Применение метода главных компонент для анализа конформаций молекул липидов, полученных методом молекулярной динамики тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 03.01.02, кандидат наук Буслаев Павел Ильич

• Буслаев Павел Ильич
• кандидат наук
• 2018

Оглавление диссертации кандидат наук Буслаев Павел Ильич

Содержание

Список сокращений

Введение

Цель работы

Актуальность работы

Основные задачи исследования

Научная новизна

Практическая значимость

Методы исследования

Положения, выносимые на защиту

Апробация результатов работы

Структура диссертационной работы

Глава 1. Литературный обзор

1.1 Биологические мембраны

1.1.1 Структура биологических мембран

1.1.2 Липидные бислойные системы

1.1.3 Мембранные белки. Бактериальные родопсины

1.2 Моделирование методом молекулярной динамики

1.2.1 Основные принципы

1.2.2 Особенности практической реализации

1.2.3 Крупнозернистое моделирование

1.3 Моделирование биологических мембран методом молекулярной динамики

1.3.1 Расчёт параметров по результатам моделирования

1.3.2 Моделирование различных фазовых состояний

1.3.3 Образование пор, антимикробные пептиды

1.3.4 Искривление мембран

1.4 Метод главных компонент

1.4.1 Математическое определение

1.4.2 Применение для анализа конформаций биологических объектов

Глава 2. Материалы и методы

2.1 Моделируемые системы

2.2 Условия моделирования

2.3 Анализ конформаций липидов

2.4 Анализ конформаций белков

Глава 3. Результаты и обсуждение

3.1 Применение метода главных компонент для сравнения липидных силовых полей

3.1.1 Конформации молекул липидов

3.1.2 Влияние ориентации молекул липидов

3.1.3 Характерные временные масштабы движений молекул липидов

3.2 Влияние уровня разрешения силового поля на конформации молекул липидов

3.2.1 Конформации молекул липидов

3.2.2 Характерные временные масштабы движений молекул липидов

3.3 Влияние ненасыщенных связей в углеродных хвостах на конформации молекул липидов

3.3.1 Конформации молекул липидов

3.3.2 Характерные временные масштабы движений молекул липидов

3.4 Влияние температуры на конформации и характерные временные масштабы

3.5 Структурные различия микробных родопсинов

Заключение

Основные выводы и перспективы работы

143

Опубликованные работы по теме диссертации

Благодарности

Библиографический список использованной литературы

Список сокращений

МД - молекулярная динамика МГК - метод главных компонент PC - главная компонента АНМ - анализ нормальных мод АСМ - атомносиловая микроскопия ЯМР - ядерный магнитный резонанс УФ - ультрафиолет ИК - инфракрасный

ПГУ - периодические граничные условия АТФ - аденозинтрифосфат DOPC - диолеоилфосфатидилхолин DSPC - дистеароилфосфатидилхолин DLPC - дилауроилфосфатидилхолин DMPC - димиристоилфосфатидилхолин SOPC - стеароилолеоилфосфатидилхолин OSPC - олеоилстеароилфосфатидилхолин DPPC - дипальмитоилфосфатидилхолин

NVE - ансамбль постоянного количества частиц, объёма и энергии NVT - ансамбль постоянного количества частиц, объёма и температуры NPT - ансамбль постоянного количества частиц, давления и температуры NPyT - ансамбль постоянного количества частиц, поверхностного натяжения и температуры

АМП - антимикробные пептиды

RMSD - среднеквадратичное отклонение смещений атомов

NRMSD - нормализованное среднеквадратичное отклонение смещений атомов

KSS - статистика Колмогорова-Смирнова

RDF - распределение расстояний между атомами

PCC - коэффициент корреляции Пирсона

Введение

В настоящее время одной из важнейших задач, стоящих перед обществом, является внедрение технологий, позволяющих улучшить качество и продолжительность жизни. Развитие технологий персональной медицины опирается на современные методы изучения работы организма на микроуровне, одним из которых является моделирование методом молекулярной динамики. Наиболее сложными системами для моделирования являются мембранные системы, включающие в себя как сами биологические мембраны, так и различные добавки.

Моделирование методом молекулярной динамики позволяет рассчитывать координаты и скорости атомов изучаемой системы с помощью классического уравнения Ньютона. При этом считается, что каждый атом находится в потенциальном поле, создаваемом остальными атомами системы. Потенциал взаимодействия с ближайшими соседями предполагается гармоническим, а взаимодействие удалённых атомов описывается потенциалами Кулона и ван дер Ваальса. При этом заряд каждого атома считается фиксированным.

Параметры потенциалов подбираются эмпирически, чтобы характеристики исследуемой системы совпадали со значениями, наблюдаемыми в эксперименте. Для липидных бислоёв экспериментально измеряемые величины обычно являются усреднёнными по времени или ансамблю (например, площадь, приходящаяся на одну молекулу липида; распределение электронных плотностей вдоль нормали к поверхности мембраны; параметры порядка углеводородных цепей и др.). В связи с этим, при анализе результатов моделирования, обычно рассчитываются такие же усреднённые характеристики, которые, однако, не позволяют охарактеризовать отдельные молекулы липидов.

В отличие от липидов, анализ конформаций отдельных белков, которые также являются важной составляющей мембранных систем, проводился неоднократно. Для этого использовались различные подходы. Большие структурные изменения, например, происходящие в процесса фолдинга белков, могут быть описаны при помощи марковских процессов, с выделением промежуточных квазиустойчивых состояний белка. Меньшие структурные изменения могут быть проанализированы при помощи метода главных компонент - линейного преобразования пространства, позволяющего выделить наиболее важные элементы в данных. Метод главных компонент,

применённый к конформациям белка, совершающего колебания около положения равновесия, даёт результаты сходные с результатами, получаемыми с помощью анализа нормальных мод. Однако, метод главных компонент не использует предположение гармонического потенциала и, соответственно, может быть применён к более широкому кругу систем.

В данной работе, метод главных компонент впервые применен к анализу структур молекул липидов. Разработанный подход использован для получения результатов в области моделирования липидных систем посредством молекулярной динамики.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Применение метода главных компонент для анализа конформаций молекул липидов, полученных методом молекулярной динамики»

Цель работы

Целями данной работы являются:

1. Проведение моделирования мембранных систем методом молекулярной динамики с использованием различных силовых полей для последующего анализа и сравнения получаемых результатов

2. Разработка подхода к анализу конформаций и динамики молекул липидов с помощью метода главных компонент

3. Разработка подхода к прямому количественному сравнению конформаций и динамики молекул липидов, получаемых в различных моделированиях, с помощью метода главных компонент

4. Изучение влияния выбранного силового поля на получаемые конформации и динамику молекул липидов

5. Изучение влияния уровня разрешения силовых полей на получаемые конформации и динамику молекул липидов

Актуальность работы

Биологические мембраны являются одними из важнейших частей живых клеток, выполняя большое количество активных и пассивных функций. Входящие в их состав мембранные белки являются мишенями для более чем 50% представленных на рынке лекарств. При этом, биологические мембраны являются также и одними из наиболее

сложных для изучения как экспериментальными, так и вычислительными методами систем.

Вычислительные методы в последнее время играют все большую роль в исследовании биологических объектов, что было отмечено Нобелевской премией по химии 2013 года (Карплус, Левитт и Варшель). Одной из основных задач в усовершенствовании вычислительных методов является повышение точности и скорости получения результатов расчёта. При решении данных задач полезными оказываются методы обработки больших данных и машинного обучения.

В настоящее время моделирование методом молекулярной динамики широко используется в научной среде, позволяя получить информацию, дополняющую экспериментальные подходы. Моделирование используется для изучения большого количества систем таких как мицеллы, липидные бислои и везикулы, липидные кубические и гексагональные фазы. Такие важные физиологические процессы, как образование пор в мембране, слияние и разделение мембран и др. активно изучаются при помощи моделирования методом молекулярной динамики. Также данный метод позволяет изучать влияние добавок, начиная от мелких молекул и вплоть до мембранных белков, на мембранную систему.

Моделирование биологических мембран затруднено необходимостью описывать поведение не только водного растворителя, окружающего интересующие нас объекты, но и липидов, составляющих основу мембраны. Один из важных факторов успешного моделирования - применение правильного набора параметров, описывающих взаимодействие между атомами системы (силовое поле). Для проверки липидных силовых полей используют величины, которые можно измерить экспериментально: плотности, поверхностное натяжение, модули упругости, потенциалы диполей, данные о диффузии, данные рентгеновской дифракции, параметры порядка ядер дейтерия, полученные методом ЯМР, а также времена спин-релаксации. Все эти характеристики являются макроскопическими и практически не содержат информации о конформациях отдельных молекул липидов. Поэтому, при исследовании мембранных систем при помощи моделирования методом молекулярной динамики в основном рассчитываются лишь макроскопические параметры: площадь, приходящаяся на молекулу липида, распределения электронных плотностей для различных химических групп, диффузия молекулы липида как целого. Другие рассчитываемые величины, как например параметры порядка, описывают определенные движения молекулы, но не движения молекулы целиком. В последнее время все больше внимания уделяется сравнению

наборов параметров для мембранных систем, используемых для расчёта взаимодействия между атомами при моделировании методом молекулярной динамики. Однако в этих работах внимание уделяется лишь усреднённым макропараметрам, а не локальным движениям молекул липидов.

Анализ конформаций молекул липидов методом главных компонент, являющийся темой данного исследования - это новейший способ анализа больших данных, получаемых при моделирование мембранных систем методом молекулярной динамики. Разработанный метод позволит уточнить используемые для моделирования силовые поля, количественно изучать поведение разнообразных мембранных систем, тем самым упрощая и ускоряя, в том числе, процесс разработки лекарств, действующих на биологические мембраны и их компоненты.

Основные задачи исследования

Для проверки возможности применения метода главных компонент для анализа конформаций и динамики молекул липидов необходимо получить траектории липидных бислоёв, рассчитанные с помощью различных силовых полей. В частности, необходимо моделирование бислойных систем с использованием различных современных силовых полей.

Следующая задача - применение метода главных компонент для анализа конформаций молекул липидов, получаемых при моделировании. На этом этапе необходимо разработать алгоритмы, позволяющие количественно описать конформационное пространство, доступное молекулам липидов при моделировании, и алгоритмы, которые позволят оценивать динамику процесса обхода доступных конформаций. Далее, необходимо разработать алгоритмы, позволяющие напрямую сравнивать конформации и динамику молекул липидов, получаемые при моделировании с использованием различных силовых полей.

Разработанные алгоритмы анализа и сравнения далее необходимо применить для рассчитанных траекторий. На этом этапе необходимо провести тщательную проверку и обработку разработанных алгоритмов и получить финальные результаты. Интерпретация полученных результатов, поможет найти слабые места тестируемых силовых полей.

Один из возможных способов ускорения расчётов при моделировании методом молекулярной динамики - это использование крупнозернистых силовых полей. При таком подходе несколько атомов молекулы объединяются в одну частицу-«псевдоатом» и рассматривается только взаимодействие этих частиц. Ускорение получается за счёт заметного уменьшения количества взаимодействующих частиц, однако, при этом очевидно теряются некоторые детали. Заключительной задачей данной работы, является изучение влияния уровня разрешения силового поля на конформации и динамику молекул липидов.

Научная новизна

В данной работе впервые представлен метод анализа конформаций молекул липидов с помощью метода главных компонент, единственный из известных на сегодняшний день методов анализа молекул липидов, позволяющий количественно описывать конформационную динамику отдельных молекул липидов. Результаты анализа показывают принципиальные различия между силовыми полями, применяемыми для моделирования молекул липидов, а также позволяют оценить характерные временные масштабы процессов, происходящих с отдельными молекулами липидов. Также, анализ позволил напрямую сравнить конформации липидов, промоделированных с помощью силовых полей различного разрешения.

Практическая значимость

Практическая ценность результатов диссертации заключается в том, что:

1. Численно охарактеризовано пространство конформаций, доступное молекуле липида. Показано, какое минимальное число степеней свободы необходимо для эффективного описания конформаций молекул липидов. Показано, что основной степенью свободы для всех изученных липидных силовых полей является движение углеводородных хвостов навстречу друг другу в плоскости молекулы липида.

2. Численно определены характерные временные масштабы, необходимые для эффективного обхода пространства доступных конформаций. Сформулированы рекомендации по выбору минимальной длительности моделирования.

3. Показано, как численно и с сохранением всей информации сравнить конформации и динамику молекул липидов, промоделированных с использованием различных силовых полей; как численно измерить влияние параметров системы, таких как температура, кривизна, добавки, на поведение липидов.

4. Показано, что разработанный подход позволяет выявлять критические различия между силовыми полями. Показаны различия между современными широко используемыми силовыми полями.

5. Устранение обнаруженных различий может быть использовано для дальнейшего уточнения и улучшения существующих липидных силовых полей, в том числе силовых полей низкого разрешения.

6. Показано, что различия между силовыми полями последнего поколения существенно меньше, чем между предыдущими версиями силовых полей. Выделены силовые поля, дающие сильно отличающиеся и, скорее всего, недостоверные результаты.

7. Показано, что крупнозернистое силовое поле сохраняет от 75 до 100% наиболее коллективных конформационных изменений, которые описывают более 90% вариации конформационных изменений молекулы липида.

8. Показано, что ускорение динамики при использовании крупнозернистых силовых полей происходит неравномерно: для коллективных движений ускорение не так велико, как для локальных конформационных изменений молекулы липида.

