Proteins: Structure, Function and Bioinformatics

Trường lực ff94 thường liên quan đến gói mô phỏng Amber là một trong những bộ tham số được sử dụng phổ biến nhất cho mô phỏng sinh học phân tử. Sau hơn một thập kỷ sử dụng và thử nghiệm rộng rãi, những hạn chế trong trường lực này, chẳng hạn như sự ổn định quá mức của α-helix, đã được chúng tôi và các nhà nghiên cứu khác báo cáo. Điều này dẫn đến một số nỗ lực cải thiện các tham số này, tạo ra nhiều trường lực “Amber” khác nhau và gây ra khó khăn đáng kể trong việc xác định trường nào nên được sử dụng cho một ứng dụng cụ thể. Chúng tôi cho thấy rằng một số trường lực này vẫn tiếp tục bị thiếu thốn sự cân bằng giữa các yếu tố cấu trúc bậc hai khác nhau. Ngoài ra, phương pháp được sử dụng trong hầu hết các nghiên cứu này đã bỏ qua việc xem xét sự tồn tại trong Amber của hai bộ tham số góc dihedral φ/ψ cho xương sống. Điều này dẫn đến những bộ tham số cung cấp các sở thích cấu hình khó chấp nhận cho glycine. Chúng tôi báo cáo tại đây một nỗ lực nhằm cải thiện các tham số góc dihedral φ/ψ trong hàm năng lượng ff99. Các tham số của thuật ngữ dihedral dựa trên việc khớp các năng lượng của nhiều dạng cấu hình của glycine và alanine tetrapeptide từ các tính toán cơ học lượng tử ab initio ở cấp độ cao. Các tham số mới cho các dihedral của xương sống sẽ thay thế những tham số có trong trường lực ff99 hiện tại. Bộ tham số này, mà chúng tôi đánh dấu là ff99SB, đạt được sự cân bằng tốt hơn giữa các yếu tố cấu trúc bậc hai dựa trên phân bố cải tiến của các dihedral xương sống cho glycine và alanine liên quan đến dữ liệu khảo sát PDB. Nó cũng đạt được sự phù hợp tốt hơn với dữ liệu thực nghiệm đã công bố về sở thích cấu hình của các peptide alanine ngắn và có sự tương đồng tốt hơn với dữ liệu NMR thực nghiệm về sự thoái lui của các hệ thống protein thử nghiệm. Protein 2006. © 2006 Wiley‐Liss, Inc.

Chúng tôi chứng minh trong công trình này rằng độ căng bề mặt, năng lượng chuyển giao giữa nước và dung môi hữu cơ, cùng với nhiệt động học của sự tan chảy của các hiđrocacbon mạch thẳng cung cấp những hiểu biết cơ bản về các lực phi cực thúc đẩy quá trình gập protein và các phản ứng liên kết protein. Đầu tiên, chúng tôi phát triển một mô hình cho sự phụ thuộc của hiệu ứng kỵ nước vào độ cong và nhận thấy rằng khái niệm vĩ mô về năng lượng tự do bề mặt có thể áp dụng ở cấp độ phân tử. Việc áp dụng một mối quan hệ đã được biết đến liên quan đến độ căng bề mặt và năng lượng bám dính cho thấy rằng các lực phân tán đóng vai trò rất nhỏ hoặc không đóng vai trò nào trong các tương tác kỵ nước; ngược lại, mô hình chuẩn về sự phá vỡ cấu trúc nước (được thúc đẩy bởi entropi ở 25°C) là đúng. Tương tác kỵ nước được phát hiện, tương ứng với hình ảnh cổ điển, là một lực chính thúc đẩy quá trình gập protein. Phân tích hành vi tan chảy của các hợp chất hydrocarbon cho thấy rằng sự đóng gói chặt chẽ của phần trong protein chỉ đóng góp một năng lượng tự do nhỏ cho quá trình gập vì lợi ích enthalpy từ việc tăng cường các tương tác phân tán (so với chất lỏng) bị ngăn chặn bởi sự đóng băng chuyển động của chuỗi bên. Hiệu ứng này cũng nên xảy ra trong các phản ứng liên kết, điều này có thể dẫn đến một đơn giản hóa lớn trong việc đánh giá năng lượng liên kết. Các phản ứng liên kết protein, ngay cả giữa các bề mặt gần như phẳng hoặc lồi/lõm, được phát hiện có độ kỵ nước hiệu quả nhỏ hơn đáng kể so với dự đoán dựa trên độ căng bề mặt vĩ mô. Điều này là do sự hình thành vùng cổ lõm thường đi kèm với sự hình thành phức hợp. Hiệu ứng này có thể ngăn cản sự hình thành các phức hợp giữa các bề mặt lồi.

