Biokataliza: kemijska fizika encimskih reakcij

Cilji in kompetence

Cilj predmeta je študentom podati teoretično znanje o kemijski fiziki biomolekularnih (posebej encimskih) reakcij ter o orodjih molekularne simulacije, s katerimi lahko pojasnimo katalitično funkcijo encimov. Študentje bodo osvojili tudi veščine modeliranja in ga uporabili na izbranem primeru.
Iz primerov uporabe teoretičnih znanj pri načrtovanju novih biomolekul ali materialov z želenimi lastnostmi bodo študentje pomen modeliranja postavili v širši kontekst in ga nemara lahko tudi uporabili pri raziskovalnem delu. S tem bodo pomembno povečali interdisciplinarnost svojih raziskav. Z osvojenimi računskimi veščinami in delom na računalniški gruči pa se jim bo dodatno razširil spekter znanj in kompetenc.

Pogoji za vključitev v delo oz. za opravljanje študijskih obveznosti

/

Vsebina

(1) Osnove encimske katalize: tipični primeri encimskih reakcij, dve hipotezi o gonilni sili encimske katalize (perorganizirana elektrostatika in dinamični efekti); teorija prehodnega stanja.
(2) Osnove molekularnih simulacij: kvantna kemija (Schrödingerjeva enačba, elektronska struktura, Born-Oppenheimerjava površina, populacijska analiza); molekulska mehanika (empirična polja sil, nevezne interakcije); večnivojsko modeliranje (ab initio QM/MM in QM/MM z empirično valenčno vezjo); molekulska dinamika (integracija gibalnih enačb, vzdrževanje tlaka in temperature, daljnosežna elektrostatika, ekvilibracija & produkcijska faza & analiza); vzorčenje faznega prostora (konformacijski problem, reakcijski fazni prostor, reaktivna polja sil, ansambelska povprečja, računanje proste energije, napredne tehnike vzorčenja).
(3) Aplikacije: analiza električnega polja v encimih; načrtovanje encimov, biomolekul in materialov na podlagi elektrostatike; načrtovanje zdravil; razumevanje patologij povezanih z mutacijami encimov; uporaba encimov kot sredstev za čiščenje okolja in razstrupljanje.
(4) Praktične vaje: osnove HPC/Linuxa; osnovni protokoli kvantne kemije (geometrijska optimizacija, harmonska analiza, analiza porazdelitve naboja, računanje potencialne hiperploskve, optimizacija prehodnega stanja, računanje reakcijske poti, modeliranje solvatacije); osnovni primeri klasičnih in EVB simulacij (ekvilibracija, vzorčenje, računanje profila proste energije, vpliv topila).
(5) Individualno delo: pisni seminar iz izbranih vsebin s področja biokatalize IN/ALI projekt iz modeliranja (opis izbrane reakcije s simulacijskimi metodami). Projekt je lahko prilagojen na študentovo doktorsko tematiko.

Predvideni študijski rezultati

• Poznavanje fzikalnih osnov encimske katalize.
• Poznavanje orodij molekularne simulacije in nihove uporabe pri raziskavah ter načrtovanju biomolekul in biološko pomembnih materialov.
• Osnovne veščine molekulskega modeliranja.
• Uporaba rezultatov simulacij za razlago katalitičnih in drugih lastnosti biomolekul in biološko pomembnih materialov.
• Izboljšana raziskovalna komunikacija (pisna in ustna predstavitev projetnega dela).
• Poznavanje okolja Linux in osnovne veščine dela na računalniški gruči oz. superračunalniku (HPC).

Temeljna literatura in viri

  • A. Warshel, Computer Modeling of Chemical Reactions in Enzymes and Solutions, J. Wiley & Sons, Inc., New York, 1991. Katalog
  • J. B. Foresman, Æ Frisch, Exploring Chemistry with Electronic Structure Methods, 3rd ed., Gaussian, Inc.: Wallingford, CT, 2015. Katalog E-gradivo
  • Y. Kulkarni, S. C. L. Kamerlin, Computational physical organic chemistry using the empirical valence bond approach, Adv. Phys. Org. Chem. 2019, 53, 69-104. https://doi.org/10.1016/bs.apoc.2019.07.001
  • V. V. Welborn, L. Ruiz Pestana, T. Head-Gordon, Computational Optimization of Electric Fields for Better Catalysis Design. Nat. Catal. 2018, 1, 649-655. https://doi.org/10.1038/s41929-018-0109-2
  • A. Warshel, R. P. Bora, Perspective: Defining and quantifying the role of dynamics in enzyme catalysis, J. Chem. Phys. 2016, 144, 180901-1-17. https://doi.org/10.1063/1.4947037 E-gradivo
  • G. Jindal et al., Exploring the challenges of computational enzyme design by rebuilding the active site of a dehalogenase, PNAS 2019, 116, 389-394. https://doi.org/10.1073/pnas.1804979115 E-gradivo
  • Drugo študijsko gradivo po presoji nosilca oz. po dogovoru.
    Študijsko gradivo bo redno posodobljeno z aktualnimi pregledni članki ter izbranimi spletnimi stranmi iz tematike predmeta, objavljenimi v zadnjih petih letih.

Načini ocenjevanja

Ustni izpit, pisno poročilo o projektu (seminar), predstavitev seminarja in razprava. 40/30/30

Reference nosilca

  1. A. Prah, E. Frančišković, J. Mavri, J. Stare. Electrostatics as the Driving Force Behind the Catalytic Function of the Monoamine Oxidase A Enzyme Confirmed by Quantum Computations. ACS Catal. 2019, 9, 1231. IF=12,35.
  2. A. Prah, J. Mavri, J. Stare. An electrostatic duel: subtle differences in the catalytic performance of monoamine oxidase A and B isoenzymes elucidated at the residue level using quantum computations. PCCP 2021, 23, 26459. IF = 3,68.
  3. A. Maršavelski, J. Mavri, R. Vianello, J. Stare. Why monoamine oxidase B preferably metabolizes N-methylhistamine over histamine: evidence from the multiscale simulation of the rate-limiting step. Int. J. Mol. Sci. 2022, 23, 1910. IF = 5,92.
  4. A. Vižintin, J. Bitenc, A. Kopač Lautar, K. Pirnat, J. Grdadolnik, J. Stare, A. Randon-Vitanova, R. Dominko. Probing electrochemical reactions in organic cathode materials via in operando infrared spectroscopy. Nat. Commun. 2018, 9, 661. IF = 11,88.
  5. J. Stare, D. Hadži. Cooperativity assisted shortening of hydrogen bonds in crystalline oxalic acid dihydrate: DFT and NBO model studies. J. Chem. Theor. Comput. 2014, 10, 1817. IF = 5,50.