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蛋白質中的量子物理學:人工智慧解析生物分子如何工作

2022-06-01由 ScienceAI 發表于 漁業

如何做6面錐形

編輯 | 蘿蔔皮

分子的結構動力學由潛在的勢能格局決定。錐形交叉點是連線原本分開的勢能面的漏斗。近一個世紀前,圓錐形交叉點已經是科學界備受關注的主題。

在生物學中,它們在視覺、光合作用和 DNA 穩定性方面起著關鍵作用。用於檢查錐形交叉點的準確理論方法目前僅限於小分子。實驗研究受到所需時間解析度和靈敏度的限制。

因此,當前對錐形交叉點的結構動力學理解僅限於具有大約 10 個原子的簡單分子,時間尺度約為 100 fs 或更長。光譜可以實現更好的時間解析度,但提供間接結構資訊。

在這裡,威斯康星大學與漢堡大學的研究人員合作,展示了光敏黃色蛋白質(一種 2,000 原子蛋白質)穿過錐形交叉點的幾飛秒(fs,千萬億分之一秒)、原子解析度的影片。

這些透過機器學習從實驗資料中提取的影片,揭示了透過錐形交叉點去激發的動態軌跡,產生了控制去激發過程的錐形交叉點的關鍵引數,並闡明瞭所涉及的電子勢能面的形貌。

該研究以「Few-fs resolution of a photoactive protein traversing a conical intersection」為題,於 2021 年 11 月 3 日釋出在《Nature》。

蛋白質中的量子物理學:人工智慧解析生物分子如何工作

相關背景

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作為分子幾何學函式的分子電子的量子力學能量,產生了用於原子核運動的有效勢能面。當有 d 個核自由度時,勢能面(PES)是 d 維的。在所謂的波恩-奧本海默(BO)近似中,電子自由度和核自由度是分開處理的。當兩個 PES 接觸時,BO 近似不再有效。

錐形交叉點是這種勢能簡併的區域,形成一個(d – 2)維流形,在參與的電子態之間具有發散的、非 BO 耦合。由此產生的電子自由度和振動自由度的強烈混合開闢了一條途徑,透過該途徑,分子幾何形狀的動態變化可以導致從一種電子狀態過渡到另一種電子狀態。由於這會引起激發態的超快、非輻射弛豫,因此錐形交叉點在自然界中的許多過程中起著重要作用。光活性黃色蛋白(PYP)和視黃醛中對香豆酸髮色團的反式到順式異構化是主要例子。

處理耦合電子和振動動力學的準確理論方法目前僅限於小分子。這種模擬的質量——使用量子或經典的核運動處理——取決於所涉及的 PES 的精確表徵和複雜性。例如,PYP 由 2,289 個原子組成,具有 6,861 個振動自由度。這種複雜程度使得嚴格的第一性原理電子結構計算,在可預見的未來變得不可行。

最先進的密度泛函理論可以應用於大小相當的分子,但還不能提供可靠的化學精度,特別是對於錐形交叉點。即使可以準確地求解單個分子幾何的電子薛定諤方程,作為一個整體,對勢能景觀進行充分取樣所需的分子幾何總數,隨著自由度的數量呈指數增長。

蛋白質中的量子物理學:人工智慧解析生物分子如何工作

兩個勢能面之間錐形交叉點附近的量子波包的圖示。

在實驗上,透過錐形交叉點進行電子切換的結構-動力學模式的結論性觀察,仍然難以捉摸。光泵-探針光譜提供了具有飛秒時間解析度的電子態布居動力學資訊,但它不提供對系統結構特性的直接訪問。同樣,時間分辨衍射技術,如超快電子衍射(UED)和時間分辨 X 射線衍射,到目前為止,缺乏透過錐形交叉點進行去激發所需的時間解析度。近期,有研究團隊將 UED 實驗與廣泛、複雜的從頭計算模擬相結合,完成了時間解析度為 150 fs 的 11 原子分子中錐形交叉誘導動力學的結構表徵。

蛋白質中的量子物理學:人工智慧解析生物分子如何工作

動態模式的演變作為泵 - 探針延遲時間的函式。

簡介

「為了準確瞭解自然界中的生化過程,例如某些細菌的光合作用,瞭解事件的詳細順序非常重要。」該團隊的研究人員 Santra 說,「當光照射光敏蛋白質時,它們的空間結構會發生變化,這種結構變化決定了蛋白質在自然界中的作用。」

然而,直到現在,幾乎不可能追蹤結構變化發生的確切順序。只有反應前後分子的初始和最終狀態才能用理論術語來確定和解釋。「但我們並不確切知道兩者之間的能量和形狀是如何變化的。」Santra 說,「這就像看到有人摺疊了他們的手,但你看不到他們交叉手指這樣做。」

一隻手足夠大,運動速度也足夠慢,我們可以用眼睛跟隨它,但在觀察分子時,事情就沒有那麼容易了。分子的能量狀態可以使用光譜學非常精確地確定;例如來自 X 射線鐳射器的明亮 X 射線可用於分析分子的形狀。X 射線的極短波長意味著它們可以解析非常小的空間結構,例如分子內原子的位置。然而,結果不是像照片一樣的影象,而是一個特徵干涉圖案,可以用來推斷建立它的空間結構。