Методы исследования

В работе были использованы следующие методы и технологии:

1. Моделирование методом молекулярной динамики

2. Структурное выравнивание методом Кабша

3. Методы линейной алгебры для расчёта матриц ковариации и главных компонент

4. Статистические методы для анализа результатов

5. Программирование на языках Python, Mathematica, Tcl и С

6. Визуализация молекулярных структур при помощи программного обеспечения PyMOL

Положения, выносимые на защиту

1. Показано, что метод главных компонент может быть использован для изучения конформаций и динамики молекул липидов. Определены основные коллективные движения (степени свободы) атомов липидных молекул и соответствующие им характерные временные масштабы.

2. Показано, что различия между липидными силовыми полями последнего поколения существенно меньше, чем между предыдущими версиями силовых полей. Выделены силовые поля, дающие сильно отличающиеся и, скорее всего, недостоверные результаты. Показано, что крупнозернистое силовое поле сохраняет от 75 до 100% наиболее коллективных конформационных изменений, которые описывают более 90% вариации конформационных изменений молекулы липида.

3. Показано, что на уровне отдельных липидов внесение ненасыщенных связей в углеводородные хвосты молекул липидов приводит к их разупорядочению, тогда как динамика остается практически неизменной; увеличение температуры, наоборот, незначительно влияет на конформации молекул липидов, но существенно ускоряет обход пространства доступных состояний.

Апробация результатов работы

Основные результаты работы докладывались на следующих научных конференциях и семинарах:

1. 2017, 60 конференция МФТИ, Разработка программного обеспечения для автоматического анализа конформаций молекул липидов методом главных компонент

2. 2017, 60 конференция МФТИ, Применение метода главных компонент для исследования динамики липидов в мембранных системах

3. 2017, 60 конференция МФТИ, Моделирование фазовых переходов в липидных системах

4. 2017, The future of biomembrane simulations: hidden pitfalls and future challenges, Principal Components Analysis of Lipid Molecule Conformations in Atomistic and CG simulations"

5. 2017, MARTINI Workshop 2017, "Principal Components Analysis of Lipid Molecule Conformations in Atomistic and CG Simulations"

6. 2016, 59 конференция МФТИ, Статистический анализ динамики липидов в биологической мембране: развитие и перспектива метода главных компонент

7. 2016, Biomembranes2016, Principal components analysis of lipid molecule motions in molecular dynamics simulation

8. 2016, Gordon Research Conference - Computational Chemistry, Principal components analysis of lipid molecule motions in molecular dynamics simulation

9. 2016, Gordon Research Seminar - Computational Chemistry, Principal components analysis of lipid molecule motions in molecular dynamics simulation

10. 2015, 58 конференция МФТИ, Статистический анализ динамики липидов в мембране

11. 2014, Biomembranes2014, Principal components analysis of lipid molecule motions in molecular dynamics simulation

12. 2014, From Computational Biophysics to Systems Biology, Principal components analysis of lipid molecule motions in molecular dynamics simulation

13. 2013, 56 конференция МФТИ, Статистический анализ динамики липидов в мембране

По материалам диссертации опубликовано 3 статьи в рецензируемых журналах, входящих в список, утверждённый Высшей аттестационной комиссией.

Структура диссертационной работы

Диссертационная работа включает в себя введение, три основные главы и заключение. Во введении сформулированы цели и задачи исследования, обоснована актуальность выбранной темы, отражены научная новизна и практическая значимость данной работы, описаны методы, использованные для проведения исследования. В первой главе рассматривается современное состояние проблем изучения мембран. В том числе рассматриваются проблема применения моделирования методом молекулярной динамики для изучения мембранных система и задача анализа, получаемых данных. Во второй главе рассматриваются процедуры подготовки систем, исследованных в данной работе, запуска моделирования методом молекулярной динамики и анализа полученных результатов. В третьей главе представлены результаты анализа конформаций и

динамики молекул липидов, получаемых при моделировании методом молекулярной динамики, с помощью метода главных компонент. В том числе приведены результаты сравнения современных липидных силовых полей, изучения влияния уровня разрешения силового поля, наличия ненасыщенных связей в углеводородных хвостах липидов и температуры на конформации и динамику молекул липидов. В заключении диссертационной работы приведены основные выводы и перспективы развития темы, а также приведён список цитируемой литературы.

Глава 1. Литературный обзор 1.1 Биологические мембраны 1.1.1 Структура биологических мембран

Клетка - мельчайшая единица жизни - является основным строительным блоком для всех живых организмов. Одним из важнейших структурных элементов клетки является мембрана, которая отделяет внутренние органеллы клеток от внешней среды. Клетки эволюционировали в течение миллиардов лет и могут быть найдены в самых разных формах. Простейшими клетками являются прокариотические бактерии, окружённые одним или двумя слоями тонкой мембраны и содержащие несколько внутренних структур. Напротив, клетки эукариотических организмов состоят из большого числа отдельных органелл. Каждая органелла обычно отвечает за конкретную задачу: ядро клетки обрабатывает генетический материал; митохондрии генерируют химическую энергию клетки; эндоплазматический ретикулум (ER) важен для синтеза и обмена веществ; аппарат Гольджи отвечает за сортировку и упаковку макромолекул и т.д. Хотя органеллы структурно отличаются и выполняют разнообразные функции, все они, как и сама клетка, окружены мембранами. Мембраны имеют решающее значение в биологии как барьеры для защиты и отделения враждебной внешней среды от внутриклеточного пространства, в котором постоянно происходят процессы, обеспечивающие жизнедеятельность клетки (рисунок 1.1). Толщина мембран составляет порядка 4 нм, и, несмотря на это, мембрана надёжно защищает внутренний мир клетки от проникновения молекул из внешней среды. В то же время, мембраны очень эластичны и прочны. Они могут заметно изгибаться при приложении напряжения, но при этом повредить мембрану практически невозможно.

Такими свойствами мембраны обязаны своей структуре. Основу биологических мембран составляют молекулы липидов, образующие бислой, и встроенные в этот бислой белки. Липиды - это амфифильные молекулы, состоящие из небольших полярных «головных» групп и длинных неполярных гидрофобных углеродных хвостов. Такая структура приводит к тому, что липиды хорошо растворяются в органических растворителях и практически не растворяются в воде [383]. В мембране липиды ориентируются таким образом, чтобы, по возможности, уменьшить взаимодействие

гидрофобных углеродных хвостов с полярными молекулами воды. В итоге гидрофобные хвосты ориентированы внутрь мембраны, а гидрофильные «головные» группы смотрят наружу. Так образуется бислойной липидная структура.

Эукариота Прокариота

Ядерная Митохондрия

Рисунок 1.1 - клетки эукариот (слева) и прокариот (справа). В клетках прокариот присутствуют лишь несколько структурных компонентов и генетический метериал хранится в неупорядоченном комплексе. В клетках эукариот содержится большое число разделённых органелл, каждая из которых окружена собственной мембраной. В частности, генетический материал хранится в клеточном ядре, отделённом мембраной от остальных клеточных органелл [6]

Долгое время открытым вопросом для научного сообщества оставалась структура биологических мембран. Изначально, общепринятыми моделями для структуры клеточной мембраны были юнитная модель Робертсона [346] и трёхслойная модель Дэвидсона-Даниэлли (белки-липиды-белки) [84]. Трёхслойная модель мембраны использовала предложенную Гортером и Гренделем бислойную липидную систему в качестве сердцевины, по обе стороны которой находились слои белков [130]. После наблюдения Пинто да Силвой и Барнтоном [377] внутренней структуры мембран и открытия трансмембранных белков [393] к трёхслойной модели были добавлены трансмембранные компоненты. Однако, основой моделью осталась трехслойная структура, в которой большинство белков находились снаружи бислоя и были связаны с ним электростатическими и различными гидрофильными силами. Все альтернативные модели мембраны имели ряд определённых ограничений. С их помощью невозможно

было объяснить существующие на тот момент экспериментальные данные о структуре мембран [296, 383, 393]. Наконец, в 1972 году была предложена жидко-мозаичная модель строения мембраны, которая актуальна и по сей день. Данная модель объясняла существующие на тот момент данные о мембранных белках, о структурах липидов и их динамике, и помогала планировать эксперименты и предсказывать будущие результаты [296, 383]. Так, жидко-мозаичная модель мембраны впервые смогла объяснить быстрые латеральные движения компонентов и способность составляющих мембраны значительно изменять свои взаимные расположения [296, 383].

В жидко-мозаичной модели мембрана представляется в виде матрицы, состоящей в основном из жидкого бислоя липидов с подвижными глобулярными интегральными мембранными белками и гликопротеинами, встроенными в липидный бислой (рисунок 1.2) [296, 383]. Научное сообщество на протяжении долгого времени искали подтверждения гипотезы о жидко-мозаичном строении мембраны и подвижности липидных молекул в плоскости мембраны [27, 45, 58, 72, 99, 125, 235, 255, 278, 352, 369, 381]. Например, Эдинин, исследуя историю изучения структуры мембран, нашёл достаточное количество фактов, подтверждающих предположение о том, что липиды в мембране образуют бислойную структуру [99]. Существование встроенных в мембрану трансмембранных белков, способных совершать поступательные и вращательные движения в плоскости мембраны подтверждалось рядом структурных и спектроскопических экспериментов [21, 99, 100, 123, 126, 173, 191, 227, 276, 295-297, 382, 383, 391, 393, 446, 447, 463].

Рисунок 1.2 - Жидко-мозаичная модель мембраны. Мембранные белки окружены жидким липидным бислоем и пронизывают мембрану насквозь или частично встроены в неё. На рисунке не показаны ассоциированные с мембраной структуры [383]

С того момента, как жидко-мозаичная модель мембраны впервые стала доступна научному сообществу, она несколько изменилась (стала менее гомогенной) [295], но смогла объяснить ряд важных структурных особенностей, таких как агрегация белков и образование специальных липидных доменов [23, 61, 83, 98, 99, 106, 150, 169, 174, 215217, 220, 228, 237, 238, 275, 288, 314, 327, 338, 339, 361, 366, 378-380, 387, 388, 392, 430, 458]. При этом базовые структурные элементы модели остались неизменными. В следующих частях данного обзора подробно будут рассмотрены эти базовые составляющие - бислойные липидные системы и мембранные белки.

1.1.2 Липидные бислойные системы

Липиды - это амфифильные молекулы, содержащие одновременно гидрофильную и гидрофобную часть. Наиболее распространёнными липидами в мембранах являются фосфолипиды, содержащие фосфатную группу [241]. Так, в фосфоглицеролипидах - наиболее распространённом классе фосфолипидов - две гидрофобные ацильные цепи замещают две гидроксильные группы глицерина, а фосфат замещает третью гидроксильную группу глицерина. Часто к фосфату присоединятся гидрофильные группы, например, холин в молекулах фосфатидилхолина (рисунок 1.3а). В других классах фосфоглицеролипидов гидроксильная группа фосфата может замещаться на другие соединения, такие как этаноламин, серин, инозитол и другие. При этом, отрицательный заряд на фосфате, а также заряженные группы на присоединённом к фосфату остатке сильно взаимодействует с водой, что и делает головную группу липида гидрофильной.

Сфингомиелин, фосфолипид, который не имеет глицеринового основания, в основном встречается в плазматических мембранах и выполняет ряд важных функций в мембранах (рисунок 1.3Ь). Вместо глицеринового основания он содержит сфингозин, аминоспирт с длинной ненасыщенной углеводородной цепью. В сфингомиелине терминальная гидроксильная группа сфингозина замещается фосфохолином, т.е. гидрофильная головная группа у сфингомиелина и фосфатидилхолина одинаковы.

Холестерол и его производные составляют ещё один важный класс мембранных липидов. В основе структуры холестерола лежат четыре кольца углеводорода (рисунок 1.4). Холестерол - основной стероидный компонент животных тканей - имеет гидроксильную группу на одном кольце (рисунок 1.4), что позволяет ему

взаимодействовать с водой. Холестерол особенно обилен в плазматической мембране клеток млекопитающих, но отсутствует в большинстве прокариотических клеток. Благодаря наличию холестерола, мембраны становятся более жёсткими [241 ].

Рисунок 1.3 - Химические структуры молекул липидов. На всех панелях жёлтым цветом показаны гидрофобные области, а синим - гидрофильные. Слева показана структура фосфатидилхолина, справа сфингомиелина [241]

Глицерофосфолипиды, которые были предметом изучения данной работы, именуются в первую очередь по глицериновому основанию, к которому в положениях sn-1 и sn-2 присоединены две цепи жирных кислот, а во-вторых, по химической группе, присоединённой к фосфату в положении sn-3. Цепи жирных кислот могут отличаться по длине и насыщенности, но, обычно, &п-1 цепь является насыщенной пальмитиновой (16:0) или стеариновой (18:0) кислотой. ^п-2-цепь обычно содержит от 16 до 20 атомов углерода и ненасыщена. Например, в sn-2 положении к глицерину могут быть присоединены олеиновая (18:1А9) или линолевая (18:2Д9,12) кислоты. Выражение 16:0 определяет состав жирной ацильной цепи. Первое число (16) показывает количество углеродов в цепи, а второе (0) - количество двойных связей. Положение двойных связей может быть задано с помощью символа А, например, Д9,12. Числа, стоящие после символа А, показывают, что между 9 и 10, и между 12 и 13 атомами углерода, начиная с карбонильного конца ацильной цепи, есть двойная связь.

Холестерол

2«

СИ,

I 27

НС СН.

