Войти
Макромолекулярный док является численным моделированием с четвертичной структурой из комплексов, образованных два или более взаимодействующих биологических макромолекул. Комплексы белок- белок являются наиболее частыми объектами такого моделирования, за которыми следуют комплексы белок- нуклеиновая кислота.
Конечная цель стыковки - предсказание трехмерной структуры интересующего макромолекулярного комплекса, как это было бы в живом организме. Сама стыковка создает только вероятные структуры-кандидаты. Эти кандидаты должны быть ранжированы с использованием таких методов, как оценочные функции, для выявления структур, которые с наибольшей вероятностью встречаются в природе.
Термин «стыковка» возник в конце 1970-х и имел более ограниченное значение; тогда «стыковка» означала уточнение модели сложной структуры путем оптимизации расстояния между взаимодействующими элементами, но с сохранением их относительной ориентации фиксированной. Позже относительная ориентация взаимодействующих партнеров при моделировании могла изменяться, но внутренняя геометрия каждого из партнеров оставалась неизменной. Этот тип моделирования иногда называют «жесткой стыковкой». С дальнейшим увеличением вычислительной мощности стало возможным моделировать изменения внутренней геометрии взаимодействующих партнеров, которые могут происходить при образовании комплекса. Этот тип моделирования называется «гибкой стыковкой».
В биологической роли большинство белков, характеризуемые которых другие макромолекулы они взаимодействуют, как известны, в лучшем случае неполно. Даже те белки, которые участвуют в хорошо изученном биологическом процессе (например, цикл Кребса ), могут иметь неожиданных партнеров по взаимодействию или функции, не связанные с этим процессом.
В случаях известных белок-белковых взаимодействий возникают другие вопросы. Известно, что генетические заболевания (например, кистозный фиброз ) вызываются неправильно свернутыми или мутировавшими белками, и есть желание понять, какие аномальные межбелковые взаимодействия может вызывать данная мутация, если таковые имеются. В отдаленном будущем белки могут быть разработаны для выполнения биологических функций, и определение потенциальных взаимодействий таких белков будет иметь важное значение.
Для любого заданного набора белков могут быть интересны следующие вопросы с точки зрения технологии или естествознания:
Если они связывают,
Если они не связывают,
В конечном итоге предполагается, что белок-белковая стыковка решит все эти проблемы. Более того, поскольку методы стыковки могут быть основаны на чисто физических принципах, могут стыковаться даже белки с неизвестной функцией (или которые были относительно мало изучены). Единственным предварительным условием является то, что их молекулярная структура была либо определена экспериментально, либо может быть оценена методом предсказания структуры белка.
Взаимодействия белок-нуклеиновая кислота играют важную роль в живой клетке. Факторы транскрипции, которые регулируют экспрессию генов, и полимеразы, катализирующие репликацию, состоят из белков, а генетический материал, с которым они взаимодействуют, состоит из нуклеиновых кислот. Моделирование комплексов белок-нуклеиновая кислота представляет некоторые уникальные проблемы, как описано ниже.
В 1970-х годах сложное моделирование вращалось вокруг ручного определения особенностей на поверхности взаимодействующих элементов и интерпретации последствий для связывания, функции и активности; любые компьютерные программы обычно использовались в конце процесса моделирования, чтобы различать относительно небольшое количество конфигураций, которые остались после того, как были наложены все эвристические ограничения. Первое использование компьютеров было в исследовании взаимодействия гемоглобина в серповидно-клеточных волокнах. Вслед за этим в 1978 году работы по трипсина - BPTI комплекса. Компьютеры различали хорошие и плохие модели, используя функцию оценки, которая вознаграждала за большую площадь интерфейса и пары молекул, находящихся в контакте, но не занимающих одно и то же пространство. Компьютер использовал упрощенное представление взаимодействующих белков с одним центром взаимодействия для каждого остатка. Благоприятные электростатические взаимодействия, в том числе водородные связи, были идентифицированы вручную.
В начале 1990-х годов было определено больше структур комплексов, и доступная вычислительная мощность существенно возросла. С появлением биоинформатики акцент сместился на разработку обобщенных методов, которые можно было бы применять к произвольному набору комплексов при приемлемых вычислительных затратах. Предполагалось, что новые методы будут применяться даже при отсутствии филогенетических или экспериментальных ключей; любые конкретные априорные знания могут быть введены на этапе выбора между выходными моделями с наивысшим рейтингом или могут быть использованы в качестве входных данных, если алгоритм учитывает это. В 1992 году был опубликован метод корреляции, алгоритм, который использовал быстрое преобразование Фурье, чтобы дать значительно улучшенную масштабируемость для оценки грубой комплементарности формы на моделях твердого тела. В 1997 году он был расширен на грубую электростатику.
