Моделирование ионного канала серотонинового 5-HT3 рецептора методами молекулярной динамики

ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ

УДК 51.76

М. Ю. Антонов, А. В. Попинако, Г. А. Прокопьев, Т. В. Науменкова

МОДЕЛИРОВАНИЕ ИОННОГО КАНАЛА СЕРОТОНИНОВОГО 5-HT3 РЕЦЕПТОРА МЕТОДАМИ МОЛЕКУЛЯРНОЙ ДИНАМИКИ

Ионные каналы являются порообразующими белками, обеспечивающими проводимость клеточной мембраны для ионов. Они отвечают за поддержку разности потенциалов между внутренней и внешней сторонами клеточной мембраны, а также за генерацию потенциала действия, что является физиологической основой для нервной проводимости и нервной деятельности в целом. В данной работе рассмотрен ионный канал серотонинового рецептора 5-HT3 мыши (PDB код 4PIR), пространственная атомная структура которого получена методами рентгеноструктурного анализа в 2014 г. с разрешением 0,35 нм. Моделирование по гомологии показало, что трансмембранная часть канала с высокой вероятностью находится в открытом состоянии, таким образом, данная структура представляет интерес с точки зрения изучения механизмов ионного транспорта, а также моделирования работы ионного канала. В работе была построена модель рецептора в липидном бислое и явно заданном растворителе. Разработан протокол молекулярной динамики и проведено моделирование структуры в течение не менее 15 нс. В результате моделирования получена структура бислоя с рецептором в согласии с известными оценками

АНТОНОВ Михаил Юрьевич - в. н. с. научно-исследовательской кафедры вычислительных технологий Института математики и информатики СВФУ им. М. К. Аммосова.

E-mail: mikhail@s-vfu.ru

ANTONOV Mikhail Yurievich - Senior Research Scientist, Institute for Mathematics and Informatics, North-Eastern Federal University named after M. K. Ammosov.

E-mail: mikhail@s-vfu.ru

ПОПИНАКО Анна Владимировна - н. с. лаборатории инженерной энзимологии ФГУ ФИЦ «Фундаментальные основы биотехнологии» РАН.

E-mail: popinakoav@gmail.com

POPINAKO Anna Vladimirovna - Research Scientist at the Enzyme Engineering Laboratory, Federal Research Center «Fundamental Principal of Biotechnology» of Russian Academy of Sciences.

E-mail: popinakoav@gmail.com

ПРОКОПЬЕВ Георгий Анатольевич - студент Института математики и информатики СВФУ им. М. К. Аммосова.

E-mail: khloros35@gmail.com

PROKOPEV Georgii Anatolyevich - Student, Institute for Mathematics and Informatics, North-Eastern Federal University named after M. K. Ammosov.

E-mail: khloros35@gmail.com

НАУМЕНКОВА Татьяна Витальевна - стажер-исследователь биологического факультета Московского государственного университета им. М. В. Ломоносова.

E-mail: tnaumenkova@gmail.com

NAUMENKOVA Tatyana Vitalievna - Research Assistant, Faculty of Biology, M. V. Lomonosov Moscow State University.

E-mail: tnaumenkova@gmail.com

по макроскопическим параметрам, определяющим структуру липидного бислоя, и проведено сравнение полученной структуры белка с результатами рентгеноструктурного анализа. Вычислительные расчеты выполнены с использованием ресурсов суперкомпьютерного комплекса СВФУ «Ариан Кузьмин».

Ключевые слова: биофизика, биоинформатика, математическое моделирование, молекулярная динамика, молекулярное моделирование, биомембраны, ионные каналы, трансмембранный транспорт, пентамерные ионные каналы, серотониновый рецептор.

M. Yu. Antonov, A. V. Popinako, G. A. Prokopev, T. V. Naumenkova

Molecular Dynamics Simulations of Serotonin 5-HT3 Receptor

Cation selective ligand-gated ion channels are pore-forming membrane proteins. They are responsible for generating of transmembrane voltage and action potential, playing an important role in functioning of nervous systems. The article discusses molecular dynamics simulations method, which is used to study of mouse serotonin 5HT-3 receptor. In 2014 high resolution structure (0,35 nm) of the 5-HT3 receptor in complex with stabilizing nanobodies was determined. Homology modeling revealed, that thansmembrane domain of the structure is highly possibly in the open state, which makes studying of the structure using modern computational methods of high interest. The 5-HT3-receptor model was built with explicit membrane and solvent. Molecular dynamics protocols for relaxation and simulation of the models were developed and 15 ns simulation of the structure were conducted in order to explore structural parameters of the system. The simulations show good agreement with experimentally known macroscopic parameters, such as area per lipid, thickness and compressibility of the membrane, acyl chain order parameters and crystallographic protein structure. All simulations were performed using tools of «Arian Kuzmin» supercomputer center of NEFU.