I

г*СН2

I

"СН,

Рисунок 1.4 - Структура стероидов всегда включает 4 углеводородных кольца А, В, С и D, углероды которых нумеруются стандартным образом. Жёлтым цветом показана гидрофобная область, синим - гидрофильная [241]

Спонтанная сборка бислойной липидной структуры обуславливается гидрофобным эффектом [2]. Липидный бислой имеет множество замечательных свойств. Во-первых, это одна из немногих систем, которые образуют двумерную гибкую жидкую фазу, без дальнего внутреннего порядка. Кроме того, липидные мембраны проявляют сложное фазовое поведение в диапазоне температур от 10 °С до 80 °С [204]. При низких температурах липидный бислой находится в субгелевой (ЬС) фазе и углеводородные цепи полностью упорядочены. Увеличение гидратации головных групп приводит к переходу в гелевую (ЬР') фазу. В гелевой фазе хвосты липидов остаются упорядоченными, но наклоняются относительно нормали мембраны. При дальнейшем повышении температуры в бислое начинают чередоваться участки (субдомены) упорядоченных и неупорядоченных липидов. Образуется так называемая рифлёная (РР') фаза. При более высоких температурах бислой переходит в фазу с полностью неупорядоченными цепями - жидкую (Ьа) фазу. Переход РР' ^ Ьа известен как основной переход липидного бислоя [291]. В биологических мембранах основным состоянием липидных бислойных систем является именно жидкая фаза. Однако, фазовые диаграммы липидных мембран являются очень интересной проблемой. Для бинарных и третичных мембран (состоящих из двух или трёх различных типов липидов) фазовые диаграммы становятся всё более сложными [381]. Интересно, что возможна

ситуация, когда при фазовом переходе меняется геометрия системы. Так могут образовываться обратные гексагональные фазы или мицеллы (рисунок 1.5). На конкретную геометрию и фазу влияет множество факторов, в том числе температура, гидратация и концентрация ионов [81, 289]. Гидратированные фосфолипиды при физиологической температуре обычно образуют бислойную структуру.

При изучении свойств бислойных липидных систем обычно анализируются ориентация головной группы или углеводородных гидрофильных цепей, угол наклона гидрофобных цепей, площади, приходящиеся на один липид, параметры порядка углеводородных цепей, и другие аналогичные характеристики. Однако, липидная жидкая фаза является очень подвижной [292], и в связи с этим все измеряемые параметры являются усреднёнными по принимаемым липидами возможным структурам.

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Буслаев Павел Ильич, 2018 год

Библиографический список использованной литературы

1. Shamshirgar D.S., Hess B., Tornberg A.-K. A comparison of the Spectral Ewald and Smooth Particle Mesh Ewald methods in GROMACS // arXiv:1712.04718 [math]. 2017.

2. Gunstone F.D., Harwood J.L., Dijkstra A.J. The Lipid Handbook with CD-ROM, Third Edition / F.D. Gunstone, J.L. Harwood, A.J. Dijkstra, CRC Press, 2007. 808 c.

3. Brooks C.L., Karplus M., Pettitt B.M. Proteins: A Theoretical Perspective of Dynamics, Structure, and Thermodynamics / C.L. Brooks, M. Karplus, B.M. Pettitt, John Wiley & Sons, 1990. 282 c.

4. Cui Q., Bahar I. Normal Mode Analysis: Theory and Applications to Biological and Chemical Systems / Q. Cui, I. Bahar, CRC Press, 2005. 448 c.

5. Allen M.P., Tildesley D.J. Computer Simulation of Liquids: Second Edition / M.P. Allen, D.J. Tildesley, Oxford University Press, 2017. 641 c.

6. Cell (biology) // Wikipedia. 2018.

7. Abdi H., Williams L.J. Principal component analysis // Wiley Interdisciplinary Reviews: Computational Statistics. 2010. № 4 (2). C. 433-459.

8. Abraham M.J. [и др.]. GROMACS: High performance molecular simulations through multilevel parallelism from laptops to supercomputers // SoftwareX. 2015. (1-2). C. 19-25.

9. Ahlstrom P., Berendsen H.J.C. A molecular dynamics study of lecithin monolayers // The Journal of Physical Chemistry. 1993. № 51 (97). C. 13691-13702.

10. Alenghat F.J., Golan D.E. Chapter Three - Membrane Protein Dynamics and Functional Implications in Mammalian Cells Functional Organization of Vertebrate Plasma Membrane / под ред. V. Bennett, Academic Press, 2013. 89-120 с.

11. Alper H.E., Bassolino D., Stouch T.R. Computer simulation of a phospholipid monolayer-water system: The influence of long range forces on water structure and dynamics // The Journal of Chemical Physics. 1993. № 12 (98). C. 9798-9807.

12. Alper H.E., Bassolino-Klimas D., Stouch T.R. The limiting behavior of water hydrating a phospholipid monolayer: A computer simulation study // The Journal of Chemical Physics. 1993. № 7 (99). C. 5547-5559.

13. Amadei A. [h gp.]. An Efficient Method for Sampling the Essential Subspace of Proteins // Journal of Biomolecular Structure and Dynamics. 1996. № 4 (13). C. 615-625.

14. Amadei A., Ceruso M.A., Di Nola A. On the convergence of the conformational coordinates basis set obtained by the essential dynamics analysis of proteins' molecular dynamics simulations // Proteins: Structure, Function, and Bioinformatics. 1999. № 4 (36). C. 419-424.

15. Amadei A., Linssen A.B.M., Berendsen H.J.C. Essential dynamics of proteins // Proteins: Structure, Function, and Bioinformatics. 1993. № 4 (17). C. 412-425.

16. Andersen H.C. Molecular dynamics simulations at constant pressure and/or temperature // The Journal of Chemical Physics. 1980. № 4 (72). C. 2384-2393.

17. Andreeva A. [h gp.]. SCOP2 prototype: a new approach to protein structure mining // Nucleic Acids Research. 2014. № D1 (42). C. D310-D314.

18. Anezo C. [h gp.]. Methodological Issues in Lipid Bilayer Simulations // The Journal of Physical Chemistry B. 2003. № 35 (107). C. 9424-9433.

19. A. Rackers J. [h gp.]. An optimized charge penetration model for use with the AMOEBA force field // Physical Chemistry Chemical Physics. 2017. № 1 (19). C. 276-291.

20. Atilgan A.R. [h gp.]. Anisotropy of Fluctuation Dynamics of Proteins with an Elastic Network Model // Biophysical Journal. 2001. № 1 (80). C. 505-515.

21. Axelrod D. Lateral motion of membrane proteins and biological function // The Journal of Membrane Biology. 1983. № 1 (75). C. 1-10.

22. Ayton G., Voth G.A. Bridging Microscopic and Mesoscopic Simulations of Lipid Bilayers // Biophysical Journal. 2002. № 6 (83). C. 3357-3370.

23. Bagatolli L.A. [h gp.]. An outlook on organization of lipids in membranes: Searching for a realistic connection with the organization of biological membranes // Progress in Lipid Research. 2010. № 4 (49). C. 378-389.

24. Baker C.M. Polarizable force fields for molecular dynamics simulations of biomolecules // Wiley Interdisciplinary Reviews: Computational Molecular Science. 2015. № 2 (5). C. 241254.

25. Balsera M.A. [h gp.]. Principal Component Analysis and Long Time Protein Dynamics // The Journal of Physical Chemistry. 1996. № 7 (100). C. 2567-2572.

26. Bamann C. [h gp.]. Proteorhodopsin // Biochimica et Biophysica Acta (BBA) -Bioenergetics. 2014. № 5 (1837). C. 614-625.

27. Bangham A.D. Lipid Bilayers and Biomembranes // Annual Review of Biochemistry. 1972. № 1 (41). C. 753-776.

28. Baron R. [h gp.]. Comparison of Atomic-Level and Coarse-Grained Models for Liquid Hydrocarbons from Molecular Dynamics Configurational Entropy Estimates // The Journal of Physical Chemistry B. 2006. № 16 (110). C. 8464-8473.

29. Baron R. [h gp.]. Configurational Entropies of Lipids in Pure and Mixed Bilayers from Atomic-Level and Coarse-Grained Molecular Dynamics Simulations // The Journal of Physical Chemistry B. 2006. № 31 (110). C. 15602-15614.

30. Baron R. [h gp.]. Comparison of Thermodynamic Properties of Coarse-Grained and Atomic-Level Simulation Models // ChemPhysChem. 2007. № 3 (8). C. 452-461.

31. Basconi J.E., Shirts M.R. Effects of Temperature Control Algorithms on Transport Properties and Kinetics in Molecular Dynamics Simulations // Journal of Chemical Theory and Computation. 2013. № 7 (9). C. 2887-2899.

32. Beja O. [h gp.]. Bacterial Rhodopsin: Evidence for a New Type of Phototrophy in the Sea // Science. 2000. № 5486 (289). C. 1902-1906.

33. Beja O. [h gp.]. Proteorhodopsin phototrophy in the ocean // Nature. 2001. № 6839 (411). C. 786-789.

34. Bekker H. [h gp.]. An Efficient, Box Shape Independent Non-Bonded Force and Virial Algorithm for Molecular Dynamics // Molecular Simulation. 1995. № 3 (14). C. 137-151.

35. Bereau T., Deserno M. Enhanced Sampling of Coarse-Grained Transmembrane-Peptide Structure Formation from Hydrogen-Bond Replica Exchange // The Journal of Membrane Biology. 2015. № 3 (248). C. 395-405.

36. Berendsen H.J., Hayward S. Collective protein dynamics in relation to function // Current Opinion in Structural Biology. 2000. № 2 (10). C. 165-169.

37. Berendsen H.J.C. [h gp.]. Interaction Models for Water in Relation to Protein Hydration The Jerusalem Symposia on Quantum Chemistry and Biochemistry / Springer, Dordrecht, 1981. 331-342 c.

38. Berendsen H.J.C. [h gp.]. Molecular dynamics with coupling to an external bath // The Journal of Chemical Physics. 1984. № 8 (81). C. 3684-3690.

39. Berendsen H.J.C., Grigera J.R., Straatsma T.P. The missing term in effective pair potentials // The Journal of Physical Chemistry. 1987. № 24 (91). C. 6269-6271.

40. Berger O., Edholm O., Jahnig F. Molecular dynamics simulations of a fluid bilayer of dipalmitoylphosphatidylcholine at full hydration, constant pressure, and constant temperature // Biophysical Journal. 1997. № 5 (72). C. 2002-2013.

41. Berman H.M. [h gp.]. The Protein Data Bank, 1999- International Tables for Crystallography / Springer, Dordrecht, 2006. 675-684 c.

42. Bernardi R.C., Melo M.C.R., Schulten K. Enhanced sampling techniques in molecular dynamics simulations of biological systems // Biochimica et Biophysica Acta (BBA) - General Subjects. 2015. № 5 (1850). C. 872-877.

43. Berndt A. [h gp.]. Structure-Guided Transformation of Channelrhodopsin into a Light-Activated Chloride Channel // Science. 2014. № 6182 (344). C. 420-424.

44. Bivin D.B., Stoeckenius W. Photoactive Retinal Pigments in Haloalkaliphilic Bacteria // Microbiology. 1986. № 8 (132). C. 2167-2177.

45. Blasie J.K., Worthington C.R. Planar liquid-like arrangement of photopigment molecules in frog retinal receptor disk membranes // Journal of Molecular Biology. 1969. № 3 (39). C. 417-439.

46. Blood P.D., Ayton G.S., Voth G.A. Probing the Molecular-Scale Lipid Bilayer Response to Shear Flow Using Nonequilibrium Molecular Dynamics // The Journal of Physical Chemistry B. 2005. № 39 (109). C. 18673-18679.

47. Board J.A. [h gp.]. Accelerated molecular dynamics simulation with the parallel fast multipole algorithm // Chemical Physics Letters. 1992. № 1 (198). C. 89-94.

48. Bocharov E.V. [h gp.]. Helix-helix interactions in membrane domains of bitopic proteins: Specificity and role of lipid environment // Biochimica et Biophysica Acta (BBA) -Biomembranes. 2017. № 4 (1859). C. 561-576.

49. Bockmann R.A. [h gp.]. Effect of Sodium Chloride on a Lipid Bilayer // Biophysical Journal. 2003. № 3 (85). C. 1647-1655.

50. Bockmann R.A. [h gp.]. Kinetics, Statistics, and Energetics of Lipid Membrane Electroporation Studied by Molecular Dynamics Simulations // Biophysical Journal. 2008. № 4 (95). C. 1837-1850.

51. Bogomolni R.A., Spudich J.L. Identification of a third rhodopsin-like pigment in phototactic Halobacterium halobium // Proceedings of the National Academy of Sciences. 1982. № 20 (79). C. 6250-6254.

52. Bond P.J., Sansom M.S.P. Insertion and Assembly of Membrane Proteins via Simulation // Journal of the American Chemical Society. 2006. № 8 (128). C. 2697-2704.

53. Bond P.J., Sansom M.S.P. Bilayer deformation by the Kv channel voltage sensor domain revealed by self-assembly simulations // Proceedings of the National Academy of Sciences. 2007. № 8 (104). C. 2631-2636.

54. Botan A. [h gp.]. Toward Atomistic Resolution Structure of Phosphatidylcholine Headgroup and Glycerol Backbone at Different Ambient Conditions // The Journal of Physical Chemistry B. 2015. № 49 (119). C. 15075-15088.

55. Brannigan G., Brown F.L.H. A Consistent Model for Thermal Fluctuations and Protein-Induced Deformations in Lipid Bilayers // Biophysical Journal. 2006. № 5 (90). C. 1501-1520.

56. Brannigan G., Philips P.F., Brown F.L.H. Flexible lipid bilayers in implicit solvent // Physical Review E. 2005. № 1 (72). C. 011915.

57. Braun A.R. [h gp.]. Determination of Electron Density Profiles and Area from Simulations of Undulating Membranes // Biophysical Journal. 2011. № 9 (100). C. 2112-2120.

