Rokasgrāmata olbaltumvielu struktūras noteikšanas metodēm un programmatūrai

Lai veiktu savas bioloģiskās funkcijas, olbaltumvielas saliek vienā vai vairākās īpašās formās, kuras diktē sarežģīta un atgriezeniska nekovalenta mijiedarbība. Olbaltumvielu struktūras noteikšanu var panākt ar laikietilpīgām un samērā dārgām metodēm, piemēram, kristalogrāfiju, kodolmagnētiskās rezonanses spektroskopiju un duālās polarizācijas interferometriju. Ir izstrādāta bioinformātikas programmatūra, lai aprēķinātu un prognozētu olbaltumvielu struktūras, pamatojoties uz to aminoskābju sekvencēm.

Atgādinājums par olbaltumvielu struktūru

Kā alternatīva eksperimentālajai tehnikai struktūras struktūras analīzes un prognozēšanas rīki palīdz paredzēt olbaltumvielu struktūru atbilstoši to aminoskābju sekvencēm. Dotā proteīna struktūras atrisināšana ir ļoti svarīga medicīnā (piemēram, zāļu izstrādē) un biotehnoloģijā (piemēram, jaunu enzīmu izstrādē). Tādējādi aprēķināto olbaltumvielu prognozēšanas lauks nepārtraukti attīstās, sekojot mašīnu skaitļošanas jaudas palielinājumam un inteliģentu algoritmu izstrādei.

Ir četri olbaltumvielu struktūras līmeņi (1. attēls). Prognozējot olbaltumvielu struktūru, primāro struktūru izmanto sekundāro un terciāro struktūru prognozēšanai.

Olbaltumvielu sekundārās struktūras ir lokalizētas salocīšanas polipeptīdu ķēdē, kuru stabilizē ūdeņraža saites. Visizplatītākās sekundārās olbaltumvielu struktūras ir alfa spirāles un beta loksnes.

Terciārā struktūra ir olbaltumvielu galīgā forma, kad visas dažādās sekundārās struktūras ir salocītas 3D struktūrā. Šī galīgā forma veidojas un tiek turēta kopā, izmantojot jonu mijiedarbību, disulfīdu tiltus un van de Waals spēkus.

Četri olbaltumvielu struktūras līmeņi. Attēls no Khanacademy.org.

Olbaltumvielu struktūras noteikšanas metodes un programmatūra

Liela daļa struktūras prognozēšanas programmatūras ir izstrādāta īpašām olbaltumvielu īpašībām un specifiskumam, piemēram, traucējumu prognozēšanai, dinamikas prognozēšanai, struktūras saglabāšanas prognozēšanai utt. Pieejas ietver homoloģijas modelēšanu, olbaltumvielu pavedināšanu, ab initio metodes, sekundārās struktūras prognozēšanu, kā arī transmembrānas spirāles un signālu peptīdu prognozēšana.

Pareizās metodes izvēle vienmēr sākas, izmantojot nezināmā proteīna primāro secību un meklējot olbaltumvielu datu bāzē homologus (2. attēls).

Lēmumu pieņemšanas diagramma olbaltumvielu struktūras noteikšanas metodei.

Šeit ir dažas detalizētas metodes olbaltumvielu struktūras noteikšanai:

  • Sekundārās struktūras prognozēšanas rīki

Šie rīki paredz vietējās sekundārās struktūras, pamatojoties tikai uz olbaltumvielu aminoskābju secību. Pēc tam paredzētās struktūras salīdzina ar DSSP punktu skaitu, kas tiek aprēķināts, pamatojoties uz olbaltumvielu kristalogrāfisko struktūru (šeit vairāk par DSSP rādītāju).

Sekundārās struktūras prognozēšanas metodes galvenokārt balstās uz zināmo olbaltumvielu struktūru datu bāzēm un modernām mašīnmācīšanās metodēm, piemēram, neironu tīkliem un atbalsta vektora mašīnām.

Šeit ir daži lieliski rīki sekundārās struktūras prognozēšanai.

  • Terciārā struktūra

Terciārās (vai trīsdimensiju) struktūras prognozēšanas rīki iedalās divās galvenajās metodēs: Ab initio un salīdzinošajā olbaltumvielu modelēšanā.

Ab initio (vai de novo) olbaltumvielu struktūras prognozēšanas metodes mēģina paredzēt terciāras struktūras no sekvencēm, pamatojoties uz vispārīgiem principiem, kas regulē olbaltumvielu locīšanas enerģētiku un / vai statistiskās tendences uz konformācijas īpašībām, kuras dabiskās struktūras iegūst, neizmantojot skaidras veidnes.

Visa informācija par olbaltumvielu terciāro struktūru ir kodēta tā primārajā struktūrā (tas ir, aminoskābju secībā). Tomēr var paredzēt milzīgu skaitu no tiem, starp kuriem tikai vienam ir minimāla brīvā enerģija un stabilitāte, kas nepieciešama pareizai salocīšanai. Tādējādi ab initio olbaltumvielu struktūras prognozēšanai ir nepieciešams milzīgs skaitļošanas spēks un laiks, lai atrisinātu olbaltumvielu dabisko uzbūvi, un tas joprojām ir viens no mūsdienu zinātnes galvenajiem izaicinājumiem.

Pie populārākajiem serveriem pieder Robetta (izmantojot programmatūras paketi Rosetta), SWISS-MODEL, PEPstr, QUARK. Šeit pārlūkojiet izsmeļošu sarakstu.

Ja zināmam terciāras struktūras proteīnam ir vismaz 30% no tā secības ar nenoteiktas struktūras iespējamo homologu, var paredzēt salīdzinošās metodes, kas paredzēto nezināmo struktūru pārklāj ar zināmajām, un, iespējams, paredzēt nezināmo struktūru. Homoloģijas modelēšana un olbaltumvielu savērpšana ir divas galvenās stratēģijas, kurās tiek izmantota iepriekšēja informācija par citiem līdzīgiem proteīniem, lai ierosinātu nezināma proteīna prognozēšanu, pamatojoties uz tā secību.

Homoloģijas modelēšanas un olbaltumvielu pavedienu programmatūra ietver RaptorX, FoldX, HHpred, I-TASSER un citas.

Atsauces

De novo olbaltumvielu struktūras prognozēšana. Wikipedia.

Olbaltumvielu struktūras prognozēšana. Wikipedia