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      驅(qū)動(dòng)馬達(dá)定向運(yùn)動(dòng)的隨機(jī)動(dòng)力學(xué)模型

      2021-04-08 01:09:42楊紫貝陳巧妮王海燕
      大學(xué)物理 2021年4期
      關(guān)鍵詞:勢(shì)壘非對(duì)稱馬達(dá)

      楊紫貝,邱 星,陳巧妮,王海燕

      (北京師范大學(xué) 物理學(xué)系,北京 100875)

      分子馬達(dá)既具有酶的活性又具有運(yùn)動(dòng)活性,能夠?qū)⑷姿嵯佘?ATP)水解產(chǎn)生的化學(xué)能轉(zhuǎn)化為機(jī)械能,負(fù)擔(dān)著包括肌肉收縮、細(xì)胞活動(dòng)和細(xì)胞內(nèi)物質(zhì)輸運(yùn)等幾乎所有的生物活性運(yùn)動(dòng)[1].為理解分子馬達(dá)定向運(yùn)動(dòng)的物理機(jī)制,國(guó)內(nèi)外學(xué)者從理論和實(shí)驗(yàn)方面開展深入研究[2-6],其中基于費(fèi)恩曼棘輪思想的“布朗馬達(dá)”是重要的理論模型之一[7].布朗馬達(dá)是將分子馬達(dá)抽象為處于非對(duì)稱周期勢(shì)中的布朗粒子,在熱噪聲和非平衡漲落的條件下,能產(chǎn)生定向運(yùn)動(dòng)的物理模型.其中,非對(duì)稱周期勢(shì)表示分子馬達(dá)與軌道的相互作用,這一作用導(dǎo)致布朗馬達(dá)系統(tǒng)的對(duì)稱性破缺;熱噪聲反映環(huán)境對(duì)分子馬達(dá)的影響,引起布朗粒子的擴(kuò)散運(yùn)動(dòng);非平衡漲落是由ATP水解產(chǎn)生的,為驅(qū)動(dòng)馬達(dá)定向運(yùn)動(dòng)提供需要的能量,使系統(tǒng)偏離熱力學(xué)平衡狀態(tài).研究表明,布朗馬達(dá)產(chǎn)生定向運(yùn)動(dòng)的物理本質(zhì)在于:非對(duì)稱周期勢(shì)和非平衡漲落的共同作用,使得一定溫度下的布朗粒子向前和向后擴(kuò)散的幾率不同, 從而產(chǎn)生定向運(yùn)動(dòng).

      Visscher和Block等人[8]在單分子實(shí)驗(yàn)中發(fā)現(xiàn)驅(qū)動(dòng)馬達(dá)以8.2nm左右的固定步長(zhǎng)定向行走,同時(shí)也具有一定的隨機(jī)性,驅(qū)動(dòng)馬達(dá)的速度隨負(fù)載力的增加而減小,馬達(dá)每行走1步催化水解1個(gè)ATP分子,說明驅(qū)動(dòng)馬達(dá)的機(jī)械運(yùn)動(dòng)和化學(xué)反應(yīng)是緊密耦合的。因此,在本文中我們?cè)诜菍?duì)稱周期勢(shì)中考慮驅(qū)動(dòng)馬達(dá)的機(jī)械化學(xué)耦合,基于布朗馬達(dá)的工作原理,利用MATLAB數(shù)值模擬驅(qū)動(dòng)馬達(dá)在一定實(shí)驗(yàn)條件下的運(yùn)動(dòng)特征.本研究可以為統(tǒng)計(jì)物理教學(xué)提供一個(gè)有趣的實(shí)例,同時(shí)為大學(xué)生利用物理規(guī)律解決實(shí)際問題提供可以借鑒的思路和方法[9].

      1 機(jī)械化學(xué)耦合模型

      1.1 ATP水解反應(yīng)產(chǎn)生的自由能與活化能勢(shì)壘E

      單分子生化實(shí)驗(yàn)表明驅(qū)動(dòng)馬達(dá)每行走1步催化水解1個(gè)ATP分子,ATP水解為ADP和磷酸根Pi的化學(xué)反應(yīng)方程式為[8]

      (1)

      水解產(chǎn)生自由能為

      (2)

      其中,ΔG0是水解平衡值,ΔG和ΔG0的單位均為(pN·nm),[…]表示反應(yīng)物和產(chǎn)物的濃度,實(shí)驗(yàn)溫度為25℃(kBT~4.1pN·nm)條件下,ΔG0=55 pN·nm為一個(gè)常數(shù),并保證溶液中[ADP]和[Pi]的濃度值為0.01μM·L-1.實(shí)驗(yàn)測(cè)量表明,驅(qū)動(dòng)馬達(dá)能夠利用一半的水解自由能來產(chǎn)生定向運(yùn)動(dòng),我們將這部分自由能稱為有效自由能ΔGu,單位為(pN·nm),有效自由能ΔGu的表達(dá)式為