58. Bretscher M.S. Membrane Structure: Some General Principles // Science. 1973. № 4100 (181). C. 622-629.

59. Brooks Bernard R. [h gp.]. CHARMM: A program for macromolecular energy, minimization, and dynamics calculations // Journal of Computational Chemistry. 2004. № 2 (4). C. 187-217.

60. Brooks B.R. [h gp.]. CHARMM: The biomolecular simulation program // Journal of Computational Chemistry. 2009. № 10 (30). C. 1545-1614.

61. Brown D.A., London E. Structure and Origin of Ordered Lipid Domains in Biological Membranes // The Journal of Membrane Biology. 1998. № 2 (164). C. 103-114.

62. Brown L.S. Fungal rhodopsins and opsin-related proteins: eukaryotic homologues of bacteriorhodopsin with unknown functions // Photochemical & Photobiological Sciences. 2004. № 6 (3). C. 555-565.

63. Bruschweiler R. Collective protein dynamics and nuclear spin relaxation // The Journal of Chemical Physics. 1995. № 8 (102). C. 3396-3403.

64. Bulacu M. [h gp.]. Improved Angle Potentials for Coarse-Grained Molecular Dynamics Simulations // Journal of Chemical Theory and Computation. 2013. № 8 (9). C. 3282-3292.

65. Buslaev P. [h gp.]. Principal Component Analysis of Lipid Molecule Conformational Changes in Molecular Dynamics Simulations // Journal of Chemical Theory and Computation. 2016. № 3 (12). C. 1019-1028.

66. Buslaev P., Gushchin I. Effects of Coarse Graining and Saturation of Hydrocarbon Chains on Structure and Dynamics of Simulated Lipid Molecules // Scientific Reports. 2017. № 1 (7). C.11476.

67. Bussi G., Donadio D., Parrinello M. Canonical sampling through velocity rescaling // The Journal of Chemical Physics. 2007. № 1 (126). C. 014101.

68. Camley B.A. [h gp.]. Strong influence of periodic boundary conditions on lateral diffusion in lipid bilayer membranes // The Journal of Chemical Physics. 2015. № 24 (143). C. 243113.

69. Case D A. [h gp.]. Amber 14 2014.

70. Challacombe M., White C., Head-Gordon M. Periodic boundary conditions and the fast multipole method // The Journal of Chemical Physics. 1997. № 23 (107). C. 10131-10140.

71. Chan S.K. [h gp.]. Crystal Structure of Cruxrhodopsin-3 from Haloarcula vallismortis // PLOS ONE. 2014. № 9 (9). C. e108362.

72. Chapman D. Phase transitions and fluidity characteristics of lipids and cell membranes // Quarterly Reviews of Biophysics. 1975. № 2 (8). C. 185-235.

73. Chiu S.W. [h gp.]. Incorporation of surface tension into molecular dynamics simulation of an interface: a fluid phase lipid bilayer membrane // Biophysical Journal. 1995. № 4 (69). C. 1230-1245.

74. Chiu S.W. [h gp.]. Optimization of Hydrocarbon Chain Interaction Parameters: Application to the Simulation of Fluid Phase Lipid Bilayers // The Journal of Physical Chemistry B. 1999. № 30 (103). C. 6323-6327.

75. Chiu S.W. [h gp.]. Structure of Sphingomyelin Bilayers: A Simulation Study // Biophysical Journal. 2003. № 6 (85). C. 3624-3635.

76. Chiu S.-W. [h gp.]. An Improved United Atom Force Field for Simulation of Mixed Lipid Bilayers // The Journal of Physical Chemistry B. 2009. № 9 (113). C. 2748-2763.

77. Chizhov I. [h gp.]. Spectrally silent transitions in the bacteriorhodopsin photocycle // Biophysical Journal. 1996. № 5 (71). C. 2329-2345.

78. Cooke I.R., Deserno M. Solvent-free model for self-assembling fluid bilayer membranes: Stabilization of the fluid phase based on broad attractive tail potentials // The Journal of Chemical Physics. 2005. № 22 (123). C. 224710.

79. Cooke I.R., Deserno M. Coupling between Lipid Shape and Membrane Curvature // Biophysical Journal. 2006. № 2 (91). C. 487-495.

80. Cooke I.R., Kremer K., Deserno M. Tunable generic model for fluid bilayer membranes // Physical Review E. 2005. № 1 (72). C. 011506.

81. Cullis P.R., Hope M.J. Chapter 1 Physical properties and functional roles of lipids in membranes New Comprehensive Biochemistry / под ред. D.E. Vance, J.E. Vance, Elsevier, 1991. 1-41 с.

82. Dahlberg M. Polymorphic Phase Behavior of Cardiolipin Derivatives Studied by CoarseGrained Molecular Dynamics // The Journal of Physical Chemistry B. 2007. № 25 (111). C. 7194-7200.

83. Damjanovich S., R. Gaspar J., Pieri C. Dynamic receptor superstructures at the plasma membrane // Quarterly Reviews of Biophysics. 1997. № 1 (30). C. 67-106.

84. Danielli J.F., Davson H. A contribution to the theory of permeability of thin films // Journal of Cellular and Comparative Physiology. 1935. № 4 (5). C. 495-508.

85. Darden T., York D., Pedersen L. Particle mesh Ewald: An N-log(N) method for Ewald sums in large systems // The Journal of Chemical Physics. 1993. № 12 (98). C. 10089-10092.

86. Darre L. [и др.]. Another Coarse Grain Model for Aqueous Solvation: WAT FOUR? // Journal of Chemical Theory and Computation. 2010. № 12 (6). C. 3793-3807.

87. Darre L., Machado M.R., Pantano S. Coarse-grained models of water // Wiley Interdisciplinary Reviews: Computational Molecular Science. 2012. № 6 (2). C. 921-930.

88. David C.C., Jacobs D.J. Characterizing protein motions from structure // Journal of Molecular Graphics and Modelling. 2011. (31). C. 41-56.

89. Davis C.H., Nie H., Dokholyan N.V. Insights into thermophilic archaebacterial membrane stability from simplified models of lipid membranes // Physical Review E. 2007. № 5 (75). C. 051921.

90. Davis P.J. [и др.]. Gel to liquid-crystalline transition temperatures of water dispersions of two pairs of positional isomers of unsaturated mixed-acid phosphatidylcholines // Biochemistry. 1981. № 12 (20). C. 3633-3636.

91. Deisseroth K. Optogenetics // Nature Methods [Электронный ресурс]. URL: https://www.nature.com/articles/nmeth.f324 (дата обращения: 27.02.2018).

92. DeVane R. [и др.]. Transferable Coarse Grain Nonbonded Interaction Model for Amino Acids [Электронный ресурс]. URL: http://pubs.acs.org/doi/abs/10.1021/ct800441u (дата обращения: 28.02.2018).

93. Dickson C.J. [и др.]. Lipid14: The Amber Lipid Force Field // Journal of Chemical Theory and Computation. 2014. № 2 (10). C. 865-879.

94. Dill K.A. Theory for the folding and stability of globular proteins // Biochemistry. 1985. № 6 (24). C. 1501-1509.

95. Domanski J. [и др.]. Lipidbook: A Public Repository for Force-Field Parameters Used in Membrane Simulations // The Journal of Membrane Biology. 2010. № 3 (236). C. 255-258.

96. Durell S.R., Brooks B.R., Ben-Naim A. Solvent-Induced Forces between Two Hydrophilic Groups // The Journal of Physical Chemistry. 1994. № 8 (98). C. 2198-2202.

97. Edholm O., Nagle J.F. Areas of Molecules in Membranes Consisting of Mixtures // Biophysical Journal. 2005. № 3 (89). C. 1827-1832.

98. Edidin M. Patches, posts and fences: proteins and plasma membrane domains // Trends in Cell Biology. 1992. № 12 (2). C. 376-380.

99. Edidin M. Lipids on the frontier: a century of cell-membrane bilayers // Nature Reviews Molecular Cell Biology. 2003. № 5 (4). C. 414-418.

100. Edidin M., Kuo S.C., Sheetz M.P. Lateral movements of membrane glycoproteins restricted by dynamic cytoplasmic barriers // Science. 1991. № 5036 (254). C. 1379-1382.

101. Egberts E., Marrink S.-J., Berendsen H.J.C. Molecular dynamics simulation of a phospholipid membrane // European Biophysics Journal. 1994. № 6 (22). C. 423-436.

102. Eichenberger A.P. [h gp.]. Supra-Atomic Coarse-Grained GROMOS Force Field for Aliphatic Hydrocarbons in the Liquid Phase // Journal of Chemical Theory and Computation. 2015. № 7 (11). C. 2925-2937.

103. Ellison L.J. [h gp.]. Entropy-Driven Formation of the Gyroid Cubic Phase // Physical Review Letters. 2006. № 23 (97). C. 237801.

104. Enami N. [h gp.]. Crystal Structures of Archaerhodopsin-1 and -2: Common Structural Motif in Archaeal Light-driven Proton Pumps // Journal of Molecular Biology. 2006. № 3 (358). C. 675-685.

105. Ernst O.P. [h gp.]. Microbial and Animal Rhodopsins: Structures, Functions, and Molecular Mechanisms // Chemical Reviews. 2014. № 1 (114). C. 126-163.

106. Escribá P.V. [h gp.]. Membranes: a meeting point for lipids, proteins and therapies // Journal of Cellular and Molecular Medicine. 2008. № 3 (12). C. 829-875.

107. Essmann U. [h gp.]. A smooth particle mesh Ewald method // The Journal of Chemical Physics. 1995. № 19 (103). C. 8577-8593.

108. Essmann U., Berkowitz M.L. Dynamical Properties of Phospholipid Bilayers from Computer Simulation // Biophysical Journal. 1999. № 4 (76). C. 2081-2089.

109. Essmann U., Perera L., Berkowitz M.L. The Origin of the Hydration Interaction of Lipid Bilayers from MD Simulation of Dipalmitoylphosphatidylcholine Membranes in Gel and Liquid Crystalline Phases // Langmuir. 1995. № 11 (11). C. 4519-4531.

110. Esteban-Martín S., Salgado J. Self-Assembling of Peptide/Membrane Complexes by Atomistic Molecular Dynamics Simulations // Biophysical Journal. 2007. № 3 (92). C. 903912.

111. Falck E. [h gp.]. Lateral Diffusion in Lipid Membranes through Collective Flows // Journal of the American Chemical Society. 2008. № 1 (130). C. 44-45.

112. Farago O., Santangelo C.D. Pore formation in fluctuating membranes // The Journal of Chemical Physics. 2005. № 4 (122). C. 044901.

113. Feller S.E. [h gp.]. Effect of Electrostatic Force Truncation on Interfacial and Transport Properties of Water // The Journal of Physical Chemistry. 1996. № 42 (100). C. 17011-17020.

114. Feller S.E. [h gp.]. Molecular dynamics simulation of unsaturated lipid bilayers at low hydration: parameterization and comparison with diffraction studies // Biophysical Journal. 1997. № 5 (73). C. 2269-2279.

115. Feller S.E., MacKerell A.D. An Improved Empirical Potential Energy Function for Molecular Simulations of Phospholipids // The Journal of Physical Chemistry B. 2000. № 31 (104). C. 7510-7515.

116. Feller S.E., Pastor R.W. On simulating lipid bilayers with an applied surface tension: periodic boundary conditions and undulations // Biophysical Journal. 1996. № 3 (71). C. 13501355.

117. Feller S.E., Pastor R.W. Constant surface tension simulations of lipid bilayers: The sensitivity of surface areas and compressibilities // The Journal of Chemical Physics. 1999. № 3 (111). C. 1281-1287.

118. Feller S.E., Zhang Y., Pastor R.W. Computer simulation of liquid/liquid interfaces. II. Surface tension-area dependence of a bilayer and monolayer // The Journal of Chemical Physics. 1995. № 23 (103). C. 10267-10276.

119. Foley T.T., Shell M.S., Noid W.G. The impact of resolution upon entropy and information in coarse-grained models // The Journal of Chemical Physics. 2015. № 24 (143). C. 243104.

120. Forrest L.R., Sansom M.S. Membrane simulations: bigger and better? // Current Opinion in Structural Biology. 2000. № 2 (10). C. 174-181.

121. Fritz D. [h gp.]. Multiscale modeling of soft matter: scaling of dynamics // Physical Chemistry Chemical Physics. 2011. № 22 (13). C. 10412-10420.

122. F.R.S K.P. LIII. On lines and planes of closest fit to systems of points in space // The London, Edinburgh, and Dublin Philosophical Magazine and Journal of Science. 1901. № 11 (2). C. 559-572.

123. Frye L.D., Edidin M. The Rapid Intermixing of Cell Surface Antigens After Formation of Mouse-Human Heterokaryons // Journal of Cell Science. 1970. № 2 (7). C. 319-335.

124. Fu H.-Y. [h gp.]. A Novel Six-Rhodopsin System in a Single Archaeon // Journal of Bacteriology. 2010. № 22 (192). C. 5866-5873.

125. Garcia-Sâez A.J., Schwille P. Surface analysis of membrane dynamics // Biochimica et Biophysica Acta (BBA) - Biomembranes. 2010. № 4 (1798). C. 766-776.

126. Gil T. [h gp.]. Theoretical analysis of protein organization in lipid membranes // Biochimica et Biophysica Acta (BBA) - Reviews on Biomembranes. 1998. № 3 (1376). C. 245-266.

127. Glättli A., Daura X., Gunsteren W.F. van Derivation of an improved simple point charge model for liquid water: SPC/A and SPC/L // The Journal of Chemical Physics. 2002. № 22 (116). C. 9811-9828.

128. Goetz R., Gompper G., Lipowsky R. Mobility and Elasticity of Self-Assembled Membranes // Physical Review Letters. 1999. № 1 (82). C. 221-224.

