FOR 2518/1: Aktivierung von Glutamatrezeptorkomplexen durch Kombination von Experiment, Simulation und maschinellem Lernen (TP 08)


Markov State Modelle (MSMs) sind universelle Formalismen, um die Kinetik von Konformationswechseln von biomolekularen Maschinen zu modellieren. MSMs wurden schon seit Längerem für die Interpretation von experimentellen Ionenkanalmessungen benutzt. Seit Kurzem werden MSMs auch eingesetzt, um Hochdurchsatz-Molekulardynamik (MD) Simulationen zu analysieren. In diesem Projekt werden wir unsere Expertise zu Langzeit-MD-Simulationen und Markov State Modellierung für experimentelle und simulierte Datensätze in die Forschungsgruppe einbringen. Durch Kombination von extensiven GPU-basierten MD Simulationen (100 Mikrosekunden bis Millisekunden) mit kürzlich entwickelten adaptiven Sampling-Techniken und Multiensemble-Schätzern, werden wir die Konformationsdynamik von Bindedomänen des AMPA-type Glutamat-Rezeptors und deren Modulation durch die Bindung von Auxiliären Proteinen studieren. Zudem werden wir neue Bayes'sche Inferenzmethoden für MSMs aus Einzelkanaldaten entwickeln und diese mit Simulationsdaten verbinden.


Projektleitung
Plested, Andrew Prof. Ph.D. (Details) (Zelluläre Biophysik)

Beteiligte externe Organisationen

Mittelgeber
DFG: Forschergruppen

Laufzeit
Projektstart: 10/2020
Projektende: 03/2024

Forschungsbereiche
Biophysik

Zuletzt aktualisiert 2023-14-09 um 06:50