      ΔGu=(27.5+2.05ln(104[ATP])) pN·nm

      (3)

      化學(xué)反應(yīng)速率常數(shù)與[ATP]之間關(guān)系的Michaelis-Menten表達(dá)式[8]:

      (4)

      其中,KM是米氏常數(shù),kmax是高濃度ATP下的水解反應(yīng)速率常數(shù).化學(xué)反應(yīng)的實(shí)質(zhì)是舊鍵的斷裂和新鍵的形成,ATP水解首先需要打開ATP分子中的共價(jià)磷酸鍵,這一過程需要吸收熱漲落提供的能量來克服活化能勢(shì)壘E.Kramers 理論給出了這個(gè)過程的反應(yīng)速率常數(shù)與溫度的關(guān)系[10]:

      (5)

      其中,k0是阿倫尼烏斯常數(shù).那么式(4)中的kmax可以寫為

      (6)

      其中,E0=1 pN·nm.結(jié)合式(4)、(5)、(6), 可以得到活化能勢(shì)壘E與[ATP]的關(guān)系式:

      (7)

      1.2 非對(duì)稱周期勢(shì)

      由于驅(qū)動(dòng)馬達(dá)的機(jī)械化學(xué)耦合,當(dāng)行走中的驅(qū)動(dòng)馬達(dá)處于ATP水解反應(yīng)的不同化學(xué)狀態(tài)時(shí),驅(qū)動(dòng)馬達(dá)與軌道相互作用勢(shì)也不同,因此,我們引入中包含ATP水解反應(yīng)中的活化能勢(shì)壘E以及有效自由能ΔGu的非對(duì)稱周期勢(shì)V(x),如圖1所示.

      (8)

      圖1 驅(qū)動(dòng)馬達(dá)與軌道相互作用的非對(duì)稱周期勢(shì)(m=0,1)

      周期勢(shì)以步長(zhǎng)l0為周期,參數(shù)(1-α)表示化學(xué)反應(yīng)對(duì)應(yīng)的空間步長(zhǎng)比例,即在((1-α)l0) 的步長(zhǎng)空間里,驅(qū)動(dòng)蛋白吸收熱噪聲提供的能量來克服活化勢(shì)E,并發(fā)生化學(xué)反應(yīng), 這個(gè)過程驅(qū)動(dòng)馬達(dá)的速率幾乎為零,因此我們稱之為等待態(tài).只有成功克服勢(shì)壘的驅(qū)動(dòng)馬達(dá)才能產(chǎn)生定向運(yùn)動(dòng),進(jìn)入行走狀態(tài).由此可見,驅(qū)動(dòng)馬達(dá)與軌道相互作用的非對(duì)稱周期勢(shì)V(x)反映了驅(qū)動(dòng)馬達(dá)行走中的機(jī)械化學(xué)耦合.

      1.3 驅(qū)動(dòng)馬達(dá)的運(yùn)動(dòng)模型

      用過阻尼朗之萬方程描述驅(qū)動(dòng)馬達(dá)在非對(duì)稱周期勢(shì)V(x)中的運(yùn)動(dòng)[11]:

      (9)

      <ξ(t)>=0,

      <ξ(t)ξ(t′)>=2Pδ(t-t′),

      P=λkBT

      (10)

      2 結(jié)果與討論

      (11)

      其中

      (12)

      我們選擇與實(shí)驗(yàn)中相同參數(shù)[8]:λ=8.00×10-3pNs·nm-1、α=7.30×10-1、KM=1.02×103μM·L-1、[ATP]=2.00×103μM·L-1、F=6.50 pN、l0=8.20 nm.借助MATLAB模擬了1000個(gè)粒子的運(yùn)動(dòng).首先我們得到驅(qū)動(dòng)馬達(dá)的位移隨時(shí)間的變化圖像,如圖2(a)和(b)所示.