Keywords: biophysics, bioinformatics, mathematical modeling, molecular dynamics, molecular modeling, biomembranes, ion channels, transmembrane transport, pentameric ion channels, serotonin receptor.

Введение

Ионные каналы формируют большой функциональный класс мембранных белков и участвуют в регуляции разнообразных клеточных процессов. Основной их функцией является поддержка и модулирование разности потенциалов между внешней и внутренней сторонами клеточной мембраны посредством управляемого перемещения через мембрану клетки согласно электрохимическому градиенту различных ионов (например, Na+, K+ и CL-) [1]. Наиболее распространенными и многочисленными являются группы лиганд-зависимых и потенциал-зависимых ионных каналов, участвующих в межклеточной сигнализации. При этом потенциал-зависимые ионные каналы отвечают за распространение потенциала действия, а лиганд-зависимые ионные каналы, как правило, отвечают за генерацию электрического потенциала при получении химического сигнала от соседних клеток [2-3] (рис. 1).

Ионные каналы участвуют в работе жизненно важных систем организма, при этом дисфункции в работе ионных каналов могут приводить к тяжелым неврологическим и наследственным заболеваниям [4-5]. В то же время модулирование работы ионных каналов представляет значительный интерес как с фундаментальной, так и с терапевтической точек зрения, в частности, ионные каналы представляют третью по величине группу мишеней для фармацевтических препаратов [6-7]. Все это обуславливает значительный интерес к исследованию структуры и функции ионных каналов.

Являясь трансмембранными белками сложной молекулярной структуры, эти объекты являются весьма сложными для экспериментального изучения. Доступно лишь ограниченное количество трехмерных атомарных структур, а молекулярные механизмы функционирования остаются не до конца ясными [8-9]. Методы компьютерного моделирования давно показали свою эффективность при изучении различных процессов в самых разных областях науки [10-14], в этой связи особый интерес представляет использование методов компьютерного моделирования для изучения свойств подобных объектов [3, 13, 15].

Рис. 1. Общий принцип работы серотонинового рецептора

Обращает на себя внимание структурное разнообразие ионных каналов. Трансмембранная часть гомологична у многих эукариотических каналов, при этом зачастую каналы, имеющие высокую степень сходства в структуре, могут иметь различную ионную селективность и активироваться различными лигандами [16]. В частности рассматриваемый в работе серотониновый 5-HT3 рецептор имеет высокую степень гомологии с никотиново-ацетилхолиновым рецептором nAChR, выделенным из электрического органа мраморного ската, для которого известна трехмерная структура [15, 17]. В предыдущих работах методом моделирования по гомологии с известной структурой никотиново-ацетихолинового рецептора nAChR авторами была построена модель 5-HT3 серотонинового рецептора [15, 18]. В 2014 г. группой авторов методом рентгеноструктурного анализа была впервые построена трехмерная модель серотонинового 5-HT3 рецептора мыши [9], в связи с чем представляет интерес сравнительное изучение характеристик модели, построенной ранее, с рентгено-структурной моделью.

В данной работе методами компьютерного моделирования была построена модель рецептора в липидном бислое и при явно заданном растворителе. Был разработан протокол молекулярной динамики и проведено моделирование полученной структуры с использованием метода молекулярной динамики в согласии с известными оценками по макроскопическим параметрам, определяющим структуру липидного бислоя. Проведено сравнение полученной структуры белка с результатами рентгеноструктурного анализа.

Методы

Для исследования системы использовались методы молекулярного моделирования и, в частности, метод молекулярной динамики (МД) [19-20]. В основе метода лежит представление об исследуемой системе как о множестве взаимодействующих материальных точек, каждая из которых представляет из себя один атом. Движение частиц описывается при этом классическими уравнениями движения. Взаимодействие частиц описывается эмпирической дифференцируемой функцией от атомных координат, а для вычисления траекторий движения каждой частицы используется численный метод Верле или его аналоги. Для численного решения уравнений движения в данной работе использовался пакет Gromacs версии 6.3 [21].

В качестве модельной мембраны эукариотической клетки использовались бислои из молекул 1,2-димиристоил-5я-глицеро-3-фосфатидилхолина (ДМФХ), а также 1-пальмито-ил-2-олеоил-5я-глицеро-3-фосфатидилхолина (ПОФХ), структуры липидов были получены из баз данных липидов LMSD [22] и базы липидных структур Университета Калгари [23]. В качестве модельного бислоя ПОФХ использовалась структура, описанная в статье [23]. Бислой ДМФХ был создан с помощью оригинального программного обеспечения Bilayer/Mem Assembler и включал 470 молекул липида. Бислой ПОФХ включал 498 молекул липида. При этом изначально площадь поверхности на одну молекулу липида составляла

порядка 68-72 А2. Полученные структуры были гидратированы молекулами воды из расчета не менее 72 молекул воды на 1 молекулу липида; использовалась модель воды TIP4P [24]. Собранная система подвергалась многоступенчатой релаксации в соответствии с процедурой, описанной в [12].