Các tiến bộ gần đây trong phần cứng và phần mềm đã cho phép những mô phỏng động lực học phân tử (MD) ngày càng dài của các phân tử sinh học, làm lộ ra những hạn chế nhất định về độ chính xác của các trường lực được sử dụng cho những mô phỏng này và thúc đẩy nỗ lực cải thiện các trường lực này. Ví dụ, những sửa đổi gần đây đối với các trường lực protein Amber và CHARMM đã cải thiện các tiềm năng xoắn của xương sống, khắc phục những thiếu sót trong các phiên bản trước đó. Trong bài báo này, chúng tôi tiến thêm một bước trong việc nâng cao độ chính xác của mô phỏng bằng cách cải thiện các tiềm năng xoắn của chuỗi bên amino acid trong trường lực Amber ff99SB. Đầu tiên, chúng tôi đã sử dụng các mô phỏng các hệ thống alpha-helix mô hình để xác định bốn loại dư lượng có phân bố rotamer khác biệt nhiều nhất so với kỳ vọng dựa trên thống kê của Ngân hàng Dữ liệu Protein. Thứ hai, chúng tôi đã tối ưu hóa các tiềm năng xoắn của chuỗi bên của những dư lượng này để phù hợp với các phép tính cơ học lượng tử mới, ở cấp độ cao. Cuối cùng, chúng tôi đã sử dụng các mô phỏng MD trên quy mô vi giây trong dung môi rõ ràng để xác minh trường lực kết quả so với một tập hợp lớn các phép đo NMR thực nghiệm trực tiếp khảo sát các cấu hình chuỗi bên. Trường lực mới, mà chúng tôi đã đặt tên là Amber ff99SB-ILDN, cho thấy sự phù hợp tốt hơn đáng kể với dữ liệu NMR. Proteins 2010. © 2010 Wiley‐Liss, Inc.

Xác thực hình học xung quanh nguyên tử Cα được mô tả, với một phép đo Cβ mới và biểu đồ Ramachandran cập nhật. Độ lệch của nguyên tử Cβ quan sát được so với vị trí lý tưởng cung cấp một phép đo duy nhất bao hàm thông tin chính về xác thực cấu trúc chứa trong biến dạng góc nối. Độ lệch Cβ nhạy cảm với sự không tương thích giữa các chuỗi bên và khung chính do sự không vừa vặn của các cấu hình hoặc giới hạn tinh chỉnh không phù hợp. Một biểu đồ ϕ,ψ mới sử dụng tính nhẵn phụ thuộc mật độ cho 81,234 dư lượng không phải Gly, không phải Pro, và không phải prePro với B < 30 từ 500 protein có độ phân giải cao cho thấy các ranh giới sắc nét tại các cạnh quan trọng và sự phân định rõ ràng giữa các vùng trống lớn và các khu vực được phép nhưng không được ưa chuộng. Một trong những khu vực như vậy là cấu hình γ‐turn gần +75°,−60°, được coi là cấm bởi các chương trình xác thực cấu trúc thông thường; tuy nhiên, nó xuất hiện trong các phần được sắp xếp tốt của các cấu trúc tốt, nó được xác định nhiều hơn gần các vị trí chức năng, và căng thẳng được bù đắp một phần bởi liên kết H trong γ‐turn. Các khu vực ϕ,ψ được ưa chuộng và cho phép cũng được xác định cho Pro, pre‐Pro và Gly (quan trọng vì các góc ϕ,ψ của Gly thì nhiều sự cho phép hơn nhưng ít được xác định chính xác hơn). Các chi tiết về các phân bố thực nghiệm chính xác này được dự đoán không tốt bởi các tính toán lý thuyết trước đó, bao gồm một khu vực bên trái của α‐helix, được đánh giá là thuận lợi về năng lượng nhưng hiếm khi xảy ra. Một yếu tố được đề xuất giải thích cho sự khác biệt này là việc đông đúc của các cặp peptide NH cho phép chỉ có thể đóng góp một liên kết H duy nhất. Các tính toán mới của Hu và cộng sự [Proteins 2002 (số này)] cho dipeptide Ala và Gly, sử dụng cơ học lượng tử hỗn hợp và cơ học phân tử, phù hợp với dữ liệu không lặp lại của chúng tôi một cách chi tiết xuất sắc. Để chạy các đánh giá hình học của chúng tôi trên một tệp được người dùng tải lên, hãy xem MOLPROBITY (http://kinemage.biochem.duke.edu) hoặc RAMPAGE (http://www‐cryst.bioc.cam.ac.uk/rampage). Proteins 2003;50:437–450. © 2003 Wiley‐Liss, Inc.