      從圖2(a)中能看到呈階梯狀的位移軌跡,為了仔細(xì)觀察驅(qū)動(dòng)馬達(dá)的運(yùn)動(dòng)情況,我們將某一段位移-時(shí)間圖像放大后得到圖2(b),可以清晰看出驅(qū)動(dòng)馬達(dá)的運(yùn)動(dòng)步長(zhǎng)接近8.2 nm(圖中標(biāo)出的兩組數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的Y軸坐標(biāo)差值約為步長(zhǎng)周期的2倍).驅(qū)動(dòng)馬達(dá)每行進(jìn)一步都會(huì)停留一段時(shí)間,如圖2(b)中對(duì)應(yīng)的平臺(tái)所示,可以理解為這段時(shí)間是驅(qū)動(dòng)馬達(dá)吸收熱噪聲提供的能量來克服活化勢(shì)E的過程,對(duì)應(yīng)于非對(duì)稱周期勢(shì)(圖1)中((1-α)l0) 部分的等待態(tài).由于熱漲落在這個(gè)過程中的起主導(dǎo)作用,馬達(dá)運(yùn)動(dòng)具有一定的隨機(jī)性.同時(shí),可以觀察到圖2(b)中相鄰平臺(tái)之間的階梯,為驅(qū)動(dòng)馬達(dá)將ATP水解產(chǎn)生的能量轉(zhuǎn)化為機(jī)械能的過程,這一階段驅(qū)動(dòng)馬達(dá)克服活化勢(shì)壘后,產(chǎn)生了定向運(yùn)動(dòng),對(duì)應(yīng)非對(duì)稱周期勢(shì)(圖1)中(αl0) 部分的行走態(tài).模型結(jié)果表明驅(qū)動(dòng)馬達(dá)的運(yùn)動(dòng)是由等待態(tài)和行走態(tài)組成的,與Visscher和Block實(shí)驗(yàn)中觀察到的結(jié)果吻合[8].為進(jìn)一步研究驅(qū)動(dòng)馬達(dá)的運(yùn)動(dòng)我們計(jì)算了驅(qū)動(dòng)馬達(dá)的速率,如圖3(a)和圖3(b)所示.

      單個(gè)驅(qū)動(dòng)馬達(dá)x-t圖

      圖示(a)的放大圖2

      在圖3(a)中,單個(gè)驅(qū)動(dòng)馬達(dá)的速率隨時(shí)間的變化體現(xiàn)了驅(qū)動(dòng)馬達(dá)具有行走和等待的“兩態(tài)”,速率大小的漲落表明運(yùn)動(dòng)具有隨機(jī)性.在圖3(b)中,我們分別計(jì)算n個(gè)驅(qū)動(dòng)馬達(dá)的平均速率,即用單個(gè)驅(qū)動(dòng)馬達(dá)的位移除以時(shí)間,從而得到n個(gè)不同驅(qū)動(dòng)馬達(dá)的平均速率為150 nm/s左右,對(duì)比發(fā)現(xiàn)模型得到驅(qū)動(dòng)馬達(dá)的運(yùn)動(dòng)速率與實(shí)驗(yàn)中觀察的結(jié)果一致[8],同時(shí)還可以觀察到不同驅(qū)動(dòng)馬達(dá)的平均速率也存在一定的隨機(jī)漲落.

      單個(gè)驅(qū)動(dòng)馬達(dá)v-t圖

      n個(gè)不同驅(qū)動(dòng)馬達(dá)的平均速率圖圖3

      為了研究負(fù)載力對(duì)驅(qū)動(dòng)馬達(dá)運(yùn)動(dòng)的影響,考慮驅(qū)動(dòng)馬達(dá)運(yùn)動(dòng)的隨機(jī)性,我們?cè)诓煌?fù)載力下,先分別計(jì)算n個(gè)驅(qū)動(dòng)馬達(dá)運(yùn)動(dòng)速度的時(shí)間平均,然后計(jì)算n個(gè)驅(qū)動(dòng)馬達(dá)運(yùn)動(dòng)速度的系綜平均隨負(fù)載力的變化圖像,如圖4所示.

      從圖4中,可以看出驅(qū)動(dòng)馬達(dá)運(yùn)動(dòng)速度的系綜平均值隨負(fù)載力F的增大而逐漸減小,同樣與實(shí)驗(yàn)觀察的結(jié)果[8]相吻合.

      圖4 驅(qū)動(dòng)馬達(dá)運(yùn)動(dòng)的系綜平均速度與F關(guān)系圖

      3 結(jié)論

      本文以非平衡態(tài)隨機(jī)動(dòng)力學(xué)方程和驅(qū)動(dòng)馬達(dá)運(yùn)動(dòng)的相關(guān)生化原理為基礎(chǔ),在非對(duì)稱周期勢(shì)中體現(xiàn)驅(qū)動(dòng)馬達(dá)運(yùn)動(dòng)過程中的機(jī)械化學(xué)耦合,并數(shù)值模擬得到相關(guān)圖像.將模擬圖像與實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行對(duì)比,驗(yàn)證了驅(qū)動(dòng)馬達(dá)的運(yùn)動(dòng)具有定向性、固定步長(zhǎng)和一定隨機(jī)性的特點(diǎn),表明所用模型的合理性.

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