Структура рецептора 5-HT3 была получена из базы RCSB Protein Data Bank [25-26] (Коды PDB 4PIR для 5-HT3 [9]). Пространственная структура рецептора 5-HT3, полученная методом рентгеноструктурного анализа, показана на рис. 2.

Погружение структуры ионного канала в мембрану осуществлялось в соответствии с техникой, описанной в [28-29]. Было построено 2 модели ионного канала с полной структурой 5-НТ3 рецептора, а также модель трансмембранного участка ионного канала с мембраной, из которой были удалены внемембранные домены. При этом концевые атомы спиралей в неразрешенных областях были дополнены ацетильной и N-метильной группами. При моделировании пространственное положение атомов углерода концевых групп фиксировалось параболическим потенциалом с константой жесткости 1000 кДж/моль-нм-2. Анализ конфигураций после минимизации энергии показал более высокую стабильность комплекса белка с бислоев ПОФХ, эта система была использована для дальнейшего исследования. В целом модельная система с полной структурой рецептора и бислоем ПОФХ содержала 274814 атомов (представлена на рис. 3).

Протокол молекулярной динамики

Вычислительные эксперименты проводились в программном пакете Gromacs 4.6.7 [21]; использовалось силовое поле Gromos-96 (набор параметров 53а6 [29]). Минимизация энергии собранных систем проводилась методом сопряженных градиентов. Затем система подвергалась многоступенчатой релаксации. Основные параметры моделирования:

• решение уравнений движения методом стохастической динамики с постоянной термо-статирования Tt = 1 пс;

• шаг интегрирования 0,5 фс;

• баростат Берендсена с постоянной баростатирования т = 0,5 пс;

• радиус обрезания невалентных взаимодействий 1,8 нм;

• длины связей и величин углов не фиксировались;

• начальные скорости атомов определялись с помощью генератора случайных чисел по распределению Максвелла.

HMYIpih.iciUfiiiMfi ,11*4141 ('испгмкО

Рис. 2. Трехмерная структура серотонинового рецептора 5-НТ3, полученная методом рентгеноструктурного анализа [9]: 2а) вид параллельно плоскости мембраны, показаны 2 из 5 использованных для кристаллизации молекул VHH15; 2б) вид перпендикулярно плоскости мембраны; в) строение 1 субъединицы. Ввиду подвижности структура между спиралями МХ и МА не разрешена

ш

Рис. 3. Общий вид системы: 3а) вид параллельно плоскости мембраны; 3б) вид перпендикулярно

плоскости мембраны, молекулы воды и внемембранные участки белка не показаны. Отверстие в центре является проводящей порой канала

Был осуществлен набор траектории длиной 13 нс при температуре термостата 310 К и отрицательным давлением в латеральной плоскости мембраны -50 бар. Давление по нормали к мембране составляло 1 бар во всех вычислительных экспериментах. Положение атомов ионного канала при этом фиксировалось, что позволило мембранному окружению и растворителю войти во взаимодействие со структурой канала. Приложение отрицательного давления было необходимо для учета эффектов поверхностного натяжения бислоя и ошибок силового поля и выбиралось таким образом, чтобы достичь величины удельной площади на липид в пределах известных экспериментальных значений. На последних 3 нс траектории к растворителю был приложен дополнительный тепловой шум с температурой 490 К, что позволило молекулам воды проникнуть внутрь пор ионного канала. В дальнейшем было дополнительно набрано 15 нс траектории без наложения ограничений на структуру ионного канала. После релаксации осуществлялся набор рабочего участка траектории длиной 15 нс при давлении в плоскости мембраны -70 бар для поддержания заданного значения величины удельной площади на поверхность липид.

Результаты и обсуждение

В результате моделирования была получена полностью гидратированная модель ионного канала в мембране и явно заданном растворителе. Толщина мембраны составила 3,8±0,4 нм, для оценки средней площади на молекулу липида с учетом наличия белка использовалась методика [30], при этом удельная площадь на 1 молекулу ПОФХ составила 0,63 нм2, что в целом соответствует экспериментальным оценкам в 0,62-0,68 нм2 для бислоев ПОФХ в жидкокристаллической фазе [31-32].

Флуктуации параметров мембраны приведены на рис. 4-5. Толщина мембраны определялась как среднее расстояние между атомами фосфора соседних монослоев.

В соответствии с теорией термодинамических флуктуаций Эйнштейна коэффициент изотермического сжатия системы хТ может быть выражен из дисперсии объема в соответствии с выражением:

=

АУ2

кВтг'

где кв - константа Больцмана, Т - температура, V - объем.