В 1996 году были опубликованы результаты первого слепого исследования, в котором шесть исследовательских групп пытались предсказать комплексную структуру бета-лактамазы ТЕМ-1 с белком - ингибитором бета-лактамазы (BLIP). Это упражнение выявило необходимость приспособления к конформационным изменениям и трудности различения конформеров. Он также послужил прототипом для серии оценок CAPRI, которая дебютировала в 2001 году.
Если валентные углы, длины связей и торсионные углы компонентов не изменяются ни на одном этапе создания комплекса, это называется стыковкой твердого тела. Существует предположение, что стыковка с твердым телом достаточно хороша для большинства стыковок. Когда существенные конформационные изменения происходят в компонентах во время образования комплекса, стыковка твердого тела неадекватна. Однако подсчет всех возможных конформационных изменений непомерно дорого обходится в компьютерное время. Процедуры стыковки, которые разрешают конформационные изменения, или гибкие процедуры стыковки, должны разумно выбирать небольшое подмножество возможных конформационных изменений для рассмотрения.
Для успешной стыковки необходимы два критерия:
Для многих взаимодействий сайт связывания известен на одном или нескольких белках, которые нужно стыковать. Это касается антител и конкурентных ингибиторов. В других случаях сайт связывания может быть убедительно подтвержден мутагенными или филогенетическими данными. Конфигурации, в которых белки сильно взаимопроникают, также могут быть исключены априори.
После исключения, основанного на предварительных знаниях или стереохимическом противоречии, оставшееся пространство возможных сложных структур необходимо тщательно, равномерно и с достаточным охватом, чтобы гарантировать близкое попадание. Каждая конфигурация должна быть оценена с помощью меры, которая способна ранжировать почти правильную структуру выше как минимум 100 000 альтернатив. Это вычислительно-ресурсоемкая задача, и было разработано множество стратегий.
Каждый из белков можно представить в виде простой кубической решетки. Затем для класса оценок, которые представляют собой дискретные свертки, конфигурации, связанные друг с другом посредством трансляции одного белка точным вектором решетки, могут быть все оценены почти одновременно с применением теоремы о свертке. Можно построить разумные, хотя и приблизительные, оценочные функции типа свертки, представляющие как стереохимическую, так и электростатическую пригодность.
Методы взаимного пространства широко используются из-за их способности оценивать огромное количество конфигураций. Они теряют преимущество в скорости, если вносятся крутильные изменения. Другой недостаток состоит в том, что невозможно эффективно использовать предыдущие знания. Также остается вопрос, не являются ли свертки слишком ограниченным классом оценочной функции, чтобы надежно идентифицировать лучший комплекс.
В Монте-Карло первоначальная конфигурация уточняется путем выполнения случайных шагов, которые принимаются или отклоняются на основании их индуцированного улучшения в баллах (см. Критерий Метрополиса ), пока не будет испробовано определенное количество шагов. Предполагается, что сходимость к лучшей структуре должна происходить из большого класса начальных конфигураций, только одну из которых необходимо рассматривать. Исходные конфигурации могут быть выбраны грубо, и можно сэкономить много времени на вычисления. Из-за трудности нахождения оценочной функции, которая одновременно в значительной степени распознает правильную конфигурацию, а также сходится к правильной конфигурации на расстоянии, было предложено использование двух уровней уточнения с различными оценочными функциями. Кручение можно естественным образом ввести в Монте-Карло как дополнительное свойство каждого случайного движения.
Методы Монте-Карло не гарантируют исчерпывающий поиск, поэтому лучшая конфигурация может быть упущена даже при использовании функции подсчета очков, которая теоретически идентифицировала бы ее. Насколько серьезна проблема для стыковки, точно не установлено.
Чтобы найти оценку, которая формирует последовательную основу для выбора наилучшей конфигурации, проводятся исследования на стандартных тестах (см. Ниже) случаев взаимодействия белок-белок. Скоринговые функции оцениваются по рангу, который они присваивают лучшей структуре (в идеале, лучшая структура должна иметь ранг 1), и по их охвату (доля контрольных случаев, для которых они достигают приемлемого результата). Типы изучаемых оценок включают:
Обычно гибридные оценки создаются путем объединения одной или нескольких вышеуказанных категорий во взвешенную сумму, веса которой оптимизированы для случаев из эталонного теста. Во избежание предвзятости контрольные примеры, используемые для оптимизации весов, не должны пересекаться со случаями, используемыми для окончательной проверки оценки.
