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 [単行本]Ω

目次第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 マクロな平衡と結合定数9.3 結合の構造・熱力学的な見方9.4 相対的な親和性を理解する： ΔΔGと熱力学サイクル9.5 ATP のような「燃料」へのエネルギー貯蔵9.6 結合の統計力学による直接的な記述9.7 アロステリーと協同性9.8 基本的な酵素触媒反応9.9 pHとpKa9.10 まとめ第10章　構造変化の速度論とタンパク質の折り畳み10.1 はじめに：ベイスン，基質，状態10.2 多状態系の速度論的な解析10.3 タンパク質の構造変化とアロステリックな変化10.4 タンパク質の折り畳み10.5 まとめ第11章　アンサンブルのダイナミクス：軌道から拡散と速度論へ11.1 はじめに：軌道とアンサンブルへの回帰11.2 1次元のアンサンブル・ダイナミクス11.3 4つの重要な軌道アンサンブル11.4 軌道のアンサンブルから観測量へ11.5 拡散とそれを越えて：発展する確率分布11.6 Jarzynski関係式と単分子現象11.7 まとめ第12章　生体分子のシミュレーションを統計的な視点から12.1 はじめに：考え方であって，マニュアルではない12.2 まずモデルを選ぼう：詳細なものか，簡易版か12.3 「基本的な」シミュレーションはダイナミクスを模倣する12.4 メトロポリス・モンテカルロ法：基本的な方法とそのバリエーション12.5 別の基本的な方法：再重み付け（リウェイティング）とそのバリエーション12.6 離散状態のシミュレーション12.7 どのように平衡系のシミュレーションの質を判断するか12.8 自由エネルギーとPMFの計算12.9 経路アンサンブル：軌道をサンプリングする12.10 タンパク質の折り畳み：ダイナミクスと構造予測12.11 まとめ著者紹介（「BOOK著者紹介情報」より）（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）ズッカーマン,ダニエル・M.(ズッカーマン,ダニエルM.／Zuckerman,Daniel M.)ピッツバーグ大学計算システム生物学科所属。学部時代はハーバード大学で比較宗教学を学ぶ。メリーランド大学で物理学の博士号を取得藤崎 弘士(フジサキ ヒロシ)２００１年東京大学大学院理学系研究科物理学専攻博士課程修了。現在、日本医科大学医学部医学科物理学教室准教授・博士（理学）。専門は生物物理・化学物理藤崎 百合(フジサキ ユリ)１９９６年名古屋大学大学院人間情報学研究科物質・生命情報学専攻修士課程修了。現在、フリーランス翻訳者内容紹介「統計力学」は物理の中では比較的高度な内容で，物性物理，素粒子物理，半導体工学などのために教えられることが多く，そこでは量子統計まで含んだ議論が行われることが多い。そのために，量子論を学ぶ理工系の学部3年以上の学習課題になっている。しかし，古典統計だけでもそのカバーする範囲は広く，特に化学や生物への応用例も豊富にある。本書は学部1年程度の力学，静電気学，数学（微分積分、確率論）の知識から，生体分子の統計力学を論じたものであり，特に確率論に基づく点がユニークである。統計力学の基礎的な問題に関してはさまざまな類書で十分に論じられているので，ボルツマン分布を基本的な確率分布関数として認めたうえで，それからどのように自由エネルギーやエントロピーといった，初学者に難しい概念を理解させることができるか試みている。その際に，いきなり一般化せずに，１次元系やブタンといったシンプルな系での議論を，かなり技術的な詳細に至るまで丁寧に解説しており，初学者には分かりやすくなっているものと思われる。また，統計力学をある程度以上分かっている読者にも，その説明法などで示唆的なところがあるだろう。また，本書を更に特徴付けているのは，通常の統計力学の議論は平衡系についてのもので終わることが多いが，最初からダイナミクス（動き）と統計力学の関係を自然なものとして導入していることである。本書の後半ではやや程度の高い確率過程論についても，生体分子の文脈で平易に論じている。この部分はいわゆる「非平衡統計力学」に関連する部分であり，その際に「経路の確率」という概念を導入している。これは現在盛んに研究されるようになった「レアイベント」と呼ばれる遷移現象を調べる際には基本となる概念であり，このことを議論している国内外の類書はないものと思われる。そこも本書の重要なポイントである。