б

а

Рис. 4. Флуктуации удельной площади поверхности на молекулу липида: 4а) зависимость от времени; 4б) статистическая функция плотности вероятности и гауссовская аппроксимация

Рис. 5. Флуктуации объема ячейки: 5а) зависимость от времени; 5б) статистическая функция плотности вероятности и гауссовская аппроксимация

Полученные значения объема ячейки 3174±1,92 нм3 и вычисленное значение, равное Хр соответствуют 2,7-10-10 Па-1, что согласуется с известными экспериментальным оценкам хт для мембран, которые могут лежать в пределах от Н0-10 до 6-10-10 Па-1 [33]. Таким образом, полученные разумные значения коэффициента сжимаемости хт, а также гауссовский характер распределения флуктуаций объема и удельной площади поверхности на липиды свидетельствуют о достижении локального равновесия.

Для бислоя построена карта толщины (рис. 6), средняя толщина мембраны по атомам фосфора составила 3,5±0,2 нм, что находится в пределах допустимых значений для данного параметра мембранных систем в жидкокристаллической фазе [10]. Отсутствие значительных различий в распределении толщины свидетельствует об отсутствии кластеризации, расслоения и других нежелательных явлений, которые могут наблюдаться при моделировании мембранных структур.

Параметр порядка может быть получен экспериментально из данных ЯМР экспериментов или ИК-спектроскопии [180]. Параметр порядка С-Н-связей в алкильной части липида вычисляется в соответствии со следующим выражением:

Scн = 2 (0)-1),

где в. - угол между С-Н-связью при /-том атоме углерода в алкильной цепи и нормалью к мембране, а угловые скобки обозначают усреднение по времени. Значение этой величины лежит от 1 (когда все связи параллельны нормали) до -0,5 (когда все связи лежат в плоскости мембраны). Полученные из МД-экспериментов значения параметра порядка -8СН приведены на рис. 7. Рассчитанные значения -8СН для ненасыщенной олеоиловой цепи образуют характерные прогибы профиля на участках двойной С=С связи. Это соответствует экспериментальным данным для липидных бислоев и согласуется с другими результатами их компьютерного моделирования [12, 34-35].

б

а

б

а

к Т  I 11*1] !

Рис. 6. Распределение толщины мембраны. Показано положение белка в мембране

Рис. 7. Параметр порядка алкильных цепей ПОФХ: 7а) пальмитоиловая, насыщенная цепь; 7б) олеоиловая, ненасыщенная цепь

Для изучения стабильности структуры канала 5-НТ3 на основе рабочего участка траектории рассчитывали среднеквадратичное отклонение координат Са-атомов относительно кристаллографической структуры. Значение отклонения составило 0,12 нм, что говорит о достаточно высокой стабильности структуры канала, что может объясняться, в частности, используемой моделью с явно заданным растворителем и мембранным окружением (рис. 8). Поры канала при этом был полностью заполнены молекулами воды.

В целом характер флуктуаций параметров характеризует достигнутое локальное равновесие. Следует отметить невозможность достижения истинного термодинамического равновесия в МД-расчетах с использованием существующей вычислительной техники, однако за доступное время моделирования возможно добиться равновесия по некоторым существенным степеням свободы за сравнительно короткое время. Таким образом, при исследовании процессов, протекающих в большем, чем характерное для моделирования время, систему можно с некоторой степенью достоверности рассматривать как квазиравновесную.

Заключение

В данном исследовании методом МД построена модель ионного канала 5-НТ3 в полностью гидратированном липидном бислое, определены, в частности, следующие параметры: плот -ность упаковки липидов, толщина бислоя, распределение плотности относительно нормали к мембране, параметры порядка для алкильных цепей липидов. Показано, что использование методастохастической динамики и баростатаБерендсенасанизотропным баростатированием позволяет компенсировать эффекты поверхностного натяжения и погрешности параметризации силового поля. Использование данного МД-протокола позволяет получить структуры в согласии с известными экспериментальными оценками макроскопических параметров.

Рис. 8. Сравнение структуры канала после моделирования и кристаллографической структуры: 8а) вид параллельно плоскости мембраны; 8б) вид перпендикулярно плоскости мембраны со стороны внеклеточного пространства

Таким образом, использованная методика моделирования белок-мембранных систем приводит систему к квазиравновесному состоянию и допускает дальнейшее изучение рассматриваемых систем.

Вычислительные расчеты выполнены с использованием ресурсов суперкомпьютерного комплекса СВФУ «Ариан Кузьмин».

Работа выполнена при финансовой поддержке Научно-образовательного фонда поддержки молодых ученых Республики Саха (Якутия) (№ 2014-01-0008) в рамках выполнения государственной работы «Обеспечение проведения научных исследований».

