IntroductionVaccine computer-aided

Introduction

Vaccine computer-aided design (VCAD) computationally con-structs candidates for virus-like particles (VLPs), performsmolecular dynamics (MD) simulations to screen putative candi-dates, and therefore holds great promise for the efficient discoveryof vaccines.Key elements of the VCAD approach considered here includerevealing self-assembly pathways, assessing thermal stability, andpredicting likely immunogenicity for a target pathogen. However,VLP MD simulation places impractical demands on computationalresources, particularly in light of the many simulations needed inthe course of a VCAD project (e.g., to survey the effects of a range ofhost medium conditions, epitope sequences, and overall VLP struc-tures considered). Multiscale MD methods that (1) avoid the needfor calibrating [1] coarse-grained (CG) models (such as force match-ing [2], iterative Boltzmann inversion fitting [3], elastic networkmodels [4], etc), (2) provide atomic resolution based on interatomicforce fields, and (3) provide great efficiency over conventional MD,are now making this VLP VCAD possible.MD is a method to simulate the evolution in time

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

บทนำวัคซีนคอมพิวเตอร์ช่วยออกแบบ (VCAD) คอมพิวเตอร์ผู้สมัคร Con-structs สำหรับอนุภาคไวรัสเช่น (VLPs) Dynamics performsmolecular (MD) ไปยังหน้าจอจำลองสมมุติ Candi-วันและดังนั้นจึงถือสัญญาที่ดีที่มีประสิทธิภาพสำหรับองค์ประกอบ discoveryof vaccines.Key ของ วิธี VCAD ถือว่านี่ includerevealing ทุลักทุเลตนเองประกอบการประเมินเสถียรภาพทางความร้อน, andpredicting แนวโน้มภูมิคุ้มกันสำหรับเชื้อโรคเป้าหมาย อย่างไรก็ตาม VLP MD จำลองสถานที่ที่เรียกร้องทำไม่ได้ใน computationalresources โดยเฉพาะอย่างยิ่งในแง่ของการจำลองหลายที่จำเป็น inthe หลักสูตรของโครงการ VCAD (เช่นการสำรวจผลกระทบของช่วง ofHost เงื่อนไขกลางลำดับ epitope ที่และโดยรวม VLP struc-Tures การพิจารณา) . วิธีการ Multiscale MD ว่า (1) หลีกเลี่ยงการ needfor สอบเทียบ [1] เนื้อหยาบ (CG) รุ่น (เช่นแรงจับคู่ไอเอ็นจี [2], ซ้ำผกผัน Boltzmann กระชับ [3], networkmodels ยืดหยุ่น [4], ฯลฯ ), ( 2) ให้ความละเอียดของอะตอมขึ้นอยู่กับเขต interatomicforce และ (3) ให้มีประสิทธิภาพที่ดีกว่า MD ธรรมดาตอนนี้ทำนี้ VLP VCAD possible.MD เป็นวิธีการในการจำลองการวิวัฒนาการในเวลา

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

แนะนำวัคซีนการใช้คอมพิวเตอร์ช่วยในการออกแบบ ( vcad ) computationally con structs ชิงไวรัสเช่นอนุภาค ( vlps ) performsmolecular พลศาสตร์ ( MD ) จำลองหน้าจอซึ่งจันวัน ดังนั้นจึงถือสัญญาที่ดีสำหรับประสิทธิภาพ discoveryof วัคซีน องค์ประกอบหลักของ vcad วิธีการพิจารณาที่นี่ includerevealing ต่างๆแนวทาง การประเมินเสถียรภาพทางความร้อน andpredicting สามารถอาจเป็นเชื้อโรคเป้าหมาย . อย่างไรก็ตาม vlp จำลอง MD ที่ยากมาก ความต้องการ computationalresources , โดยเฉพาะอย่างยิ่งในแง่ของจำลองหลายที่จำเป็นในหลักสูตรของโครงการ vcad ( เช่น เพื่อสำรวจผลของช่วง ofhost ขนาดกลางสภาพโดยรวม vlp epitope mapping ในลำดับและโครงสร้าง ตูเรสพิจารณา ) ( 1 ) multiscale MD วิธีการหลีกเลี่ยงความต้องการสอบเทียบ [ 1 ] ที่มีเนื้อหยาบ ( CG ) รุ่น ( เช่น บังคับให้ตรงกับไอเอ็นจี [ 2 ] , [ 3 ] รวมของการกระชับ ยืดหยุ่น networkmodels [ 4 ] , ฯลฯ ) , ( 2 ) ให้ความละเอียด interatomicforce อะตอมตามสาขา และ ( 3 ) ให้ประสิทธิภาพที่ดี กว่า MD ธรรมดา ตอนนี้ทำ vlp vcad possible.md เป็นวิธีการจำลองการวิวัฒนาการในเวลา