Phân tích các mô phỏng động lực học phân tử mở rộng (MD) của lysozyme trong môi trường chân không và trong dung dịch nước cho thấy có khả năng phân tách không gian cấu hình thành hai không gian con: (1) một không gian “cần thiết” chỉ chứa một vài bậc tự do trong đó có chuyển động không hồi tiếp xảy ra và bao gồm hầu hết các dao động vị trí; và (2) không gian còn lại trong đó chuyển động có một phân phối Gaussian hẹp và có thể được coi là “bị ràng buộc về mặt vật lý.” Nếu loại bỏ chuyển động dịch chuyển và quay tổng thể, hai không gian này có thể được xây dựng bằng một phép biến đổi tuyến tính đơn giản trong không gian tọa độ Cartezian, và việc này vẫn hợp lệ trong vài trăm picogame. Phép biến đổi này xuất phát từ ma trận hiệp phương sai của các sai lệch vị trí. Các bậc tự do thiết yếu dường như mô tả các chuyển động liên quan đến chức năng của protein, trong khi không gian bị ràng buộc về mặt vật lý chỉ mô tả các dao động cục bộ không liên quan. Hành vi gần như bị ràng buộc của không gian con sau cho phép phân tách các phương trình chuyển động và hứa hẹn khả năng điều tra độc lập không gian thiết yếu và thực hiện các mô phỏng động lực học chỉ trong không gian rút gọn này. © 1993 Wiley‐Liss, Inc.

Chúng tôi đã phát triển một thuật toán tự động STRIDE để gán cấu trúc thứ cấp protein từ các tọa độ nguyên tử dựa trên việc sử dụng kết hợp năng lượng liên kết hydro và thông tin góc xoay thân được suy ra từ thống kê. Các tham số của quy trình nhận dạng mẫu đã được tối ưu hóa bằng cách sử dụng các chỉ định do các nhà tinh thể học cung cấp như một tiêu chuẩn tham chiếu. So sánh với kỹ thuật đang được sử dụng rộng rãi nhất hiện nay DSSP của Kabsch và Sander (Biopolymers 22:2577‐2637, 1983) cho thấy STRIDE và DSSP gán trạng thái cấu trúc thứ cấp cho 58% và 31% trong số 226 chuỗi protein trong mẫu dữ liệu của chúng tôi, tương ứng, với sự đồng ý cao hơn với các định nghĩa chi tiết từng dư lượng do những người phát hiện ra các cấu trúc cung cấp, trong khi 11% số chuỗi có sự gán giống nhau. STRIDE chỉ ra mỗi chuỗi xoắn thứ 11 và mỗi chuỗi sợi thứ 32 nhiều hơn so với các gán đã được công bố. © 1995 Wiley‐Liss, Inc.