Л и т е р а т у р а

1. T. J. Jegla, C. M. Zmasek, S. Batalov, S. K. Nayak. «Evolution of the human ion channel set». Comb. Chem. High Throughput Screen. - vol. 12, no. 1. - pp. 2-23, Jan. 2009.

2. F. H. Yu, W. A. Catterall. «The VGL-chanome: a protein superfamily specialized for electrical signaling and ionic homeostasis». Sci. STKE. - vol. 2004, no. 253, p. re15, Oct. 2004.

3. O. S. Sokolova, K. V Shaitan, A. V Grizel', A. V Popinako, M. G. Karlova, M. P. Kirpichnikov. «Three-dimensional structure of human Kv10.2 ion channel studied by single particle electron microscopy and molecular modeling». Bioorg. Khim. - vol. 38, no. 2. - pp. 177-184, Jan.

4. D. M. Kullmann, M. G. Hanna. «Neurological disorders caused by inherited ion-channel mutations». Lancet. Neurol. - vol. 1, no. 3. - pp. 157-166, Jul. 2002.

5. G. Bernard, M. I. Shevell. «Channelopathies: a review». Pediatr. Neurol. - vol. 38, no. 2. - pp. 73-85, Feb. 2008.

6. J. P. Overington, B. Al-Lazikani, A. L. Hopkins. «How many drug targets are there?» Nat. Rev. Drug Discov. - vol. 5, no. 12. - pp. 993-996, Dec. 2006.

7. A. L. Hopkins, C. R. Groom. «The druggable genome» Nat. Rev. Drug Discov. - vol. 1, no. 9. - pp. 727-730, Sep. 2002.

8. A. Wickenden, B. Priest, G. Erdemli. «Ion channel drug discovery: challenges and future directions» Future Med. Chem. - vol. 4, no. 5. - pp. 661-679, Apr. 2012.

9. G. Hassaine, C. Deluz, L. Grasso, R. Wyss, M. B. Tol, R. Hovius, A. Graff, H. Stahlberg, T. Tomizaki, A. Desmyter, C. Moreau, X. D. Li, F. Poitevin, H. Vogel,. H. Nury. «X-ray structure of the mouse serotonin 5-HT3 receptor». Nature. - vol. 512, - pp. 276-281, 2014.

10. K. V. Shaitan, M. Y. Antonov, Y. V. Tourleigh, O. V. Levtsova, K. B. Tereshkina, I. N. Nikolaev, M. P. Kir-pichnikov. «Comparative study of molecular dynamics, diffusion, and permeability for ligands in biomembranes of different lipid composition». Biochem. Suppl. Ser. A Membr. Cell Biol. - no. 2, - pp. 73-81, Jan. 2008.

11. А. В. Аввакумов, П. Н. Вабищевич, А. О. Васильев. «Метод конечных элементов для уравнения диффузии нейтронов в гексагональной геометрии» // Вестник СВФУ, 2014. - Т. 11, № 5. - С. 7-18.

12. Т. В. Науменкова, М. Ю. Антонов, К. В. Шайтан. «Моделирование взаимодействия антимикробного пептида буфорина-2 с мембранами: роль пролиновой петли» // Вестник СВФУ, 2014. - Т. 11, № 6.

- С. 7-18.

13. М. Ю. Антонов, Т. В. Науменкова, О. В. Левцова, К. В. Шайтан. «Исследование динамики и трансмембранной диффузии методами компьютерного моделирования» // «Суперкомпьютерные технологии математического моделирования»: труды II Международной конференции. - 2014. - С. 16-29.

14. М. Ю. Антонов, Т. В. Науменкова, А. В. Попинако, И. Н. Николаев, К. В. Шайтан. «Оценка профилей потенциала средней силы методом umbrella sampling для трансмембранного переноса молекулы воды». Математические заметки СВФУ, 2014. - Т. 21, № 3, - С. 95-105.

15. A. V. Popinako, O. V. Levtsova, M. I. Antonov, I. N. Nikolaev, K. V. Shaitan. «The structural and dynamic model of the serotonin 5-HT3 receptor. Comparative analysis of the structure of the channel domain of pentameric ligand-gated ion channels». Biofizika. - vol. 56, no. 6. - pp. 1111-1116, Jan.

16. A. V. Pischalnikova, O. S. Sokolova. «The domain and conformational organization in potassium voltage-gated ion channels». J. Neuroimmune Pharmacol. - vol. 4, no. 1. - pp. 71-82, Mar. 2009.

17. N. Unwin. «Refined structure of the nicotinic acetylcholine receptor at 4A resolution». J. Mol. Biol.

- vol. 346, no. 4. - pp. 967-989, Mar. 2005.

18. А. В. Попинако, М. Ю. Антонов. «Изучение лиганд-связывающего домена серотонинового 5-НТ3 рецептора методом молекулярной динамики» // Сборник трудов Десятой Международной научно-практической конференции Высокие технологии, фундаментальные исследования, 2010. - С. 45-47.

