Add a PyMOL builder to SCons and generalize PYMOL_PATH setup.
[thesis.git] / tex / src / sawsim / introduction.tex
1 \section{Introduction}
2 \label{sec:sawsim:introduction}
3
4 % AFM unfolding analysis, what we'll do.
5 Much theoretical and computational work has been done in order to
6 extract information about the structural, kinetic, and energetic
7 properties of the protein molecules from the experimental data of
8 force-induced protein unfolding measurements.  Steered molecular
9 dynamics simulations\citep{lu98}, as well as calculations and
10 simulations using lattice\citep{lu99} and off-lattice
11 models\citep{klimov00,li01}, have provided insights into structural
12 and energetic changes during force-induced protein unfolding.
13 However, these simulations often involve time scales that are orders
14 of magnitude smaller than those of the experiments, and the parameters
15 used in the calculations are often neither experimentally controllable
16 nor measurable (TODO: example parameters of each type).  As a result,
17 a Monte Carlo simulation approach based on a simple two-state kinetic
18 model for the protein is usually used to analyze data from mechanical
19 unfolding experiments.  A comparison of the force curves measured
20 experimentally and those generated from simulations can yield the
21 unfolding rate constant of the protein in the absence of force as well
22 as the distance from the native state to the transition state along
23 the pulling direction.  The Monte Carlo simulation method has been
24 used since the first report of mechanical unfolding experiments using
25 the AFM%
26 \citep{rief97b,rief97a,rief98,carrion-vazquez99b,best02,zinober02,jollymore09},
27 but these previous implementations are neither fully described nor
28 publicly available.
29
30 To fill this gap, I developed the \sawsim\ simulation
31 program\citep{king10}.  In this chapter, I provide a detailed
32 description of the simulation procedure, including the theories,
33 approximations, and assumptions involved.  I also explain the
34 procedure for extracting kinetic properties of the protein from
35 experimental data and introduce a quantitative measure of fit quality
36 between simulation and experimental results.  In addition, the effects
37 of various experimental parameters on force curve appearance are
38 demonstrated, and the errors associated with different methods of data
39 pooling are discussed.  These results should be useful in future
40 experimental design, artifact identification, and data analysis for
41 single molecule mechanical unfolding experiments.