129. Goga N. [h gp.]. Benchmark of Schemes for Multiscale Molecular Dynamics Simulations // Journal of Chemical Theory and Computation. 2015. № 4 (11). C. 1389-1398.

130. Gorter E., Grendel F. On Bimolecular Layers of Lipoids on the Chromocytes of the Blood // Journal of Experimental Medicine. 1925. № 4 (41). C. 439-443.

131. Greengard L., Rokhlin V. A fast algorithm for particle simulations // Journal of Computational Physics. 1987. № 2 (73). C. 325-348.

132. Groot R.D., Rabone K.L. Mesoscopic Simulation of Cell Membrane Damage, Morphology Change and Rupture by Nonionic Surfactants // Biophysical Journal. 2001. № 2 (81). C. 725-736.

133. Grossfield A., Feller S.E., Pitman M.C. Convergence of molecular dynamics simulations of membrane proteins // Proteins: Structure, Function, and Bioinformatics. 2007. № 1 (67). C. 31-40.

134. Grote M., Engelhard M., Hegemann P. Of ion pumps, sensors and channels — Perspectives on microbial rhodopsins between science and history // Biochimica et Biophysica Acta (BBA) - Bioenergetics. 2014. № 5 (1837). C. 533-545.

135. Guillot B. A reappraisal of what we have learnt during three decades of computer simulations on water // Journal of Molecular Liquids. 2002. № 1 (101). C. 219-260.

136. Guo H. Nonequilibrium molecular dynamics simulation study on the orientation transition in the amphiphilic lamellar phase under shear flow // The Journal of Chemical Physics. 2006. № 21 (125). C. 214902.

137. Gurtovenko A. A., Anwar J. Modulating the Structure and Properties of Cell Membranes: The Molecular Mechanism of Action of Dimethyl Sulfoxide // The Journal of Physical Chemistry B. 2007. № 35 (111). C. 10453-10460.

138. Gurtovenko A.A., Anwar J. Ion Transport through Chemically Induced Pores in ProteinFree Phospholipid Membranes // The Journal of Physical Chemistry B. 2007. № 47 (111). C. 13379-13382.

139. Gurtovenko A.A., Onike O.I., Anwar J. Chemically Induced Phospholipid Translocation Across Biological Membranes // Langmuir. 2008. № 17 (24). C. 9656-9660.

140. Gushchin I. [h gp.]. Structural insights into the proton pumping by unusual proteorhodopsin from nonmarine bacteria // Proceedings of the National Academy of Sciences. 2013. № 31 (110). C. 12631-12636.

141. Gushchin I. [h gp.]. Crystal structure of a light-driven sodium pump // Nature Structural & Molecular Biology. 2015. № 5 (22). C. 390-395.

142. Gushchin I. [h gp.]. Structure of the light-driven sodium pump KR2 and its implications for optogenetics // FEBS Journal. 2016. № 7 (283). C. 1232-1238.

143. Gushchin I. [h gp.]. Mechanism of transmembrane signaling by sensor histidine kinases // Science. 2017. № 6342 (356). C. eaah6345.

144. Gushchin I., Gordeliy V. Microbial Rhodopsins Subcellular Biochemistry / Springer, Singapore, 2018. 19-56 c.

145. Gushchin I., Gordeliy V., Grudinin S. Two Distinct States of the HAMP Domain from Sensory Rhodopsin Transducer Observed in Unbiased Molecular Dynamics Simulations // PLOS ONE. 2013. № 7 (8). C. e66917.

146. Hadley K.R., McCabe C. Coarse-grained molecular models of water: a review // Molecular Simulation. 2012. № 8-9 (38). C. 671-681.

147. Hayashi S. Silencing Neurons with Light // Science. 2014. № 6182 (344). C. 369-370.

148. Hayward S., Kitao A., Go N. Harmonic and anharmonic aspects in the dynamics of BPTI: A normal mode analysis and principal component analysis // Protein Science. 1994. № 6 (3). C. 936-943.

149. Hayward S., Kitao A., Go N. Harmonicity and anharmonicity in protein dynamics: A normal mode analysis and principal component analysis // Proteins: Structure, Function, and Bioinformatics. 1995. № 2 (23). C. 177-186.

150. He H.-T., Marguet D. Detecting Nanodomains in Living Cell Membrane by Fluorescence Correlation Spectroscopy // Annual Review of Physical Chemistry. 2011. № 1 (62). C. 417436.

151. Hegemann P. Algal Sensory Photoreceptors // Annual Review of Plant Biology. 2008. № 1 (59). C. 167-189.

152. Heller H., Schaefer M., Schulten K. Molecular dynamics simulation of a bilayer of 200 lipids in the gel and in the liquid crystal phase // The Journal of Physical Chemistry. 1993. № 31 (97). C. 8343-8360.

153. Henderson R. [h gp.]. Model for the structure of bacteriorhodopsin based on highresolution electron cryo-microscopy // Journal of Molecular Biology. 1990. № 4 (213). C. 899929.

154. Herce H.D., Garcia A.E. Correction of apparent finite size effects in the area per lipid of lipid membranes simulations // The Journal of Chemical Physics. 2006. № 22 (125). C. 224711.

155. Hess B. [h gp.]. LINCS: A linear constraint solver for molecular simulations // Journal of Computational Chemistry. 1997. № 12 (18). C. 1463-1472.

156. Hildebrand E., Dencher N. Two photosystems controlling behavioural responses of Halobacterium halobium // Nature. 1975. № 5521 (257). C. 46-48.

157. Hockney R.W., Goel S.P., Eastwood J.W. Quiet high-resolution computer models of a plasma // Journal of Computational Physics. 1974. № 2 (14). C. 148-158.

158. Holopainen J.M., Lehtonen J.Y.A., Kinnunen P.K.J. Evidence for the Extended Phospholipid Conformation in Membrane Fusion and Hemifusion // Biophysical Journal. 1999. № 4 (76). C. 2111-2120.

159. Hoover W.G. Canonical dynamics: Equilibrium phase-space distributions // Physical Review A. 1985. № 3 (31). C. 1695-1697.

160. Horn H.W. [h gp.]. Development of an improved four-site water model for biomolecular simulations: TIP4P-Ew // The Journal of Chemical Physics. 2004. № 20 (120). C. 9665-9678.

161. Hosaka T. [h gp.]. Structural Mechanism for Light-driven Transport by a New Type of Chloride Ion Pump, Nonlabens marinus Rhodopsin-3 // Journal of Biological Chemistry. 2016. № 34 (291). C. 17488-17495.

162. Hsu M.-F. [h gp.]. Structural and Functional Studies of a Newly Grouped Haloquadratum walsbyi Bacteriorhodopsin Reveal the Acid-resistant Light-driven Proton Pumping Activity // Journal of Biological Chemistry. 2015. № 49 (290). C. 29567-29577.

163. Hu Q., Joshi R.P., Schoenbach K.H. Simulations of nanopore formation and phosphatidylserine externalization in lipid membranes subjected to a high-intensity, ultrashort electric pulse // Physical Review E. 2005. № 3 (72). C. 031902.

164. Hyvonen M. Molecular dynamics simulations on phospholipid membranes / Department of Physical Sciences, University of Oulu, Wihuri Research Institute, Oulu, 2001.

165. Illya G., Deserno M. Coarse-Grained Simulation Studies of Peptide-Induced Pore Formation // Biophysical Journal. 2008. № 9 (95). C. 4163-4173.

166. Imparato A. Surface tension in bilayer membranes with fixed projected area // The Journal of Chemical Physics. 2006. № 15 (124). C. 154714.

167. Ingolfsson H.I. [h gp.]. The power of coarse graining in biomolecular simulations // Wiley Interdisciplinary Reviews: Computational Molecular Science. 2014. № 3 (4). C. 225-248.

168. Inoue K. [h gp.]. A light-driven sodium ion pump in marine bacteria // Nature Communications. 2013. (4). C. 1678.

169. Israelachvili J.N. Refinement of the fluid-mosaic model of membrane structure // Biochimica et Biophysica Acta (BBA) - Biomembranes. 1977. № 2 (469). C. 221-225.

170. Izadi S., Anandakrishnan R., Onufriev A.V. Building Water Models: A Different Approach // The Journal of Physical Chemistry Letters. 2014. № 21 (5). C. 3863-3871.

171. Izvekov S., Voth G.A. A Multiscale Coarse-Graining Method for Biomolecular Systems // The Journal of Physical Chemistry B. 2005. № 7 (109). C. 2469-2473.

172. Izvekov S., Voth G.A. Multiscale Coarse-Graining of Mixed Phospholipid/Cholesterol Bilayers // Journal of Chemical Theory and Computation. 2006. № 3 (2). C. 637-648.

173. Jacobson K., Ishihara A., Inman R. Lateral Diffusion of Proteins in Membranes // Annual Review of Physiology. 1987. № 1 (49). C. 163-175.

174. Jacobson K., Mouritsen O.G., Anderson R.G.W. Lipid rafts: at a crossroad between cell biology and physics // Nature Cell Biology. 2007. № 1 (9). C. 7-14.

175. Jahnig F. What is the surface tension of a lipid bilayer membrane? // Biophysical Journal. 1996. № 3 (71). C. 1348-1349.

176. Jakalian Araz, Jack David B., Bayly Christopher I. Fast, efficient generation of high-quality atomic charges. AM1-BCC model: II. Parameterization and validation // Journal of Computational Chemistry. 2002. № 16 (23). C. 1623-1641.

177. Jakobsson E. Computer simulation studies of biological membranes: progress, promise and pitfalls // Trends in Biochemical Sciences. 1997. № 9 (22). C. 339-344.

178. Jambeck J.P.M., Lyubartsev A.P. Derivation and Systematic Validation of a Refined AllAtom Force Field for Phosphatidylcholine Lipids // The Journal of Physical Chemistry B. 2012. № 10 (116). C. 3164-3179.

179. Jean-François F. [h gp.]. Pore Formation Induced by an Antimicrobial Peptide: Electrostatic Effects // Biophysical Journal. 2008. № 12 (95). C. 5748-5756.

180. Jo S. [h gp.]. CHARMM-GUI: A web-based graphical user interface for CHARMM // Journal of Computational Chemistry. 2008. № 11 (29). C. 1859-1865.

181. Johnson J.E., Cornell R.B. Amphitropic proteins: regulation by reversible membrane interactions (Review) // Molecular Membrane Biology. 1999. № 3 (16). C. 217-235.

182. Jolliffe I.T. Principal Component Analysis and Factor Analysis Springer Series in Statistics / Springer, New York, NY, 1986. 115-128 c.

183. Jong D.H. de [h gp.]. Martini straight: Boosting performance using a shorter cutoff and GPUs // Computer Physics Communications. 2016. (199). C. 1-7.

184. Jorgensen W.L. [h gp.]. Comparison of simple potential functions for simulating liquid water // The Journal of Chemical Physics. 1983. № 2 (79). C. 926-935.

185. Jr F.J.M. The Kolmogorov-Smirnov Test for Goodness of Fit // Journal of the American Statistical Association. 1951. № 253 (46). C. 68-78.

186. Kabsch W. A solution for the best rotation to relate two sets of vectors // Acta Crystallographica Section A: Crystal Physics, Diffraction, Theoretical and General Crystallography. 1976. № 5 (32). C. 922-923.

187. Kar P. [h gp.]. Transferring the PRIMO Coarse-Grained Force Field to the Membrane Environment: Simulations of Membrane Proteins and Helix-Helix Association // Journal of Chemical Theory and Computation. 2014. № 8 (10). C. 3459-3472.

188. Kateriya S. [h gp.]. "Vision" in Single-Celled Algae // Physiology. 2004. № 3 (19). C. 133-137.

189. Kato H.E. [h gp.]. Crystal structure of the channelrhodopsin light-gated cation channel // Nature. 2012. № 7385 (482). C. 369-374.

190. Kato H.E. [h gp.]. Structural basis for Na+ transport mechanism by a light-driven Na+ pump // Nature. 2015. № 7550 (521). C. 48-53.

191. Kennedy S.J. Structures of membrane proteins // The Journal of Membrane Biology. 1978. № 3 (42). C. 265-279.

192. Kim K. [h gp.]. Crystal structure and functional characterization of a light-driven chloride pump having an NTQ motif // Nature Communications. 2016. (7). C. 12677.

193. Kitajima-Ihara T. [h gp.]. Salinibacter Sensory Rhodopsin SENSORY RHODOPSIN I-LIKE PROTEIN FROM A EUBACTERIUM // Journal of Biological Chemistry. 2008. № 35 (283). C. 23533-23541.

194. Kitao A., Go N. Investigating protein dynamics in collective coordinate space // Current Opinion in Structural Biology. 1999. № 2 (9). C. 164-169.

195. Klapoetke N.C. [h gp.]. Independent optical excitation of distinct neural populations // Nature Methods. 2014. № 3 (11). C. 338-346.

196. Klauda J.B. [h gp.]. Simulation-Based Methods for Interpreting X-Ray Data from Lipid Bilayers // Biophysical Journal. 2006. № 8 (90). C. 2796-2807.

197. Klauda J.B. [h gp.]. Chapter 1 Considerations for Lipid Force Field Development Computational Modeling of Membrane Bilayers / nog peg. S.E. Feller, Academic Press, 2008. 1-48 c.

198. Klauda J.B. [h gp.]. Update of the CHARMM All-Atom Additive Force Field for Lipids: Validation on Six Lipid Types // The Journal of Physical Chemistry B. 2010. № 23 (114). C. 7830-7843.

199. Klauda J.B., Brooks B.R., Pastor R.W. Dynamical motions of lipids and a finite size effect in simulations of bilayers // The Journal of Chemical Physics. 2006. № 14 (125). C. 144710.