Конечная цель стыковки белок-белок - выбрать идеальное решение для ранжирования в соответствии со схемой подсчета баллов, которая также дала бы представление о сродстве комплекса. Такая разработка будет стимулировать инженерию белков in silico, компьютерную разработку лекарств и / или высокопроизводительную аннотацию того, какие белки связываются, а какие нет (аннотация интерактома ). Было предложено несколько оценочных функций для предсказания сродства связывания / свободной энергии. Однако было обнаружено, что корреляция между экспериментально определенной аффинностью связывания и предсказаниями девяти обычно используемых оценочных функций почти ортогональна (R 2 ~ 0). Также было замечено, что некоторые компоненты алгоритмов оценки могут отображать лучшую корреляцию с экспериментальными энергиями связывания, чем полная оценка, предполагая, что значительно лучшая производительность может быть получена путем объединения соответствующих вкладов от различных алгоритмов оценки. К экспериментальным методам определения аффинности связывания относятся: поверхностный плазмонный резонанс (SPR), резонансный перенос энергии Ферстера, методы на основе радиолигандов, изотермическая калориметрия титрования (ITC), микромасштабный термофорез (MST) или спектроскопические измерения и другие методы флуоресценции. Текстовая информация из научных статей может дать полезные подсказки для выставления оценок.
Для тестирования методов стыковки был разработан эталон 84 белок-белковых взаимодействий с известными комплексными структурами. Набор выбран, чтобы охватить широкий диапазон типов взаимодействия и избежать повторяющихся функций, таких как профиль структурных семейств взаимодействующих элементов согласно базе данных SCOP. Элементы эталона подразделяются на три уровня сложности (самый сложный, содержащий наибольшее изменение в строении позвоночника). Тест стыковки белок-белок содержит примеры фермент-ингибитор, антиген-антитело и гомомультимерные комплексы.
Последняя версия тестового приложения белок-белок состоит из 230 комплексов. Тест стыковки белок-ДНК состоит из 47 тестовых случаев. Тест стыковки белок-РНК был курирован как набор данных из 45 неизбыточных тестовых примеров с комплексами, решенными только с помощью рентгеновской кристаллографии, а также расширенный набор данных из 71 тестового примера со структурами, полученными также из моделирования гомологии. Тест «белок-РНК» был обновлен и теперь включает в себя больше структур, решенных с помощью рентгеновской кристаллографии, и теперь он состоит из 126 тестовых примеров. Тесты имеют объединенный набор данных из 209 комплексов.
Тест сродства связывания основан на тесте стыковки белок-белок. Включен 81 белок-белковый комплекс с известным экспериментальным сродством; эти комплексы охватывают более 11 порядков с точки зрения аффинности. Каждая запись эталонного теста включает несколько биохимических параметров, связанных с экспериментальными данными, а также метод, используемый для определения аффинности. Этот тест использовался для оценки степени, в которой функции оценки могут также предсказывать сродство макромолекулярных комплексов.
Этот эталонный тест был проанализирован и значительно расширен. Новый набор разнообразен с точки зрения биологических функций, которые он представляет, с комплексами, которые включают G-белки и внеклеточные домены рецептора, а также комплексы антиген / антитело, фермент / ингибитор и фермент / субстрат. Он также различается с точки зрения сродства партнеров друг к другу, с K d в диапазоне от 10 -5 до 10 -14 М. Девять пар элементов представляют собой близкородственные комплексы, которые имеют аналогичную структуру, но очень разную аффинность, каждый пара, состоящая из родственной и непознанной сборки. При наличии несвязанных структур составляющих белков можно оценить изменения конформации. Они значительны в большинстве комплексов, и часто наблюдаются большие движения или переходы от беспорядка к порядку. Набор может быть использован для эталонного тестирования биофизических моделей, направленных на то, чтобы связать сродство со структурой во взаимодействиях белок-белок, принимая во внимание реагенты и изменения конформации, которые сопровождают реакцию ассоциации, а не только конечный продукт.
Критическая оценка предсказания взаимодействий - это непрерывная серия событий, в ходе которых исследователи всего сообщества пытаются стыковать одни и те же белки, как было предложено экспертами. Раунды проводятся примерно каждые 6 месяцев. Каждый раунд содержит от одного до шести целевых белок-белковых комплексов, структура которых недавно была определена экспериментально. Координаты и находятся в частной собственности оценщиков в сотрудничестве со структурными биологами, которые их определили. Публикации оцениваются двойным слепым методом.
CAPRI привлекает высокий уровень участия (37 групп по всему миру участвовали в седьмом раунде) и высокий уровень интереса со стороны биологического сообщества в целом. Хотя результаты CAPRI имеют небольшую статистическую значимость из-за небольшого количества целей в каждом раунде, роль CAPRI в стимулировании дискурса значительна. (Оценка CASP - аналогичное упражнение в области предсказания структуры белка).