19. J. L. F. Abascal, С. Vega. «A general purpose model for the condensed phases of water: TIP4P / 2005». J. Chem. Phys. - vol. 123, no. 23. - p. 234505, Dec. 2005.

20. H. J. C. Berendsen, J. P. M. Postma, W. F. van Gunsteren, A. DiNola, J. R. Haak. «Molecular dynamics with coupling to an external bath». J. Chem. Phys. - vol. 81, no. 8. - p. 3684, 1984.

21. B. Hess, C. Kutzner, D. van der Spoel, E. Lindahl. «GROMACS 4: Algorithms for Highly Efficient, Load-Balanced, and Scalable Molecular Simulation». J. Chem. Theory Comput. - vol. 4, no. 3. - pp. 435-447, Mar. 2008.

22. E. Fahy, S. Subramaniam, R. C. Murphy, M. Nishijima, C. R. H. Raetz, T. Shimizu, F. Spener, G. van Meer, M. J. O. Wakelam, E. A. Dennis. «Update of the LIPID MAPS comprehensive classification system for lipids». J. Lipid Res. - vol. 50 Suppl. - pp. 9-14, Apr. 2009.

23. D. P. Tieleman, L. R. Forrest, M. S. Sansom, H. J. Berendsen. «Lipid properties and the orientation of aromatic residues in OmpF, influenza M2, and alamethicin systems: molecular dynamics simulations». Biochemistry. - vol. 37, no. 50. - pp. 17554-17561, Dec. 1998.

24. W. L. Jorgensen, J. Chandrasekhar, J. D. Madura, R. W. Impey, M. L. Klein. «Comparison of simple potential functions for simulating liquid water». J. Chem. Phys. - vol. 79, no. 2. - p. 926, 1983.

25. H. M. Berman. «The Protein Data Bank: a historical perspective». Acta Crystallogr. A. - vol. 64, no. Pt 1, - pp. 88-95, Jan. 2008.

26. H. M. Berman. «The Protein Data Bank». Nucleic Acids Res. - vol. 28, no. 1. - pp. 235-242, Jan. 2000.

27. T. H. Schmidt, C. Kandt. «LAMBADA and InflateGRO2: efficient membrane alignment and insertion of membrane proteins for molecular dynamics simulations». J. Chem. Inf. Model. - vol. 52, no. 10.

- pp. 2657-2669, Oct. 2012.

28. S. K. Kandasamy, R. G. Larson. «Molecular dynamics simulations of model trans-membrane pep-tides in lipid bilayers: a systematic investigation of hydrophobic mismatch». Biophys. J. - vol. 90, no. 7.

- pp. 2326-2343, Apr. 2006.

29. C. Oostenbrink, A. Villa, A. E. Mark, W. F. van Gunsteren. «A biomolecular force field based on the free enthalpy of hydration and solvation: the GROMOS force-field parameter sets 53A5 and 53A6». J. Comput. Chem. - vol. 25, no. 13. - pp. 1656-1676, Oct. 2004.

30. W. J. Allen, J. A. Lemkul, D. R. Bevan. «GridMAT-MD: a grid-based membrane analysis tool for use with molecular dynamics». J. Comput. Chem. - vol. 30, no. 12. - pp. 1952-1958, Sep. 2009.

31. P. Lague, M. J. Zuckermann, B. Roux. «Lipid-mediated interactions between intrinsic membrane proteins: dependence on protein size and lipid composition». Biophys. J. - vol. 81, no. 1. - pp. 276-284, Jul. 2001.

32. J. F. Nagle. «Area / lipid ofbilayers from NMR». Biophys. J. - vol. 64, no. 5. - pp. 1476-1481, May 1993.

33. L. F. Braganza, D. L. Worcester. «Structural changes in lipid bilayers and biological membranes caused by hydrostatic pressure». Biochemistry. - vol. 25, no. 23. - pp. 7484-7488, Nov. 1986.

34. H. U. Gally, G. Pluschke, P. Overath, J. Seelig. «Structure of Escherichia coli membranes. Phospholipid conformation in model membranes and cells as studied by deuterium magnetic resonance». Biochemistry.

- vol. 18, no. 25. - pp. 5605-5610, Dec. 1979.

35. J. E. Baenziger, H. C. Jarrell, R. J. Hill, I. C. Smith. «Average structural and motional properties of a diunsaturated acyl chain in a lipid bilayer: effects of two cis-unsaturated double bonds». Biochemistry.

- vol. 30, no. 4. - pp. 894-903, Jan. 1991.

R e f e r e n c e s

1. T. J. Jegla, C. M. Zmasek, S. Batalov, S. K. Nayak. «Evolution of the human ion channel set». Comb. Chem. High Throughput Screen. - vol. 12, no. 1. - pp. 2-23, Jan. 2009.

