝聚物物理上真实的模拟之间的差距。
• 基于氨基酸序列，实现对多价IDP系统中相边界（spinodal与binodal）的精确预测。
• 为使用“板状”方法进行序列特异性LLPS的粗粒度分子动力学模拟提供系统性协议。
• 通过对比分析解析预测（如Flory-Huggins、rG-RPA）与显式链模拟结果，验证理论模型。

提出的方法

• 利用从Flory-Huggins（FH）和随机相位近似（rG-RPA）理论推导出的吉布斯自由能函数，数值确定spinodal与binodal相边界。
• 通过计算拐点（f''(ρ) = 0）定位spinodal边界，并通过共切线构造法识别binodal共存浓度。
• 应用复Langevin动力学进行场论模拟（FTS），以模拟具有序列特异性相互作用的异质多聚物系统。
• 在HOOMD-blue中实现“板状”协议进行粗粒度分子动力学模拟，包括使用Packmol生成初始构型、能量最小化、NPT压缩，以及沿z轴方向扩展盒子。
• 在多组分系统中使用 tie-line 构造法，确定binodal相分离中的共存浓度。
• 通过对比简化模型系统中相行为的分析，实现解析理论与显式模拟的整合。

实验结果

研究问题

• RQ1 如何从一般自由能函数中数值计算出序列依赖性LLPS中的spinodal与binodal相边界？
• RQ2 Flory-Huggins与rG-RPA理论在预测具有特定序列模式的IDPs相分离行为中起到什么作用？
• RQ3 使用复Langevin动力学的场论模拟如何在不依赖平均场近似的情况下捕捉序列特异性LLPS？
• RQ4 使用“板状”方法在粗粒度显式链模型中模拟生物分子LLPS的最优协议是什么？
• RQ5 解析理论的预测与显式链模拟在模型系统中的结果在定量上如何比较？

主要发现

• 通过定位自由能曲线f(ρ)的拐点（f''(ρ) = 0）和不同温度下的共切线，成功构建了spinodal与binodal相边界。
• 对于N=3且χ=1.7的Flory-Huggins模型，spinodal区域被确定为f''(ρ) = 0的ρ值范围，而binodal共存浓度ρ^α与ρ^β通过共切线构造法确定。
• 使用复Langevin动力学的场论模拟能够高精度采样异质多聚物系统中的序列依赖性LLPS，成功捕捉非平均场效应。
• 在HOOMD-blue中实现的“板状”协议成功生成了具有相分离液滴的平衡系统，密度分布图与不同链类型的空间分相现象证实了这一点。
• 在sv1与sv28链的模拟中，两种序列在浓缩相中基本实现分相，证实了序列特异性分相行为。
• 对于含有偶极子溶剂分子的sv30链，模拟快照显示聚合物链与溶剂偶极子在浓缩液滴内发生共定位，表明溶剂参与了相分离过程。