【摘要】 分子模拟可以有效地帮助理解微生物蛋白的分子结构，呈现污染物与微生物蛋白之间的动态结合过程。

环境污染物可以通过与各种微生物蛋白(如催化、运输和转录调节蛋白)的直接相互作用来去除，这些蛋白通过化学键和官能团在污染物分子的结合、运输和转化中起关键作用。微生物蛋白质组成和表面基团的多样性决定了它们与环境中特定污染物的有效结合。然而，污染物与微生物蛋白的结合机制以及随后的转运和催化过程的研究较少。

 

因此，为了更全面地了解微生物蛋白与污染物的相互作用，还需要进一步研究微生物蛋白结合前后的构象变化以及与污染物形成的价键类型。这些研究可以为污染物在分子水平上的生物转化机制提供有价值的见解。在此基础上，了解微生物蛋白的结构域组成对于预测其结合过程中的构象变化是必要的。此外，微生物蛋白和污染物的分子动力学特性决定了它们的相互作用类型(。分子模拟可以有效地帮助理解微生物蛋白的分子结构，呈现污染物与微生物蛋白之间的动态结合过程。

 

图1. 分子模拟在微生物蛋白质与环境污染物中的应用流程图[1]

 

MD模拟通过模拟箱体内的多粒子机械系统，呈现了环境中与微生物蛋白结合的污染物的微观动态行为(图1)。为了构建这一力学体系并实现分子动力学模拟过程，需要一个完整的理论体系来支持分子动力学模拟实验的设计。必要的理论要素包括力场、集合和水模型。力场是描述微生物蛋白分子与配体之间作用力类型和大小的模型。这些力可以包括离子相互作用、氢键、疏水相互作用和范德华力。分子模拟通常研究微生物蛋白质的结构变化，揭示微生物蛋白质与污染物之间相互作用的类型。在此基础上，借助光谱技术分析吸收强度、吸收峰等指标的变化，评估微生物蛋白与污染物相互作用的影响、价键类型、构象变化，确保模拟结果的可靠性(图2)。

 

虽然分子模拟在环境修复反应机理研究方面取得了重大进展，但由于技术水平和应用条件的限制，程序化理论与实际实验的整合面临诸多挑战。首先，分子模拟本身主要通过设置一些参数和选择合适的力场来反映特定环境中某些物质的相互作用。由于实际环境通常是一个复杂的系统，因此必须探索更可靠的力场和拟合参数算法。其中，机器学习方法被越来越多地用于解决这些问题，基于机器学习的力场预测物质之间的力和能量的精度有望接近全电子非经验计算方法。机器学习力场有助于弥合第一性原理电子结构方法之间的差距，提高传统力场的精度和效率，并开发凝聚态结核的机器学习力场。此外，基于机器学习的方法能够高精度地拟合任意参数，并且可以使用各种优化算法，包括人工神经网络，高斯过程回归和遗传算法。其次，分子模拟只是在分子水平上分析微生物蛋白质的一种方法，而在原子水平上阐明电子转移和酶促反应机制是困难的。因此，量子力学与分子力学相结合的方法为进一步阐明反应机理提供了一个有吸引力的选择。

 

图2. 耦合原理应用分子模拟和晶体学紫外-可见吸收光谱，通过分析吸收强度的变化来验证复合物的结合[1]

 

[1] WU J, LV J, ZHAO L, et al. Exploring the role of microbial proteins in controlling environmental pollutants based on molecular simulation [J]. Science of The Total Environment, 2023, 905(167028.

 

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