200. Knecht V., Grubmüller H. Mechanical Coupling via the Membrane Fusion SNARE Protein Syntaxin 1A: A Molecular Dynamics Study // Biophysical Journal. 2003. № 3 (84). C. 1527-1547.

201. Kolbe M. [h gp.]. Structure of the Light-Driven Chloride Pump Halorhodopsin at 1.8 Ä Resolution // Science. 2000. № 5470 (288). C. 1390-1396.

202. Koshiyama K. [h gp.]. Molecular dynamics simulation of structural changes of lipid bilayers induced by shock waves: Effects of incident angles // Biochimica et Biophysica Acta (BBA) - Biomembranes. 2008. № 6 (1778). C. 1423-1428.

203. Kouyama T. [h gp.]. Crystal Structure of the Light-Driven Chloride Pump Halorhodopsin from Natronomonas pharaonis // Journal of Molecular Biology. 2010. № 3 (396). C. 564-579.

204. Koynova R., Caffrey M. Phases and phase transitions of the phosphatidylcholines // Biochimica Et Biophysica Acta. 1998. № 1 (1376). C. 91-145.

205. Kranenburg M., Vlaar M., Smit B. Simulating Induced Interdigitation in Membranes // Biophysical Journal. 2004. № 3 (87). C. 1596-1605.

206. Krebs W.G. [h gp.]. Normal mode analysis of macromolecular motions in a database framework: Developing mode concentration as a useful classifying statistic // Proteins: Structure, Function, and Bioinformatics. 2002. № 4 (48). C. 682-695.

207. Krieger Elmar, Vriend Gert New ways to boost molecular dynamics simulations // Journal of Computational Chemistry. 2015. № 13 (36). C. 996-1007.

208. Krissinel E., Henrick K. Secondary-structure matching (SSM), a new tool for fast protein structure alignment in three dimensions // Acta Crystallographica Section D: Biological Crystallography. 2004. № 12 (60). C. 2256-2268.

209. Krogh A. [h gp.]. Predicting transmembrane protein topology with a hidden markov model: application to complete genomes11Edited by F. Cohen // Journal of Molecular Biology. 2001. № 3 (305). C. 567-580.

210. Kucerka N. [h gp.]. Lipid Bilayer Structure Determined by the Simultaneous Analysis of Neutron and X-Ray Scattering Data // Biophysical Journal. 2008. № 5 (95). C. 2356-2367.

211. Kucerka N. [h gp.]. Structural Significance of Lipid Diversity as Studied by Small Angle Neutron and X-ray Scattering // Membranes. 2015. № 3 (5). C. 454-472.

212. Kucerka N., Nieh M.-P., Katsaras J. Fluid phase lipid areas and bilayer thicknesses of commonly used phosphatidylcholines as a function of temperature // Biochimica et Biophysica Acta (BBA) - Biomembranes. 2011. № 11 (1808). C. 2761-2771.

213. Kucerka N., Tristram-Nagle S., Nagle J.F. Structure of Fully Hydrated Fluid Phase Lipid Bilayers with Monounsaturated Chains // The Journal of Membrane Biology. 2006. № 3 (208). C. 193-202.

214. Kukol A. Lipid Models for United-Atom Molecular Dynamics Simulations of Proteins // Journal of Chemical Theory and Computation. 2009. № 3 (5). C. 615-626.

215. Kusumi A. [h gp.]. Hierarchical mesoscale domain organization of the plasma membrane // Trends in Biochemical Sciences. 2011. № 11 (36). C. 604-615.

216. Kusumi A. [h gp.]. Dynamic Organizing Principles of the Plasma Membrane that Regulate Signal Transduction: Commemorating the Fortieth Anniversary of Singer and Nicolson's Fluid-Mosaic Model // Annual Review of Cell and Developmental Biology. 2012. № 1 (28). C. 215-250.

217. Kusumi A., Sako Y., Yamamoto M. Confined lateral diffusion of membrane receptors as studied by single particle tracking (nanovid microscopy). Effects of calcium-induced differentiation in cultured epithelial cells // Biophysical Journal. 1993. № 5 (65). C. 20212040.

218. Kyrychenko A. Using fluorescence for studies of biological membranes: a review // Methods and Applications in Fluorescence. 2015. № 4 (3). C. 042003.

219. Lanyi J.K. Bacteriorhodopsin // Annual Review of Physiology. 2004. № 1 (66). C. 665688.

220. Lavi Y., Edidin M.A., Gheber L.A. Dynamic Patches of Membrane Proteins // Biophysical Journal. 2007. № 6 (93). C. L35-L37.

221. Leach A.R. Molecular Modelling: Principles and Applications / A.R. Leach, Pearson Education, 2001. 784 c.

222. Lee J. [h gp.]. CHARMM-GUI Input Generator for NAMD, GROMACS, AMBER, OpenMM, and CHARMM/OpenMM Simulations Using the CHARMM36 Additive Force Field // Journal of Chemical Theory and Computation. 2016. № 1 (12). C. 405-413.

223. Lee S. [h gp.]. CHARMM36 United Atom Chain Model for Lipids and Surfactants // The Journal of Physical Chemistry B. 2014. № 2 (118). C. 547-556.

224. Leekumjorn S., Sum A.K. Molecular studies of the gel to liquid-crystalline phase transition for fully hydrated DPPC and DPPE bilayers // Biochimica et Biophysica Acta (BBA) - Biomembranes. 2007. № 2 (1768). C. 354-365.

225. Leekumjorn S., Sum A.K. Molecular Characterization of Gel and Liquid-Crystalline Structures of Fully Hydrated POPC and POPE Bilayers // The Journal of Physical Chemistry B. 2007. № 21 (111). C. 6026-6033.

226. Lemkul J.A. [h gp.]. An Empirical Polarizable Force Field Based on the Classical Drude Oscillator Model: Development History and Recent Applications // Chemical Reviews. 2016. № 9 (116). C. 4983-5013.

227. Lenard J., Singer S.J. Protein Conformation in Cell Membrane Preparations as Studied by Optical Rotatory Dispersion and Circular Dichroism // Proceedings of the National Academy of Sciences. 1966. № 6 (56). C. 1828-1835.

228. Lenaz G. Lipid fluidity and membrane protein dynamics // Bioscience Reports. 1987. № 11 (7). C. 823-837.

229. Leontiadou H., Mark A.E., Marrink S.J. Antimicrobial Peptides in Action // Journal of the American Chemical Society. 2006. № 37 (128). C. 12156-12161.

230. Levine Y.K., Wilkins M.H.F. Structure of Oriented Lipid Bilayers // Nature New Biology. 1971. № 11 (230). C. 69-72.

231. Levitt M., Warshel A. Computer simulation of protein folding // Nature. 1975. № 5494 (253). C. 694-698.

232. Li D.-W., Liu X.Y., Feng Y.P. Bond-Angle-Potential-Dependent Dissipative Particle Dynamics Simulation and Lipid Inverted Phase // The Journal of Physical Chemistry B. 2004. № 30 (108). C. 11206-11213.

233. Lindahl E., Edholm O. Mesoscopic Undulations and Thickness Fluctuations in Lipid Bilayers from Molecular Dynamics Simulations // Biophysical Journal. 2000. № 1 (79). C. 426-433.

234. Lindahl E.R. Molecular Dynamics Simulations Methods Molecular Biology™ / Humana Press, 2008. 3-23 c.

235. Lindblom G., Orädd G. Lipid lateral diffusion and membrane heterogeneity // Biochimica et Biophysica Acta (BBA) - Biomembranes. 2009. № 1 (1788). C. 234-244.

236. Lindbo D., Tornberg A.-K. Spectral accuracy in fast Ewald-based methods for particle simulations // Journal of Computational Physics. 2011. № 24 (230). C. 8744-8761.

237. Lingwood D. [h gp.]. Lipid rafts as functional heterogeneity in cell membranes // Biochemical Society Transactions. 2009. № 5 (37). C. 955-960.

238. Liu P. [h gp.]. The Formation and Stability of DC-SIGN Microdomains Require its Extracellular Moiety // Traffic. 2012. № 5 (13). C. 715-726.

239. Liu P., Izvekov S., Voth G.A. Multiscale Coarse-Graining of Monosaccharides // The Journal of Physical Chemistry B. 2007. № 39 (111). C. 11566-11575.

240. Liu Y., Nagle J.F. Diffuse scattering provides material parameters and electron density profiles of biomembranes // Physical Review E. 2004. № 4 (69). C. 040901.

241. Lodish H. [h gp.]. Biomembranes: Structural Organization and Basic Functions 2000.

242. Lodish H. [h gp.]. Membrane Proteins 2000.

243. Lopes P.E.M., Guvench O., MacKerell A.D. Current Status of Protein Force Fields for Molecular Dynamics Simulations Methods in Molecular Biology / Humana Press, New York, NY, 2015. 47-71 c.

244. López C.A. [h gp.]. Martini Coarse-Grained Force Field: Extension to Carbohydrates // Journal of Chemical Theory and Computation. 2009. № 12 (5). C. 3195-3210.

245. López C.A. [h gp.]. Martini Force Field Parameters for Glycolipids // Journal of Chemical Theory and Computation. 2013. № 3 (9). C. 1694-1708.

246. López-Marcos M., Sanz-Serna J., Skeel R. Explicit Symplectic Integrators Using Hessian-Vector Products // SIAM Journal on Scientific Computing. 1997. № 1 (18). C. 223-238.

247. Luck M. [h gp.]. A Photochromic Histidine Kinase Rhodopsin (HKR1) That Is Bimodally Switched by Ultraviolet and Blue Light // Journal of Biological Chemistry. 2012. № 47 (287). C.40083-40090.

248. Luecke H. [h gp.]. Structure of bacteriorhodopsin at 1.55 Â resolution 11Edited by D. C. Rees // Journal of Molecular Biology. 1999. № 4 (291). C. 899-911.

249. Luecke H. [h gp.]. Crystal Structure of Sensory Rhodopsin II at 2.4 Angstroms: Insights into Color Tuning and Transducer Interaction // Science. 2001. № 5534 (293). C. 1499-1503.

250. Luecke H. [h gp.]. Crystallographic structure of xanthorhodopsin, the light-driven proton pump with a dual chromophore // Proceedings of the National Academy of Sciences. 2008. № 43 (105). C. 16561-16565.

251. Lyubartsev A.P., Laaksonen A. Calculation of effective interaction potentials from radial distribution functions: A reverse Monte Carlo approach // Physical Review E. 1995. № 4 (52). C. 3730-3737.

252. Lyubartsev A.P., Rabinovich A.L. Recent development in computer simulations of lipid bilayers // Soft Matter. 2010. № 1 (7). C. 25-39.

253. Lyubartsev A.P., Rabinovich A.L. Force Field Development for Lipid Membrane Simulations // Biochimica et Biophysica Acta (BBA) - Biomembranes. 2016. № 10 (1858). C. 2483-2497.

254. Ma J. Usefulness and Limitations of Normal Mode Analysis in Modeling Dynamics of Biomolecular Complexes // Structure. 2005. № 3 (13). C. 373-380.

255. Machân R., Hof M. Lipid diffusion in planar membranes investigated by fluorescence correlation spectroscopy // Biochimica et Biophysica Acta (BBA) - Biomembranes. 2010. № 7 (1798). C. 1377-1391.

256. Mahoney M.W., Jorgensen W.L. A five-site model for liquid water and the reproduction of the density anomaly by rigid, nonpolarizable potential functions // The Journal of Chemical Physics. 2000. № 20 (112). C. 8910-8922.

257. Mark P., Nilsson L. Structure and Dynamics of the TIP3P, SPC, and SPC/E Water Models at 298 K // The Journal of Physical Chemistry A. 2001. № 43 (105). C. 9954-9960.

258. Markvoort A.J. [h gp.]. The Bilayer-Vesicle Transition Is Entropy Driven // The Journal of Physical Chemistry B. 2005. № 47 (109). C. 22649-22654.

259. Marrink S.J. [h gp.]. Simulation of the Spontaneous Aggregation of Phospholipids into Bilayers // Journal of the American Chemical Society. 2001. № 35 (123). C. 8638-8639.

260. Marrink S.J. [h gp.]. The MARTINI Force Field: Coarse Grained Model for Biomolecular Simulations // The Journal of Physical Chemistry B. 2007. № 27 (111). C. 7812-7824.

261. Marrink S.J. [h gp.]. Cholesterol Shows Preference for the Interior of Polyunsaturated Lipid Membranes // Journal of the American Chemical Society. 2008. № 1 (130). C. 10-11.

262. Marrink S.J., Mark A.E. Effect of Undulations on Surface Tension in Simulated Bilayers // The Journal of Physical Chemistry B. 2001. № 26 (105). C. 6122-6127.

263. Marrink S.J., Mark A.E. Molecular Dynamics Simulation of the Formation, Structure, and Dynamics of Small Phospholipid Vesicles // Journal of the American Chemical Society. 2003. № 49 (125). C. 15233-15242.

264. Marrink S.-J., Mark A.E. Molecular View of Hexagonal Phase Formation in Phospholipid Membranes // Biophysical Journal. 2004. № 6 (87). C. 3894-3900.

265. Marrink S.J., Risselada J., Mark A.E. Simulation of gel phase formation and melting in lipid bilayers using a coarse grained model // Chemistry and Physics of Lipids. 2005. № 2 (135). C. 223-244.

266. Marrink S.J., Tieleman D.P. Perspective on the Martini model // Chemical Society Reviews. 2013. № 16 (42). C. 6801-6822.

267. Marrink S.J., Vries A.H. de, Mark A.E. Coarse Grained Model for Semiquantitative Lipid Simulations // The Journal of Physical Chemistry B. 2004. № 2 (108). C. 750-760.