2. F. H. Yu, W. A. Catterall. «The VGL-chanome: a protein superfamily specialized for electrical signaling and ionic homeostasis». Sci. STKE. - vol. 2004, no. 253, p. re15, Oct. 2004.

3. O. S. Sokolova, K. V Shaîtan, A. V Grizel', A. V Popinako, M. G. Karlova, M. P. Kirpichnikov. «Three-dimensional structure of human Kv10.2 ion channel studied by single particle electron microscopy and molecular modeling». Bioorg. Khim. - vol. 38, no. 2. - pp. 177-184, Jan.

4. D. M. Kullmann, M. G. Hanna. «Neurological disorders caused by inherited ion-channel mutations». Lancet. Neurol. - vol. 1, no. 3. - pp. 157-166, Jul. 2002.

5. G. Bernard, M. I. Shevell. «Channelopathies: a review». Pediatr. Neurol. - vol. 38, no. 2. - pp. 73-85, Feb. 2008.

6. J. P. Overington, B. Al-Lazikani, A. L. Hopkins. «How many drug targets are there?» Nat. Rev. Drug Discov. - vol. 5, no. 12. - pp. 993-996, Dec. 2006.

7. A. L. Hopkins, C. R. Groom. «The druggable genome» Nat. Rev. Drug Discov. - vol. 1, no. 9.

- pp. 727-730, Sep. 2002.

8. A. Wickenden, B. Priest, G. Erdemli. «Ion channel drug discovery: challenges and future directions» Future Med. Chem. - vol. 4, no. 5. - pp. 661-679, Apr. 2012.

9. G. Hassaine, C. Deluz, L. Grasso, R. Wyss, M. B. Tol, R. Hovius, A. Graff, H. Stahlberg, T. Tomizaki, A. Desmyter, C. Moreau, X. D. Li, F. Poitevin, H. Vogel,. H. Nury. «X-ray structure of the mouse serotonin 5-HT3 receptor». Nature. - vol. 512, - pp. 276-281, 2014.

10. K. V. Shaitan, M. Y. Antonov, Y. V. Tourleigh, O. V. Levtsova, K. B. Tereshkina, I. N. Nikolaev, M. P. Kirpichnikov. «Comparative study of molecular dynamics, diffusion, and permeability for ligands in biomembranes of different lipid composition». Biochem. Suppl. Ser. A Membr. Cell Biol. - no. 2, - pp. 73-81, Jan. 2008.

11. A. V. Avvakumov, P. N. Vabishchevich, A. O. Vasil'ev. «Metod konechnykh elementov dlia uravneniia diffuzii neitronov v geksagonal'noi geometrii» // Vestnik SVFU, 2014.- T. 11, № 5. - S. 7-18.

12. T. V. Naumenkova, M. Iu. Antonov, K. V. Shaitan. «Modelirovanie vzaimodeistviia antimikrobnogo peptida buforina-2 s membranami: rol' prolinovoi petli» // Vestnik SVFU, 2014. - T. 11, № 6. - S. 7-18.

13. M. Iu. Antonov, T. V. Naumenkova, O. V. Levtsova, K. V. Shaitan. «Issledovanie dinamiki i transmem-brannoi diffuzii metodami komp'iuternogo modelirovaniia» // «Superkomp'iuternye tekhnologii matematiches-kogo modelirovaniia»: trudy II Mezhdunarodnoi konferentsii. - 2014. - S. 16-29.

14. M. Iu. Antonov, T. V. Naumenkova, A. V. Popinako, I. N. Nikolaev, K. V. Shaitan. «Otsenka profilei potentsiala srednei sily metodom umbrella sampling dlia transmembrannogo perenosa molekuly vody». Matematicheskie zametki SVFU, 2014. - T. 21, № 3, - S. 95-105.

15. A. V. Popinako, O. V. Levtsova, M. I. Antonov, I. N. Nikolaev, K. V. Shaîtan. «The structural and dynamic model of the serotonin 5-HT3 receptor. Comparative analysis of the structure of the channel domain of pentameric ligand-gated ion channels». Biofizika. - vol. 56, no. 6. - pp. 1111-1116, Jan.

16. A. V. Pischalnikova, O. S. Sokolova. «The domain and conformational organization in potassium voltage-gated ion channels». J. Neuroimmune Pharmacol. - vol. 4, no. 1. - pp. 71-82, Mar. 2009.

17. N. Unwin. «Refined structure of the nicotinic acetylcholine receptor at 4A resolution». J. Mol. Biol.

- vol. 346, no. 4. - pp. 967-989, Mar. 2005.