由於分子水平上的運動極其迅速,因此科學家們必須使用極短的 X 射線脈衝來防止影象模糊。只有隨著 X 射線鐳射器的出現,才有可能產生足夠明亮和短的 X 射線脈衝來捕捉這些動力學。然而,由於分子動力學發生在量子物理領域,物理定律偏離了我們的日常經驗,因此只能藉助量子物理分析來解釋測量結果。

需要考慮光活性蛋白質的一個特殊特徵:入射光激發它們的電子殼層進入更高的量子態,這會導致分子形狀的初始變化。這種形狀的變化反過來會導致激發態和基態量子態相互重疊。在由此產生的量子跳躍中,激發態恢復到基態,由此分子的形狀最初保持不變。因此,量子態之間的錐形交叉為處於量子力學基態的蛋白質的新空間結構開闢了道路。

由 Santra 和 Ourmazd 領導的團隊現在首次成功解開了這種錐形交叉點處光活性蛋白的結構動力學。他們透過機器學習來做到這一點,因為對動力學的完整描述實際上需要考慮所有涉及的粒子的每一種可能的運動。同樣這也會產生無法解決的高維度的方程。

「我們研究的光敏黃色蛋白質由大約 2000 個原子組成。」DESY 首席科學家兼漢堡大學物理學教授 Santra 解釋說,「由於每個原子基本上都可以在所有三個空間維度上自由移動,因此總共有 6000 種移動選項。這導致了一個具有 6000 個維度的量子力學方程——即使是當今最強大的計算機也無法解決。」

然而,基於機器學習的計算機分析能夠識別複雜分子中原子集體運動的模式。「這就像手在移動:在那裡,我們也不是單獨觀察每個原子,而是觀察它們的集體運動。」Santra 解釋說。與集體運動的可能性顯而易見的手不同,在分子的原子中識別這些選項並不容易。即便如此,使用這種技術,計算機能夠將大約 6000 個維度減少到四個。透過展示這種新方法,Santra 的團隊還首次能夠表徵由數千個原子組成的複雜分子中量子態的錐形交叉點。

詳細的計算顯示了這個錐形交叉點是如何在四維空間中形成的,以及光敏黃色蛋白在被光激發後如何透過它回到初始狀態。科學家們現在可以以幾十飛秒為單位描述這個過程,從而加深對光敏過程的理解。

「因此,量子物理學為生物系統提供了新的見解,生物學為量子力學方法提供了新的思路。」Santra 說, 「這兩個領域在這個過程中相互促進。」

具體做了什麼

在這裡,研究人員報告了四項關鍵進展。

第一

,可以從現有的時間分辨晶體學資料中,以原子空間解析度和幾飛秒時間解析度提取超快去激發的結構動力學集體模式和軌跡。

第二

,結合易於處理和準確的計算方法,可以確定透過錐形交叉點去激發所涉及的電子態的形貌。

第三

,該方法可用於確定控制由數千個原子組成的分子的去激發動力學的關鍵集體變數和邊界條件。

第四

,資料驅動的機器學習與現有的實驗和理論技術相結合,提供了光譜的時間解析度和結構方法的空間解析度。

蛋白質中的量子物理學:人工智慧解析生物分子如何工作

從五個實驗動態軌跡推匯出的圓錐形交叉點的地形和 PYP 中相關的人口動態。

在 PYP 的說明性示例中,研究人員的方法提供了以下新見解:

1、

PYP 的反式到順式異構化過程中涉及高頻電荷振盪。

這些振盪涉及先前忽略的髮色團「外圍」區域。

2、

PYP 中上述振盪的存在已在 3-30 THz 的光譜可訪問範圍內得到獨立證實,但沒有直接的結構資訊。

研究人員的工作將實驗可訪問範圍擴充套件到 100 THz,並提供有關這些超快振盪中涉及的結構元素的高解析度空間資訊。

3、

光激發 PYP 透過五個管道之一向錐形交叉口前進,揭示了接近錐形交叉口的結構動力學軌跡。

4、

透過錐形交叉口的結構-動力軌跡已經確定,可以測量 PYP 中錐形交叉口的關鍵引數。

這些引數對於定量理解 PYP 中的 PES 流形和異構化過程至關重要。

5、

研究人員的工作在結構和光譜研究之間架起了重要的橋樑。

此連結對於全面瞭解 PYP 至關重要。

上述見解代表了對 PYP 以及廣泛的「超快」結構動力系統的理解的明顯進步。

實驗資料是在 PYP 的時間分辨(光泵、X 射線探針)系列飛秒晶體學研究中獲得的。已知這種蛋白質透過錐形交叉點進行快速的反式到順式異構化反應。資料由二維(2D)衍射快照的時間序列組成,每個快照都來自透過三維(3D)衍射體積的不同隨機中心切片。

由於光泵和 X 射線探針脈衝之間不可避免的「定時抖動」,在已知精度為 100 fs 的時間點進行光激發後記錄每個「光」2D 快照。此外,在沒有任何光激發的情況下記錄了「黑暗」快照。

通常,來自同一標稱時間點的足夠多的光 2D 快照被索引和組合(合併)以獲得 3D 衍射體積,並從那裡獲得每個時間點明暗原子結構之間的差異。時序抖動將合併的 3D 體積的時間解析度限制為 100 fs。

論文連結:https://www。nature。com/articles/s41586-021-04050-9

相關報道:https://phys。org/news/2021-11-quantum-physics-proteins-ai-unprecedented。html