1. 몬테 카를로 시뮬레이션 :
Monte Carlo 시뮬레이션은 솔루션에서 SSDNA 분자의 거동을 모델링하기 위해 확률 적 접근법을 사용합니다. SSDNA 가닥의 에너지 상태 및 구조적 변화를 고려함으로써, 이러한 시뮬레이션은 혼성화 이벤트의 가능성과 결과 복합체의 안정성을 예측할 수있다. Monte Carlo 모델은 SSDNA 혼성화에 대한 서열 조성, 길이 및 온도의 효과를 연구하는 데 중요한 역할을 해왔다.
2. 분자 역학 시뮬레이션 :
분자 역학 시뮬레이션은 고전적인 역학 원리를 활용하여 원자 수준에서 SSDNA 분자의 동적 거동을 모델링합니다. 개별 원자에 대한 운동 방정식을 통합함으로써, 이러한 시뮬레이션은 SSDNA 혼성화 동안 발생하는 형태 역학 및 상호 작용에 대한 상세한 통찰력을 제공합니다. 분자 역학 시뮬레이션은 SSDNA 복합체 형성에 대한 염기-스택, 수소 결합 및 용매 조건의 영향을 조사하는데 사용되었다.
3. 거친 입자 모델 :
거친 입자 모델은 다수의 원자를 더 큰 비드 또는 단위로 그룹화함으로써 SSDNA 분자의 표현을 단순화한다. 이 접근법은 계산 복잡성을 감소시키고 더 큰 규모에서 SSDNA 행동에 대한 연구를 가능하게합니다. 거친 입자 모델은 SSDNA 분자의 형태 선호도, 위상 행동 및 자기 조립 특성을 탐색하는 데 유용했습니다.
4. 가장 가까운 이웃 모델 :
가장 가까운 이속도 모델은 SSDNA 하이브리드 화의 안정성이 주로 이웃 뉴클레오티드 사이의 상호 작용에 의존한다고 가정한다. 이 모델은 가능한 각각의 기본 쌍 구성에 특정 에너지 값을 할당하고 이러한 값을 사용하여 SSDNA 서열의 하이브리드 화 효율 및 안정성을 예측합니다. 가장 가까운 이웃 모델은 다양한 분자 생물학 응용을 위해 DNA 프로브, 프라이머 및 올리고 뉴클레오티드 설계에 광범위하게 사용되었습니다.
5. 열역학적 모델 :
열역학적 모델은 SSDNA 혼성화의 에너지 및 평형 특성을 이해하기위한 정량적 프레임 워크를 제공한다. 이 모델은 엔탈피, 엔트로피 및 자유 에너지 변화와 같은 요인을 고려하여 SSDNA 복합체의 자발성 및 안정성을 예측합니다. 열역학적 모델은 특정 SSDNA 서열에 대해 온도, 염 농도 및 완충 조성물과 같은 하이브리드 화 조건을 최적화하기 위해 적용되었다.
이들 모델을 형광 분광법, 표면 플라즈몬 공명 및 원자력 현미경과 같은 실험 기술과 결합함으로써, 연구자들은 SSDNA 분자의 복잡한 행동과 이들의 상호 작용에 대한 귀중한 통찰력을 얻었다. 이들 모델은 서열-특이 적 효과, 단백질 -DNA 상호 작용 및 세포 환경의 영향과 같은 추가 요인을 설명하기 위해 지속적으로 정제되고 확장되고있다.