18. A. V. Popinako, M. Iu. Antonov. «Izuchenie ligand-sviazyvaiushchego domena serotoninovogo 5-NT3 retseptora metodom molekuliarnoi dinamiki» // Cbornik trudov Desiatoi Mezhdunarodnoi nauchno-praktiches-koi konferentsii Vysokie tekhnologii, fundamental'nye issledovaniia, 2010. - S. 45-47.

19. J. L. F. Abascal, C. Vega. «A general purpose model for the condensed phases of water: TIP4P / 2005». J. Chem. Phys. - vol. 123, no. 23. - p. 234505, Dec. 2005.

20. H. J. C. Berendsen, J. P. M. Postma, W. F. van Gunsteren, A. DiNola, J. R. Haak. «Molecular dynamics with coupling to an external bath». J. Chem. Phys. - vol. 81, no. 8. - p. 3684, 1984.

21. B. Hess, C. Kutzner, D. van der Spoel, E. Lindahl. «GROMACS 4: Algorithms for Highly Efficient, Load-Balanced, and Scalable Molecular Simulation». J. Chem. Theory Comput. - vol. 4, no. 3. - pp. 435-447, Mar. 2008.

22. E. Fahy, S. Subramaniam, R. C. Murphy, M. Nishijima, C. R. H. Raetz, T. Shimizu, F. Spener, G. van Meer, M. J. O. Wakelam, E. A. Dennis. «Update of the LIPID MAPS comprehensive classification system for lipids». J. Lipid Res. - vol. 50 Suppl. - pp. 9-14, Apr. 2009.

23. D. P. Tieleman, L. R. Forrest, M. S. Sansom, H. J. Berendsen. «Lipid properties and the orientation of aromatic residues in OmpF, influenza M2, and alamethicin systems: molecular dynamics simulations». Biochemistry. - vol. 37, no. 50. - pp. 17554-17561, Dec. 1998.

24. W. L. Jorgensen, J. Chandrasekhar, J. D. Madura, R. W. Impey, M. L. Klein. «Comparison of simple potential functions for simulating liquid water». J. Chem. Phys. - vol. 79, no. 2. - p. 926, 1983.

25. H. M. Berman. «The Protein Data Bank: a historical perspective». Acta Crystallogr. A. - vol. 64, no. Pt 1, - pp. 88-95, Jan. 2008.

26. H. M. Berman. «The Protein Data Bank». Nucleic Acids Res. - vol. 28, no. 1. - pp. 235-242, Jan. 2000.

27. T. H. Schmidt, C. Kandt. «LAMBADA and InflateGRO2: efficient membrane alignment and insertion of membrane proteins for molecular dynamics simulations». J. Chem. Inf. Model. - vol. 52, no. 10.

- pp. 2657-2669, Oct. 2012.

28. S. K. Kandasamy, R. G. Larson. «Molecular dynamics simulations of model trans-membrane pep-tides in lipid bilayers: a systematic investigation of hydrophobic mismatch». Biophys. J. - vol. 90, no. 7.

- pp. 2326-2343, Apr. 2006.

29. C. Oostenbrink, A. Villa, A. E. Mark, W. F. van Gunsteren. «A biomolecular force field based on the free enthalpy of hydration and solvation: the GROMOS force-field parameter sets 53A5 and 53A6». J. Comput. Chem. - vol. 25, no. 13. - pp. 1656-1676, Oct. 2004.

30. W. J. Allen, J. A. Lemkul, D. R. Bevan. «GridMAT-MD: a grid-based membrane analysis tool for use with molecular dynamics». J. Comput. Chem. - vol. 30, no. 12. - pp. 1952-1958, Sep. 2009.

31. P. Lague, M. J. Zuckermann, B. Roux. «Lipid-mediated interactions between intrinsic membrane proteins: dependence on protein size and lipid composition». Biophys. J. - vol. 81, no. 1. - pp. 276-284, Jul. 2001.

32. J. F. Nagle. «Area/lipid of bilayers from NMR». Biophys. J. - vol. 64, no. 5. - pp. 1476-1481, May 1993.

33. L. F. Braganza, D. L. Worcester. «Structural changes in lipid bilayers and biological membranes caused by hydrostatic pressure». Biochemistry. - vol. 25, no. 23. - pp. 7484-7488, Nov. 1986.

34. H. U. Gally, G. Pluschke, P. Overath, J. Seelig. «Structure of Escherichia coli membranes. Phospholipid conformation in model membranes and cells as studied by deuterium magnetic resonance». Biochemistry.

- vol. 18, no. 25. - pp. 5605-5610, Dec. 1979.

35. J. E. Baenziger, H. C. Jarrell, R. J. Hill, I. C. Smith. «Average structural and motional properties of a diunsaturated acyl chain in a lipid bilayer: effects of two cis-unsaturated double bonds». Biochemistry.

- vol. 30, no. 4. - pp. 894-903, Jan. 1991.

^Hir^ir