268. Marrink S.J., Vries A.H. de, Tieleman D.P. Lipids on the move: Simulations of membrane pores, domains, stalks and curves // Biochimica et Biophysica Acta (BBA) - Biomembranes. 2009. № 1 (1788). C. 149-168.

269. Martinez-Seara H. [h gp.]. Effect of Double Bond Position on Lipid Bilayer Properties: Insight through Atomistic Simulations // The Journal of Physical Chemistry B. 2007. № 38 (111). C. 11162-11168.

270. Martinez-Seara H. [h gp.]. Why is the sn-2 Chain of Monounsaturated Glycerophospholipids Usually Unsaturated whereas the sn-1 Chain Is Saturated? Studies of 1-Stearoyl-2-oleoyl-sn-glycero-3-phosphatidylcholine (SOPC) and 1-Oleoyl-2-stearoyl-sn-glycero-3-phosphatidylcholine (OSPC) Membranes with and without Cholesterol // The Journal of Physical Chemistry B. 2009. № 24 (113). C. 8347-8356.

271. Martyna G.J. [h gp.]. Explicit reversible integrators for extended systems dynamics // Molecular Physics. 1996. № 5 (87). C. 1117-1157.

272. Marwan W., Oesterhelt D. Signal formation in the halobacterial photophobic response mediated by a fourth retinal protein (P480) // Journal of Molecular Biology. 1987. № 2 (195). C.333-342.

273. Matsuno-Yagi A., Mukohata Y. Two possible roles of bacteriorhodopsin; a comparative study of strains of Halobacterium halobium differing in pigmentation // Biochemical and Biophysical Research Communications. 1977. № 1 (78). C. 237-243.

274. May E.R., Kopelevich D.I., Narang A. Coarse-Grained Molecular Dynamics Simulations of Phase Transitions in Mixed Lipid Systems Containing LPA, DOPA, and DOPE Lipids // Biophysical Journal. 2008. № 3 (94). C. 878-890.

275. Mayor S., Rao M. Rafts: Scale-Dependent, Active Lipid Organization at the Cell Surface // Traffic. 2004. № 4 (5). C. 231-240.

276. Mchaourab H.S., Steed P.R., Kazmier K. Toward the Fourth Dimension of Membrane Protein Structure: Insight into Dynamics from Spin-Labeling EPR Spectroscopy // Structure. 2011. № 11 (19). C. 1549-1561.

277. McIsaac R.S. [h gp.]. Directed evolution of a far-red fluorescent rhodopsin // Proceedings of the National Academy of Sciences. 2014. № 36 (111). C. 13034-13039.

278. Meer G. van, Voelker D.R., Feigenson G.W. Membrane lipids: where they are and how they behave // Nature Reviews Molecular Cell Biology. 2008. № 2 (9). C. 112-124.

279. Melo M.N. [h gp.]. High-Throughput Simulations Reveal Membrane-Mediated Effects of Alcohols on MscL Gating // Journal of the American Chemical Society. 2017. № 7 (139). C. 2664-2671.

280. Merz K.M. Molecular dynamics simulations of lipid bilayers // Current Opinion in Structural Biology. 1997. № 4 (7). C. 511-517.

281. Michel D.J., Cleaver D.J. Coarse-grained simulation of amphiphilic self-assembly // The Journal of Chemical Physics. 2007. № 3 (126). C. 034506.

282. Michel J., Orsi M., Essex J.W. Prediction of Partition Coefficients by Multiscale Hybrid Atomic-Level/Coarse-Grain Simulations // The Journal of Physical Chemistry B. 2008. № 3 (112). C. 657-660.

283. Miyamoto S., Kollman P.A. Settle: An analytical version of the SHAKE and RATTLE algorithm for rigid water models // Journal of Computational Chemistry. 1992. № 8 (13). C. 952-962.

284. Mongodin E.F. [h gp.]. The genome of Salinibacter ruber: Convergence and gene exchange among hyperhalophilic bacteria and archaea // Proceedings of the National Academy of Sciences. 2005. № 50 (102). C. 18147-18152.

285. Monticelli L. [h gp.]. The MARTINI Coarse-Grained Force Field: Extension to Proteins // Journal of Chemical Theory and Computation. 2008. № 5 (4). C. 819-834.

286. Mori Takaharu, Ogushi Fumiko, Sugita Yuji Analysis of lipid surface area in proteinmembrane systems combining voronoi tessellation and monte carlo integration methods // Journal of Computational Chemistry. 2011. № 3 (33). C. 286-293.

287. Morse P.M. Diatomic Molecules According to the Wave Mechanics. II. Vibrational Levels // Physical Review. 1929. № 1 (34). C. 57-64.

288. Mouritsen O.G., Bloom M. Mattress model of lipid-protein interactions in membranes // Biophysical Journal. 1984. № 2 (46). C. 141-153.

289. Mouritsen O.G., Kinnunen P.K.J. Role of Lipid Organization and Dynamics for Membrane Functionality Birkhäuser Boston, 1996. 463-502 c.

290. Murtola T. [h gp.]. Transient Ordered Domains in Single-Component Phospholipid Bilayers // Physical Review Letters. 2006. № 23 (97). C. 238102.

291. Nagle J.F. Theory of the Main Lipid Bilayer Phase Transition // Annual Review of Physical Chemistry. 1980. № 1 (31). C. 157-196.

292. Nagle J.F., Tristram-Nagle S. Structure of lipid bilayers // Biochimica et Biophysica Acta (BBA) - Reviews on Biomembranes. 2000. № 3 (1469). C. 159-195.

293. Neria E., Fischer S., Karplus M. Simulation of activation free energies in molecular systems // The Journal of Chemical Physics. 1996. № 5 (105). C. 1902-1921.

294. Nguyen T.H.T. [h gp.]. Coarse-grained molecular dynamics of tetrameric transmembrane peptide bundles within a lipid bilayer // Chemistry and Physics of Lipids. 2010. № 6 (163). C. 530-537.

295. Nicolson G.L. Transmembrane control of the receptors on normal and tumor cells: I. Cytoplasmic influence over cell surface components // Biochimica et Biophysica Acta (BBA) - Reviews on Biomembranes. 1976. № 1 (457). C. 57-108.

296. Nicolson G.L. The Fluid—Mosaic Model of Membrane Structure: Still relevant to understanding the structure, function and dynamics of biological membranes after more than 40years // Biochimica et Biophysica Acta (BBA) - Biomembranes. 2014. № 6 (1838). C. 14511466.

297. Nicolson G.L., Poste G., Ji T.H. 1 - The dynamics of cell membrane organization Elsevier, 1977. 1-73 c.

298. Nielsen S.O. [h gp.]. Transmembrane Peptide-Induced Lipid Sorting and Mechanism of La-to-Inverted Phase Transition Using Coarse-Grain Molecular Dynamics // Biophysical Journal. 2004. № 4 (87). C. 2107-2115.

299. Niho A. [h gp.]. Demonstration of a Light-Driven SO42- Transporter and Its Spectroscopic Characteristics // Journal of the American Chemical Society. 2017. № 12 (139). C.4376-4389.

300. Noguchi H., Gompper G. Dynamics of vesicle self-assembly and dissolution // The Journal of Chemical Physics. 2006. № 16 (125). C. 164908.

301. Noguchi H., Takasu M. Self-assembly of amphiphiles into vesicles: A Brownian dynamics simulation // Physical Review E. 2001. № 4 (64). C. 041913.

302. Noid W.G. Perspective: Coarse-grained models for biomolecular systems // The Journal of Chemical Physics. 2013. № 9 (139). C. 090901.

303. Norman G.E., Stegailov V.V. Stochastic theory of the classical molecular dynamics method // Mathematical Models and Computer Simulations. 2013. № 4 (5). C. 305-333.

304. Nose S. A unified formulation of the constant temperature molecular dynamics methods // The Journal of Chemical Physics. 1984. № 1 (81). C. 511-519.

305. Nose S., Klein M.L. Constant pressure molecular dynamics for molecular systems // Molecular Physics. 1983. № 5 (50). C. 1055-1076.

306. Oesterhelt D., Stoeckenius W. Rhodopsin-like Protein from the Purple Membrane of Halobacterium halobium // Nature New Biology. 1971. № 39 (233). C. 149-152.

307. Ollila O.H.S., Pabst G. Atomistic resolution structure and dynamics of lipid bilayers in simulations and experiments // Biochimica et Biophysica Acta (BBA) - Biomembranes. 2016. № 10 (1858). C. 2512-2528.

308. Orozco M., Luque F.J. Theoretical Methods for the Description of the Solvent Effect in Biomolecular Systems // Chemical Reviews. 2000. № 11 (100). C. 4187-4226.

309. Orsi M. [h gp.]. A Quantitative Coarse-Grain Model for Lipid Bilayers // The Journal of Physical Chemistry B. 2008. № 3 (112). C. 802-815.

310. Orsi M., Essex J.W. The ELBA Force Field for Coarse-Grain Modeling of Lipid Membranes // PLOS ONE. 2011. № 12 (6). C. e28637.

311. Otter W.K. den Area compressibility and buckling of amphiphilic bilayers in molecular dynamics simulations // The Journal of Chemical Physics. 2005. № 21 (123). C. 214906.

312. Otter W.K. den, Shkulipa S.A. Intermonolayer Friction and Surface Shear Viscosity of Lipid Bilayer Membranes // Biophysical Journal. 2007. № 2 (93). C. 423-433.

313. Overington J.P., Al-Lazikani B., Hopkins A.L. How many drug targets are there? // Nature Reviews Drug Discovery. 2006. № 12 (5). C. 993-996.

314. Owen D.M. [h gp.]. The lipid raft hypothesis revisited - New insights on raft composition and function from super-resolution fluorescence microscopy // BioEssays. 2012. № 9 (34). C. 739-747.

315. Padding J.T., Briels W.J. Systematic coarse-graining of the dynamics of entangled polymer melts: the road from chemistry to rheology // Journal of Physics: Condensed Matter. 2011. № 23 (23). C. 233101.

316. Parrinello M., Rahman A. Polymorphic transitions in single crystals: A new molecular dynamics method // Journal of Applied Physics. 1981. № 12 (52). C. 7182-7190.

317. Pasenkiewicz-Gierula M. [h gp.]. Charge Pairing of Headgroups in Phosphatidylcholine Membranes: A Molecular Dynamics Simulation Study // Biophysical Journal. 1999. № 3 (76). C. 1228-1240.

318. Pastor R.W. Molecular dynamics and Monte Carlo simulations of lipid bilayers // Current Opinion in Structural Biology. 1994. № 4 (4). C. 486-492.

319. Pastor R.W., Brooks B.R., Szabo A. An analysis of the accuracy of Langevin and molecular dynamics algorithms // Molecular Physics. 1988. № 6 (65). C. 1409-1419.

320. Patra M. [h gp.]. Molecular Dynamics Simulations of Lipid Bilayers: Major Artifacts Due to Truncating Electrostatic Interactions // Biophysical Journal. 2003. № 6 (84). C. 3636-3645.

321. Petrache H.I., Dodd S.W., Brown M.F. Area per Lipid and Acyl Length Distributions in Fluid Phosphatidylcholines Determined by 2H NMR Spectroscopy // Biophysical Journal. 2000. № 6 (79). C. 3172-3192.

322. Petrovskaya L. e. [h gp.]. Predicted bacteriorhodopsin from Exiguobacterium sibiricum is a functional proton pump // FEBS Letters. 2010. № 19 (584). C. 4193-4196.

323. Petrovskaya L.E. [h gp.]. ESR — A retinal protein with unusual properties from <Emphasis Type="Italic">Exiguobacterium sibiricum</Emphasis> // Biochemistry (Moscow). 2015. № 6 (80). C. 688-700.

324. Piana S., Lindorff-Larsen K., Shaw D.E. Protein folding kinetics and thermodynamics from atomistic simulation // Proceedings of the National Academy of Sciences. 2012. № 44 (109). C. 17845-17850.

325. Pickholz M., Saiz L., Klein M.L. Concentration Effects of Volatile Anesthetics on the Properties of Model Membranes: A Coarse-Grain Approach // Biophysical Journal. 2005. № 3 (88). C. 1524-1534.

326. Piggot T.J., Pineiro A., Khalid S. Molecular Dynamics Simulations of Phosphatidylcholine Membranes: A Comparative Force Field Study // Journal of Chemical Theory and Computation. 2012. № 11 (8). C. 4593-4609.

327. Pike L.J. The challenge of lipid rafts // Journal of Lipid Research. 2009. № Supplement (50). C. S323-S328.

328. Pinhassi J. [h gp.]. Marine Bacterial and Archaeal Ion-Pumping Rhodopsins: Genetic Diversity, Physiology, and Ecology // Microbiology and Molecular Biology Reviews. 2016. № 4 (80). C. 929-954.

329. Plimpton S. Fast Parallel Algorithms for Short-Range Molecular Dynamics // Journal of Computational Physics. 1995. № 1 (117). C. 1-19.

330. Pluhackova K. [h gp.]. Spontaneous Adsorption of Coiled-Coil Model Peptides K and E to a Mixed Lipid Bilayer // The Journal of Physical Chemistry B. 2015. № 12 (119). C. 43964408.

331. Pluhackova K. [h gp.]. A Critical Comparison of Biomembrane Force Fields: Structure and Dynamics of Model DMPC, POPC, and POPE Bilayers // The Journal of Physical Chemistry B. 2016. № 16 (120). C. 3888-3903.

332. Pluhackova K., Bockmann R.A. Biomembranes in atomistic and coarse-grained simulations // Journal of Physics: Condensed Matter. 2015. № 32 (27). C. 323103.

