Vodič za metode i softver za predviđanje strukture proteina

Da bi izvršili svoje biološke funkcije, proteini se pretapaju u jednu ili više specifičnih konformacija, diktiranih složenim i reverzibilnim nekovalentnim interakcijama. Određivanje strukture proteina može se postići dugotrajnom i relativno skupom tehnikom, poput kristalografije, nuklearno-magnetske rezonancije i interferometrije s dvostrukom polarizacijom. Softver za bioinformatiku razvijen je za računanje i predviđanje proteinskih struktura na osnovu njihovih aminokiselinskih sekvenata.

Sažetak o strukturi proteina

Kao alternativa eksperimentalnoj tehnici, struktura analize i alati za predviđanje pomažu u predviđanju strukture proteina prema njihovoj aminokiselinskoj sekvenci. Rješavanje strukture određenog proteina vrlo je važno u medicini (na primjer, u dizajnu lijekova) i biotehnologiji (na primjer, u dizajnu novih enzima). Područje računalne predviđanja proteina se stoga neprestano razvija, nakon porasta računske snage strojeva i razvoja inteligentnih algoritama.

Postoje četiri razine strukture proteina (slika 1). U predviđanju strukture proteina primarna se struktura koristi za predviđanje sekundarnih i tercijarnih struktura.

Sekundarne strukture proteina lokalizirano se savijaju unutar polipeptidnog lanca koji je stabiliziran vodikovim vezama. Najčešće sekundarne proteinske strukture su alfa-helikopteri i beta listovi.

Tercijarna struktura je konačni oblik proteina nakon što su se sve sekundarne strukture sakupile u 3D strukturu. Ovaj konačni oblik se formira i drži se zajedno kroz ionsku interakciju, disulfidne mostove i sile van de Waalsa.

Četiri razine strukture proteina. Slika sa Khanacademy.org.

Metode i softver predviđanja strukture proteina

Veliki broj softvera za predviđanje strukture razvijen je za namjenske značajke i karakteristike proteina, kao što su predviđanje poremećaja, predviđanje dinamike, predviđanje očuvanja strukture itd. Pristupi uključuju homologno modeliranje, struganje proteina, ab initio metode, predviđanje sekundarne strukture i hemijsku transmisijsku i predviđanje signalnih peptida

Odabir prave metode uvijek započinje korištenjem primarne sekvence nepoznatog proteina i pretraživanjem baze podataka proteina za homologe (slika 2).

Tabela odlučivanja za metodu predviđanja strukture proteina.

Evo nekoliko detaljnih metoda za predviđanje strukture proteina:

  • Alati predviđanja sekundarne strukture

Ovi alati predviđaju lokalne sekundarne strukture temeljene samo na aminokiselinskom slijedu proteina. Predviđene strukture uspoređuju se s DSSP ocjenom, koji se izračunava na temelju kristalografske strukture proteina (više o DSSP ocjeni ovdje).

Metode predviđanja za sekundarnu strukturu uglavnom se oslanjaju na baze podataka poznatih proteinskih struktura i moderne metode strojnog učenja poput neuronskih mreža i vektorskih strojeva za podršku.

Evo nekoliko sjajnih alata za predviđanje sekundarne strukture.

  • Tercijarna struktura

Alat za predviđanje tercijarne (ili 3-D) strukture spada u dvije glavne metode: Ab initio i komparativno modeliranje proteina.

Ab initio (ili de novo) metode predviđanja proteinske strukture pokušavaju predvidjeti tercijarne strukture iz niza temeljenih na općim načelima koji reguliraju energiju nakupljanja proteina i / ili statističke tendencije konformacijskih značajki koje dobivaju nativne strukture, bez korištenja eksplicitnih predložaka.

Sve informacije o tercijarnoj strukturi proteina kodiraju se u njegovoj primarnoj strukturi (to je aminokiselinskom slijedu). Međutim, može se predvidjeti ogroman broj njih, među kojima samo jedan ima minimalnu slobodnu energiju i stabilnost potrebnu za pravilno sklapanje. Predviđanje strukture proteina Ab initio zahtijeva ogromnu količinu računske snage i vremena da se riješi izvorna konformacija proteina i ostaje jedan od glavnih izazova moderne znanosti.

Najpopularniji poslužitelji uključuju Robetta (pomoću softverskog paketa Rosetta), SWISS-MODEL, PEPstr, QUARK. Ovdje potražite iscrpan popis.

Ako protein poznate tercijarne strukture dijeli najmanje 30% svog slijeda s potencijalnim homologom neodređene strukture, uporedne metode koje prekrivaju pretpostavljenu nepoznatu strukturu s poznatim mogu se upotrijebiti za predviđanje vjerojatne strukture nepoznatog. Homološko modeliranje i struganje proteina dvije su glavne strategije koje koriste prethodne informacije o drugim sličnim proteinima da bi predložile predviđanje nepoznatog proteina na temelju njegovog slijeda.

Softver za homološko modeliranje i uvlačenje proteina uključuje RaptorX, FoldX, HHpred, I-TASSER i još mnogo toga.

Reference

De novo predviđanje strukture proteina. Wikipedia.

Predviđanje strukture proteina. Wikipedija