Multiskalen-Simulation von Biomolekülen
Von der Methodenentwicklung bis zur Anwendung in der Neurobiologie
Über
Die Gruppe entwickelt und wendet Multiskalen-Methoden in der biomolekularen Simulation an (von der Quantenmechanik bis zur Grobkörnigkeit), um die Struktur/Funktion von Molekülen von neurobiologischem Interesse und deren Komplexe zu verstehen. Die Methoden reichen von der Grobkorn-/Molekularmechanik bis zur Quantenmechanik/Molekularmechanik und werden zur Untersuchung der Wirkungsweise von Neurorezeptoren und der enzymatischen Katalyse eingesetzt. Die Gruppe wendet auch fortgeschrittene Simulationstechniken und Ansätze des maschinellen Lernens an, um die Verweilzeiten zu berechnen, ein Parameter, der in der Neuropharmakologie von großer Bedeutung ist, und um die Bindung von Medikamenten an Ziele wie RNA und Neurorezeptoren zu untersuchen.
Forschungsthemen
Ausgewählte Veröffentlichungen
- van Keulen SC, Martin J, Colizzi F, Frezza E, Trpevski D, Diaz NC, Vidossich P, Rothlisberger U, Hellgren Kotaleski J, Wade RC, Carloni P, Multiscale molecular simulations to investigate adenylyl cyclase‐based signaling in the brain, 2022/6/14, WIREs Comp. Mol. Sci (2022). IF 25.1
Review on multiscale modeling, from quantum to coarse grain, of enzymes involved in a variety of GPCRs-based neurological processes. - Meyer M, Jurek B, Alfonso-Prieto M, Ribeiro R, Milenkovic VM, Winter J, Hoffmann P, Wetzel CH, Giorgetti A, Carloni P, Neumann ID. Structure-function relationships of the disease-linked A218T oxytocin receptor variant. Mol Psychiatry. 27(2): 907-917 (2022). IF:13.4
Impact of a point mutation of the neuronal GPCR oxytocin receptor, associated with autism, on structure and signaling. - Rizzi A, Carloni P, Parrinello M. Targeted Free Energy Perturbation Revisited: Accurate Free Energies from Mapped Reference Potentials. J Phys Chem Lett. 12(39): 9449-9454 (2021). IF: 6.8
Applications of ML for molecular simulations-based free energy calculations. - Ansari N, Rizzi V, Carloni P, Parrinello M. Water-Triggered, Irreversible Conformational Change of SARS-CoV-2 Main Protease on Passing from the Solid State to Aqueous Solution. J Am Chem Soc. 143(33): 12930-12934 (2021). IF: 16.4
State of the art machine learning assisted enhanced sampling methods. - Bolnykh V, Rossetti G, Rothlisberger U, Carloni P. Expanding the boundaries of ligand–target modeling by exascale calculations. Wiley Interdisciplinary Reviews: Computational Molecular Science 11(4): e1535 (2021). IF: 25.1
Review of biomolecular simulations towards the exascale. - Chiariello MG, Bolnykh V, Ippoliti E, Meloni S, Olsen JM, Beck T, Rothlisberger U, Fahlke C, Carloni P. Molecular basis of CLC antiporter inhibition by fluoride. J. Am. Chem. Soc. 142(16): 7254-7258 (2020). IF: 16.4
Application of our massively parallel code MiMiC to a large biological system. - Lyu W, Arnesano F, Carloni P, Natile G., Rossetti G. Effect of in vivo post-translational modifications of the HMGB1 protein upon binding to platinated DNA: a molecular simulation study. Nucleic Acids Res. 46(22): 11687-11697 (2018). IF: 19.2
Application of the force matching method to obtain accurate force fields from QM/MM simulations. - Casasnovas R. Limongelli V. Tiwary P. Carloni P. Parrinello M. Unbinding Kinetics of a p38 MAP Kinase Type II Inhibitor from Metadynamics Simulations. Journal of the American Chemical Society 139(13): 4780-4788 (2017). IF: 16.4
One of the first applications of metadynamics-based kinetics calculations.
Letzte Änderung: 28.10.2024