Việc áp dụng các trường lực toàn nguyên tử (và các mô hình dung môi rõ ràng hoặc ngụy trang) vào các nhiệm vụ dự đoán mô hình đồng đẳng protein như dự đoán chuỗi bên và vòng xoắn vẫn còn thách thức cả do chi phí tính toán năng lượng từng cá nhân và do sự khó khăn trong việc lấy mẫu bề mặt năng lượng toàn nguyên tử gồ ghề. Tại đây, chúng tôi giải quyết thách thức này cho vấn đề dự đoán vòng xoắn thông qua việc phát triển nhiều thuật toán mới, nhấn mạnh vào các kỹ thuật đa quy mô và theo cấp bậc. Như một bước đầu tiên trong việc đánh giá hiệu suất của thuật toán dự đoán vòng xoắn của chúng tôi, chúng tôi đã áp dụng nó vào vấn đề tái tạo các vòng trong các cấu trúc bản địa; chúng tôi cũng bao gồm rõ ràng việc đóng gói tinh thể để cung cấp một so sánh công bằng với các cấu trúc tinh thể. Tóm lại, số lượng lớn vòng được tạo ra bằng cách sử dụng quy trình xây dựng dựa trên góc dihedral, theo sau là các chu kỳ lặp lại của việc phân nhóm, tối ưu hóa chuỗi bên và tối thiểu hóa năng lượng hoàn toàn của các cấu trúc vòng được chọn. Chúng tôi đánh giá phương pháp này bằng cách sử dụng tập kiểm tra lớn nhất đã được sử dụng cho việc xác thực phương pháp dự đoán vòng xoắn, với tổng cộng 833 vòng có chiều dài từ 4 đến 12 axit amin. Các sai khác trung bình/mediam độ lệch căn bậc hai (RMSDs) đối với các cấu trúc bản địa (chồng xếp thân protein, không phải vòng xoắn) lần lượt là 0.42/0.24 Å cho vòng 5 axit amin, 1.00/0.44 Å cho vòng 8 axit amin, và 2.47/1.83 Å cho vòng 11 axit amin. Các RMSD trung vị thấp hơn đáng kể so với trung bình vì có một số lượng nhỏ các giá trị ngoại lai; nguyên nhân của những thất bại này được xem xét một cách chi tiết, và nhiều trường hợp có thể được quy cho lỗi trong việc chỉ định trạng thái proton hóa của các axit amin có khả năng titratable, sự bỏ sót các ligand từ mô phỏng, và, trong một số trường hợp, có thể là lỗi trong các cấu trúc được xác định thực nghiệm. Khi các vấn đề hiển nhiên trong các tập dữ liệu này được lọc ra, các RMSD trung bình đối với các cấu trúc bản địa cải thiện thành 0.43 Å cho vòng 5 axit amin, 0.84 Å cho vòng 8 axit amin, và 1.63 Å cho vòng 11 axit amin. Trong đại đa số các trường hợp, phương pháp này xác định các điểm tối thiểu năng lượng mà thấp hơn hoặc bằng với vòng bản địa tối thiểu, điều này cho thấy rằng việc lấy mẫu hiếm khi hạn chế độ chính xác của dự đoán. Tổng thể kết quả là, theo sự hiểu biết của chúng tôi, tốt nhất được báo cáo cho đến nay, và chúng tôi ghi nhận thành công này là nhờ vào sự kết hợp của một hàm năng lượng toàn nguyên tử chính xác, các phương pháp hiệu quả cho việc xây dựng vòng và tối ưu hóa chuỗi bên, và, đặc biệt cho các vòng dài hơn, quy trình tinh chỉnh theo cấp bậc. Protein 2004;55:000–000. © 2004 Wiley‐Liss, Inc.

Một vấn đề lớn trong việc xác định cấu trúc ba chiều của protein liên quan đến chất lượng của các mô hình cấu trúc thu được từ việc diễn giải dữ liệu thực nghiệm. Những phát triển mới trong tinh thể học tia X và phổ hạt nhân từ tính đã thúc đẩy quá trình xác định cấu trúc và cộng đồng sinh học đang phải đối mặt với một số lượng ngày càng tăng của các dạng protein được xác định thực nghiệm. Tuy nhiên, trong quá khứ gần đây, một số cấu trúc protein được xác định thực nghiệm đã được chứng minh là chứa những sai sót lớn, cho thấy rằng trong một số trường hợp, việc diễn giải dữ liệu thực nghiệm là khó khăn và có thể dẫn đến các mô hình không chính xác. Những vấn đề như vậy có thể được tránh khi sử dụng các phương pháp tính toán bổ sung cho các xác định cấu trúc thực nghiệm. Một yêu cầu tiên quyết của các công cụ tính toán như vậy là chúng độc lập với các thông số thu được từ một thí nghiệm cụ thể. Ngoài ra, các kỹ thuật như vậy có khả năng hỗ trợ và tăng tốc các xác định cấu trúc thực nghiệm. Ở đây, chúng tôi trình bày các kỹ thuật dựa trên các trường có kiến thức, có thể được sử dụng để đánh giá chất lượng của các dạng protein. Các phương pháp này có thể được sử dụng để xác định các cấu trúc gập sai cũng như các phần khuyết điểm của các mô hình cấu trúc. Các kỹ thuật này thậm chí có thể áp dụng trong trường hợp chỉ có vết C_α của một dạng protein có sẵn. Các khả năng của kỹ thuật được chứng minh bằng cách sử dụng các dạng protein đúng và sai. © 1993 Wiley‐Liss, Inc.

