[论文解读] RNA folding landscapes from explicit solvent all-atom simulations

Gianmarco Lazzeri, Cristian Micheletti+2 more|arXiv (Cornell University)|May 25, 2022

RNA and protein synthesis mechanisms被引用 7

一句话总结

本研究提出了一种基于棘轮与抓杆分子动力学（rMD）结合偏置函数（BF）过滤的变分增强路径采样方法，用于在全原子分辨率下模拟显式溶剂中的RNA折叠。结果揭示了即使在小分子、简单拓扑结构的RNA中，其自由能景观也存在显著的挫折性，且与实验结果及粗粒化模型一致，从而实现了对折叠动力学与热力学的原子级洞察。

ABSTRACT

Atomically detailed simulations of RNA folding have proven very challenging in view of the difficulties of developing realistic force fields and the intrinsic computational complexity of sampling rare conformational transitions. To tackle both these issues, we extend to RNA an enhanced path sampling method previously successfully applied to proteins. In this scheme, the information about the RNA's native structure is harnessed by a soft history-dependent biasing force, which is added to the atomistic force field, thus promoting the generation of productive folding trajectories. Here, we report on the results of simulations in explicit solvent of RNA molecules from 20 to 47 nucleotides long and increasing topological complexity. From a statistical analysis of the folding pathways we infer that, differently from proteins, the underlying free energy landscape is significantly frustrated, even for relatively small chains with a simple topology. The folding mechanism and the thermodynamics are in agreement with the available experiments and some of the existing coarse-grained models. This scheme provides a fully microscopic characterization of RNA folding, relating the kinetics and dynamics of the transition to the chemistry of the chain and its solvent. Therefore, it provides a transferable framework that sets the stage for future translational applications.

研究动机与目标

• 为克服在显式溶剂中以全原子分辨率模拟RNA折叠所面临的计算挑战。
• 解决现有力场的局限性以及在稀有构象转变中采样效率低下的问题。
• 提供一种可转移的、原子级详细的框架，用于研究RNA折叠的动力学与热力学。
• 通过与实验数据及粗粒化模型对比，验证该方法的物理合理性。
• 通过将折叠动力学与RNA及其溶剂环境的化学细节相联系，为未来转化应用奠定基础。

提出的方法

• 采用基于历史依赖性偏置力的棘轮与抓杆分子动力学（rMD），以防止回溯并促进具有生产力的折叠轨迹。
• 使用基于与天然结构接触图重叠的集体变量（CV）引导折叠，定义为 $\tilde{q}(X) = \frac{\sum'_{i>j} (C_{ij}(X) - C^{0}_{ij})^2}{\sum'_{i,j} C^{0\,2}_{ij}}$。
• 应用偏置函数（BF）过滤方法对轨迹进行评分，并选择最能代表无偏动力学的轨迹，从而最小化偏置带来的系统性误差。
• 将BF泛函定义为 $T = \sum_i \frac{1}{m_i \gamma_i} \int_0^{t_f} |\mathbf{F}^i_B(X,t)|^2 dt$，偏好偏置力最小的轨迹。
• 采用基于接触的CV，并使用切换函数 $C_{ij}(X) = \frac{1 - (r_{ij}/r_0)^6}{1 - (r_{ij}/r_0)^{10}}$，其中 $r_0 = 4.5$ Å，以检测天然接触。
• 通过DSSR和Barnaba软件验证碱基配对检测结果，并利用互作网络保真度（INF）度量评估结构保真度。

实验结果

研究问题

• RQ1 在全原子分辨率和显式溶剂条件下，小RNA分子的自由能景观如何表现？
• RQ2 即使在拓扑结构简单的RNA序列中，RNA折叠的挫折性程度如何？
• RQ3 结合rMD与BF过滤的增强路径采样方法能否生成物理上准确、无偏的RNA折叠轨迹？
• RQ4 模拟得到的折叠路径与动力学特性与实验观测结果及粗粒化模型相比如何？
• RQ5 特定相互作用（如碱基配对与多联体）在引导折叠机制中起何种作用？

主要发现

• 即使在小分子、简单拓扑结构的RNA中，其自由能景观也表现出显著的挫折性，表明存在多种竞争性路径。
• 该方法成功生成了20–47个核苷酸的RNA（包括发夹和伪结结构）在显式溶剂中的有生产力折叠轨迹。
• 从模拟中推断出的折叠机制与热力学性质与现有实验数据及部分粗粒化模型一致。
• BF过滤有效去除了异常且高偏置的轨迹，提高了采样过渡路径的统计可靠性。
• 互作网络保真度（INF）度量证实了对天然碱基配对的稳健检测，DSSR与Barnaba算法之间具有高度一致性。
• 由于RNA的挫折性更高，rMD偏置在RNA中强于在蛋白质中，因此必须通过BF方法进行仔细过滤，以保持准确性。