生体分子の統計力学入門 タンパク質の動きを理解するために

構成数 : 1枚

第1章 タンパク質は生物学を知らない
1.1 プロローグ:キャンディー,ホコリ,生物学の統計物理
1.2 本書での基本原理
1.3 本書について
1.4 分子的なプロローグ:ブタンの 1 日の生活
1.5 タンパク質にとって平衡は何を意味するか?
1.6 実験に関して一言
1.7 動画を作る:分子動力学シミュレーションの基本
1.8 タンパク質の構造の基本
1.9 各章について

第2章 すべての核心:確率論
2.1 はじめに
2.2 1次元分布の基本
2.3 揺らぎと誤差
2.4 2次元:射影と相関
2.5 簡単な統計がモーター・タンパク質のメカニズムを明らかにするのに役立つ
2.6 追加の問題:軌道の解析

第3章 簡単な系から大いに学ぼう:1次元での平衡統計力学
3.1 はじめに
3.2 エネルギー地形は確率分布だ
3.3 配置ではなく,状態
3.4 自由エネルギー:確率論を信じれば,常識にすぎない
3.5 エントロピー:それはただの名前である
3.6 まとめ
3.7 簡単な系から物理的直観を得る
3.8 ゆるい終わり方:適正な次元,運動エネルギー

第4章 自然は分配関数を計算しない:基本的なダイナミクスと平衡
4.1 はじめに
4.2 ニュートンのダイナミクス:決定論的だが,予測できない
4.3 バリア越え:活性化過程
4.4 流束の釣り合い:平衡の定義
4.5 再び,簡単な拡散
4.6 確率過程ダイナミクスについて追加:ランジュバン方程式
4.7 重要な道具:相関時間と相関関数
4.8 すべてをまとめると
4.9 いろいろな誤差:分子シミュレーションのダイナミクス
4.10 ミニプロジェクト:2 重井戸ダイナミクス

第5章 分子は相関している! 多次元の統計力学
5.1 はじめに
5.2 3次元以上のための序曲
5.3 座標と力場
5.4 1個の分子の分配関数
5.5 多分子系
5.6 自由エネルギーは,やはり確率を与える
5.7 まとめ

第6章 複雑さから単純さへ:平柊力ポテンシャル(PMF)
6.1 はじめに:PMF はそこら中にある
6.2 平柊力ポテンシャルは自由エネルギーのようなものである
6.3 PMFは反応レートや遷移状態を与えないかもしれない
6.4 動径分布関数
6.5 PMFは「知識ベースの」(統計的な)ポテンシャルにおいて基礎となる
6.6 まとめ:PMFの意味,利用法,その限界

第7章 「自由」エネルギーの何が自由なのか? 本質的な熱力学
7.1 はじめに
7.2 統計熱力学:微分することができる?
7.3 理想気体を大好きになる
7.4 退屈だが真:第一法則はエネルギーの保存則を表す
7.5 G対F:他の自由エネルギーと,なぜそれらが重要なのか
7.6 自由エネルギーとその微分のまとめ
7.7 第2法則と(ときどき)自由エネルギー最小化
7.8 熱量測定:鍵となる熱力学的な技術
7.9 熱力学の必要最低限な本質
7.10 この章で触れなかった重要なトピックス

第8章 もっとも重要な分子:水の静電統計学
8.1 水の構造の基本
8.2 水分子は多くの結晶構造において構造的な要素である
8.3 水のpHと酸塩基の考え方
8.4 疎水効果
8.5 水は強誘電体である
8.6 水中の電荷+塩=遮蔽(スクリーニング)
8.7 溶解度について簡単に
8.8 まとめ
8.9 追加の問題:微分的な静電気学を理解する

第9章 結合とアロステリーの基礎
9.1 結合の動的な見方:結合レートと解離レート
9.2 マク