333. Poger D., Caron B., Mark A.E. Validating lipid force fields against experimental data: Progress, challenges and perspectives // Biochimica et Biophysica Acta (BBA) -Biomembranes. 2016. № 7, Part B (1858). C. 1556-1565.

334. Poger D., Mark A.E. On the Validation of Molecular Dynamics Simulations of Saturated and cis-Monounsaturated Phosphatidylcholine Lipid Bilayers: A Comparison with Experiment // Journal of Chemical Theory and Computation. 2010. № 1 (6). C. 325-336.

335. Poger D., Van Gunsteren W.F., Mark A.E. A new force field for simulating phosphatidylcholine bilayers // Journal of Computational Chemistry. 2010. № 6 (31). C. 1117— 1125.

336. Polyansky A.A., Volynsky P.E., Efremov R.G. Chapter 4 - Structural, dynamic, and functional aspects of helix association in membranes: A computational view Protein Structure and Diseases / под ред. R. Donev, Academic Press, 2011. 129-161 с.

337. Qi Y. [и др.]. CHARMM-GUI Martini Maker for Coarse-Grained Simulations with the Martini Force Field // Journal of Chemical Theory and Computation. 2015. № 9 (11). C. 44864494.

338. Quinn P.J. Lipid-lipid interactions in bilayer membranes: Married couples and casual liaisons // Progress in Lipid Research. 2012. № 3 (51). C. 179-198.

339. Quinn P.J., Wolf C. The liquid-ordered phase in membranes // Biochimica et Biophysica Acta (BBA) - Biomembranes. 2009. № 1 (1788). C. 33-46.

340. Ran T. [и др.]. Cross-protomer interaction with the photoactive site in oligomeric proteorhodopsin complexes // Acta Crystallographica Section D: Biological Crystallography. 2013. № 10 (69). C. 1965-1980.

341. Revalee J.D., Laradji M., Sunil Kumar P.B. Implicit-solvent mesoscale model based on soft-core potentials for self-assembled lipid membranes // The Journal of Chemical Physics. 2008. № 3 (128). C. 035102.

342. Riniker S., Allison J.R., Gunsteren W.F. van On developing coarse-grained models for biomolecular simulation: a review // Physical Chemistry Chemical Physics. 2012. № 36 (14). C.12423-12430.

343. Riniker S., Gunsteren W.F. van A simple, efficient polarizable coarse-grained water model for molecular dynamics simulations // The Journal of Chemical Physics. 2011. № 8 (134). C. 084110.

344. Risselada H.J., Mark A.E., Marrink S.J. Application of Mean Field Boundary Potentials in Simulations of Lipid Vesicles // The Journal of Physical Chemistry B. 2008. № 25 (112). C. 7438-7447.

345. Risselada H.J., Marrink S.J. Curvature effects on lipid packing and dynamics in liposomes revealed by coarse grained molecular dynamics simulations // Physical Chemistry Chemical Physics. 2009. № 12 (11). C. 2056-2067.

346. Robertson J. The molecular structure and contact relationships of cell membranes. // Progress in biophysics and molecular biology. 1960. (10). C. 343-418.

347. Roux B. Commentary: surface tension of biomembranes. // Biophysical Journal. 1996. № 3 (71). C. 1346-1347.

348. Roux B. The Membrane Potential and its Representation by a Constant Electric Field in Computer Simulations // Biophysical Journal. 2008. № 9 (95). C. 4205-4216.

349. Royant A. [h gp.]. X-ray structure of sensory rhodopsin II at 2.1-A resolution // Proceedings of the National Academy of Sciences. 2001. № 18 (98). C. 10131-10136.

350. Rueda M., Chacon P., Orozco M. Thorough Validation of Protein Normal Mode Analysis: A Comparative Study with Essential Dynamics // Structure. 2007. № 5 (15). C. 565-575.

351. Ryckaert J.-P., Ciccotti G., Berendsen H.J.C. Numerical integration of the cartesian equations of motion of a system with constraints: molecular dynamics of n-alkanes // Journal of Computational Physics. 1977. № 3 (23). C. 327-341.

352. Sanderson J.M. Resolving the kinetics of lipid, protein and peptide diffusion in membranes // Molecular Membrane Biology. 2012. № 5 (29). C. 118-143.

353. Sansom M.S.P., Scott K.A., Bond P.J. Coarse-grained simulation: a high-throughput computational approach to membrane proteins // Biochemical Society Transactions. 2008. № 1 (36). C. 27-32.

354. Saunders M.G., Voth G.A. Coarse-graining methods for computational biology // Annual Review of Biophysics. 2013. (42). C. 73-93.

355. Savelyev Alexey, MacKerell Alexander D. All-atom polarizable force field for DNA based on the classical drude oscillator model // Journal of Computational Chemistry. 2014. № 16 (35). C. 1219-1239.

356. Schlenkrich M. [h gp.]. An Empirical Potential Energy Function for Phospholipids: Criteria for Parameter Optimization and Applications Birkhäuser Boston, 1996. 31-81 c.

357. Schobert B., Lanyi J.K. Halorhodopsin is a light-driven chloride pump. // Journal of Biological Chemistry. 1982. № 17 (257). C. 10306-10313.

358. Scott K.A. [h gp.]. Coarse-Grained MD Simulations of Membrane Protein-Bilayer Self-Assembly // Structure. 2008. № 4 (16). C. 621-630.

359. Seelig J., Seelig A. Deuterium magnetic resonance studies of phospholipid bilayers // Biochemical and Biophysical Research Communications. 1974. № 2 (57). C. 406-411.

360. Sengupta D. [h gp.]. Toroidal pores formed by antimicrobial peptides show significant disorder // Biochimica et Biophysica Acta (BBA) - Biomembranes. 2008. № 10 (1778). C. 2308-2317.

361. Sengupta P., Baird B., Holowka D. Lipid rafts, fluid/fluid phase separation, and their relevance to plasma membrane structure and function // Seminars in Cell & Developmental Biology. 2007. № 5 (18). C. 583-590.

362. Senn Hans Martin, Thiel Walter QM/MM Methods for Biomolecular Systems // Angewandte Chemie International Edition. 2009. № 7 (48). C. 1198-1229.

363. Shaw D.E. [h gp.]. Anton 2: Raising the Bar for Performance and Programmability in a Special-Purpose Molecular Dynamics Supercomputer 2014. 41-53 c.

364. Shell M.S. Coarse-Graining with the Relative Entropy nog peg. S.A. Rice, A.R. Dinner, John Wiley & Sons, Inc., 2016. 395-441 c.

365. Shelley J.C. [h gp.]. Simulations of Phospholipids Using a Coarse Grain Model // The Journal of Physical Chemistry B. 2001. № 40 (105). C. 9785-9792.

366. Shevchenko A., Simons K. Lipidomics: coming to grips with lipid diversity // Nature Reviews Molecular Cell Biology. 2010. № 8 (11). C. 593-598.

367. Shevchenko V. [h gp.]. Crystal Structure of Escherichia coli-Expressed Haloarcula marismortui Bacteriorhodopsin I in the Trimeric Form // PLOS ONE. 2014. № 12 (9). C. e112873.

368. Shih A.Y. [h gp.]. Assembly of lipoprotein particles revealed by coarse-grained molecular dynamics simulations // Journal of Structural Biology. 2007. № 3 (157). C. 579-592.

369. Shinitzky M., Barenholz Y. Fluidity parameters of lipid regions determined by fluorescence polarization // Biochimica et Biophysica Acta (BBA) - Reviews on Biomembranes. 1978. № 4 (515). C. 367-394.

370. Shinoda W. [h gp.]. Molecular dynamics simulation of the dipalmitoylphosphatidylcholine (DPPC) lipid bilayer in the fluid phase using the Nose-Parrinello-Rahman NPT ensemble // Chemical Physics Letters. 1995. № 3 (232). C. 308-312.

371. Shinoda W., DeVane R., Klein M.L. Multi-property fitting and parameterization of a coarse grained model for aqueous surfactants // Molecular Simulation. 2007. № 1-2 (33). C. 27-36.

372. Shinoda W., DeVane R., Klein M.L. Zwitterionic Lipid Assemblies: Molecular Dynamics Studies of Monolayers, Bilayers, and Vesicles Using a New Coarse Grain Force Field // The Journal of Physical Chemistry B. 2010. № 20 (114). C. 6836-6849.

373. Shinoda W., DeVane R., Klein M.L. Computer simulation studies of self-assembling macromolecules // Current Opinion in Structural Biology. 2012. № 2 (22). C. 175-186.

374. Shinoda W., Okazaki S. A Voronoi analysis of lipid area fluctuation in a bilayer // The Journal of Chemical Physics. 1998. № 4 (109). C. 1517-1521.

375. Shkulipa S.A., Otter W.K. den, Briels W.J. Surface Viscosity, Diffusion, and Intermonolayer Friction: Simulating Sheared Amphiphilic Bilayers // Biophysical Journal. 2005. № 2 (89). C. 823-829.

376. Shkulipa S.A., Otter W.K. den, Briels W.J. Simulations of the dynamics of thermal undulations in lipid bilayers in the tensionless state and under stress // The Journal of Chemical Physics. 2006. № 23 (125). C. 234905.

377. Silva P.P. da, Branton D. MEMBRANE SPLITTING IN FREEZE-ETCHING: Covalently Bound Ferritin as a Membrane Marker // The Journal of Cell Biology. 1970. № 3 (45). C. 598-605.

378. Simons K., Gerl M.J. Revitalizing membrane rafts: new tools and insights // Nature Reviews Molecular Cell Biology. 2010. № 10 (11). C. 688-699.

379. Simons K., Ikonen E. Functional rafts in cell membranes // Nature. 1997. № 6633 (387). C. 569-572.

380. Simons K., Sampaio J.L. Membrane Organization and Lipid Rafts // Cold Spring Harbor Perspectives in Biology. 2011. № 10 (3). C. a004697.

381. Simons K., Vaz W.L.C. Model Systems, Lipid Rafts, and Cell Membranes // Annual Review of Biophysics and Biomolecular Structure. 2004. № 1 (33). C. 269-295.

382. Singer S.J. The Molecular Organization of Membranes // Annual Review of Biochemistry. 1974. № 1 (43). C. 805-833.

383. Singer S.J., Nicolson G.L. The Fluid Mosaic Model of the Structure of Cell Membranes // Science. 1972. № 4023 (175). C. 720-731.

384. Siu S.W.I. [h gp.]. Biomolecular simulations of membranes: Physical properties from different force fields // The Journal of Chemical Physics. 2008. № 12 (128). C. 125103.

385. Skjevik Â.A. [h gp.]. Simulation of lipid bilayer self-assembly using all-atom lipid force fields // Physical Chemistry Chemical Physics. 2016. № 15 (18). C. 10573-10584.

386. Smit B. [h gp.]. Computer simulations of a water/oil interface in the presence of micelles // Nature. 1990. № 6302 (348). C. 624-625.

387. Somerharju P. [h gp.]. The superlattice model of lateral organization of membranes and its implications on membrane lipid homeostasis // Biochimica et Biophysica Acta (BBA) -Biomembranes. 2009. № 1 (1788). C. 12-23.

388. Somerharju P., Virtanen J.A., Cheng K.H. Lateral organisation of membrane lipids: The superlattice view // Biochimica et Biophysica Acta (BBA) - Molecular and Cell Biology of Lipids. 1999. № 1 (1440). C. 32-48.

389. Spudich E.N., Spudich J.L. Control of transmembrane ion fluxes to select halorhodopsin-deficient and other energy-transduction mutants of Halobacterium halobium // Proceedings of the National Academy of Sciences. 1982. № 14 (79). C. 4308-4312.

390. Spudich J.L., Bogomolni R.A. Mechanism of colour discrimination by a bacterial sensory rhodopsin // Nature. 1984. № 5994 (312). C. 509-513.

391. Squier T.C., Bigelow D.J., Thomas D.D. Lipid fluidity directly modulates the overall protein rotational mobility of the Ca-ATPase in sarcoplasmic reticulum. // Journal of Biological Chemistry. 1988. № 19 (263). C. 9178-9186.

392. Stehbens S., Wittmann T. Targeting and transport: How microtubules control focal adhesion dynamics // J Cell Biol. 2012. № 4 (198). C. 481-489.

393. Stoeckenius W., Engelman D.M. Current Models for the Structure of Biological Membranes // The Journal of Cell Biology. 1969. № 3 (42). C. 613-646.

394. Stouch T.R. [h gp.]. Simulations of lipid crystals: Characterization of potential energy functions and parameters for lecithin molecules // Journal of Computational Chemistry. 1991. № 8 (12). C. 1033-1046.

395. Sudo Y. [h gp.]. Characterization of a Signaling Complex Composed of Sensory Rhodopsin I and Its Cognate Transducer Protein from the Eubacterium Salinibacter ruber // Biochemistry. 2009. № 42 (48). C. 10136-10145.

396. Swope W.C. [h gp.]. A computer simulation method for the calculation of equilibrium constants for the formation of physical clusters of molecules: Application to small water clusters // The Journal of Chemical Physics. 1982. № 1 (76). C. 637-649.

397. Tahir M.A. [h gp.]. Solvent-exposed lipid tail protrusions depend on lipid membrane composition and curvature // Biochimica et Biophysica Acta (BBA) - Biomembranes. 2016. № 6 (1858). C. 1207-1215.

398. Takahashi T. [h gp.]. A photosystem other than PS370 also mediates the negative phototaxis of Halobacterium halobium // FEMS Microbiology Letters. 1985. № 2 (28). C. 161164.

399. Takaoka Y., Miyagawa H., Kitamura K. Molecular dynamics simulation of phospholipid bilayer membrane // Fluid Phase Equilibria. 1998. № 1 (144). C. 387-393.