Chúng tôi đã phát triển một hàm điểm mới, gọi là điểm mô hình mẫu (TM‐score), để đánh giá chất lượng của các mẫu cấu trúc protein và các mô hình toàn đoạn được dự đoán bằng cách mở rộng các phương pháp đã sử dụng trong bài kiểm tra khoảng cách toàn cầu (GDT)1 và MaxSub.2 Đầu tiên, một thang độ phụ thuộc kích thước protein được khai thác để loại bỏ sự phụ thuộc kích thước protein vốn có của các điểm số trước đây và tính toán phù hợp cho các cặp cấu trúc protein ngẫu nhiên. Thứ hai, thay vì thiết lập các ngưỡng khoảng cách cụ thể và chỉ tính toán các phần có lỗi dưới ngưỡng đó, tất cả các cặp dư lượng trong sự liên kết/mô hình đều được đánh giá trong điểm số đề xuất. Để so sánh các hàm điểm khác nhau, chúng tôi đã xây dựng một bộ kiểm tra quy mô lớn của các mẫu cấu trúc cho 1489 protein cỡ nhỏ đến cỡ trung bình bằng cách sử dụng chương trình đánh chỉ mục PROSPECTOR_3 và xây dựng các mô hình toàn đoạn bằng MODELLER và TASSER. Điểm TM của các sự liên kết đánh chỉ mục ban đầu, so với các hàm điểm GDT và MaxSub, cho thấy một mối tương quan mạnh mẽ hơn nhiều với chất lượng của các mô hình toàn đoạn cuối cùng. Điểm TM còn được khai thác như một đánh giá cho tất cả các mục tiêu 'mới gấp' trong thí nghiệm CASP5 gần đây và cho thấy sự trùng lặp gần gũi với kết quả đánh giá bằng mắt của chuyên gia con người. Những dữ liệu này cho thấy rằng điểm TM là một bổ sung hữu ích cho việc đánh giá hoàn toàn tự động các dự đoán cấu trúc protein. Chương trình có thể thực thi của điểm TM có thể tải xuống miễn phí tại http://bioinformatics.buffalo.edu/TM‐score. Proteins 2004. © 2004 Wiley‐Liss, Inc.

Một nghiên cứu về sự liên kết của chất kháng khuẩn trimethoprim với Escherichia coli dihydrofolate reductase đã được thực hiện bằng cách sử dụng các kỹ thuật tối thiểu hóa năng lượng với cả hai trường lực vanh toàn phần và trường lực nguyên tử thống nhất. Các tiêu chí hội tụ đảm bảo rằng không có thay đổi cấu trúc hoặc năng lượng đáng kể nào xảy ra với việc tối thiểu hóa thêm. Các độ lệch căn bậc hai (RMS) của cả hai cấu trúc đã được tối thiểu hóa so với cấu trúc thực nghiệm đã được tính cho các vùng chọn lọc của protein. Trong vị trí hoạt động, cấu trúc tối thiểu hóa nguyên tử toàn phần đã khớp với cấu trúc thực nghiệm tốt hơn nhiều so với cấu trúc nguyên tử thống nhất. Để xác định cái gì tạo nên sự khớp tốt, các độ lệch RMS giữa các cấu trúc tinh thể của cùng một enzyme từ các loài khác nhau hoặc trong các môi trường tinh thể khác nhau đã được so sánh. Sự khác biệt giữa vị trí hoạt động của cấu trúc tối thiểu hóa nguyên tử toàn phần và cấu trúc thực nghiệm tương tự như những sự khác biệt được quan sát giữa các cấu trúc tinh thể của cùng một protein.

Cuối cùng, động lực học của sự liên kết ligand đã được phân tích cho các tọa độ tối thiểu hóa nguyên tử toàn phần. Năng lượng ứng suất phát sinh trong ligand, sự mất mát Entropy tương ứng do sự dịch chuyển trong tần số hài hòa, và vai trò của các dư lượng cụ thể trong việc liên kết ligand đã được xem xét. Các phân tử nước, ngay cả những phân tử không tiếp xúc trực tiếp với ligand, được phát hiện có năng lượng tương tác đáng kể với ligand. Do đó, việc bao gồm ít nhất một lớp nước có thể rất quan trọng cho việc mô phỏng chính xác các phức hợp enzyme.