نقش اسیدآمینه‌های هیدروفوب در تشخیص ساختار طبیعی پروتئین

نوع مقاله : پژوهشی اصیل

نویسنده

گروه ریاضی کاربردی، دانشکده علوم ریاضی، دانشگاه تربیت مدرس، تهران، ایران

چکیده
اهداف: پیش‌بینی ساختار سوم پروتئین‌ها از توالی اسیدآمینه‌ها یکی از مسایل مهم در بیوانفورماتیک ساختاری است. پروتئین‌ها ساختار طبیعی خود را از میان آرایش‌های متعدد فضایی در کسری از ثانیه انتخاب می‌کنند. پارادوکس لوینتال بیان می‌کند جست‌وجوی تصادفی در میان فضای تمام آرایش‌های فضایی ممکن امکان‌پذیر نیست و باید مکانیزمی برای آن وجود داشته باشد.الفبای کمتر از ۲۰ اسیدآمینه در ساختار پروتئین می‌تواند پیچیدگی مساله تاخوردگی پروتئین را تا حدودی کاهش دهد. عموماً فرض می‌شود که ساختار طبیعی در مینیمم انرژی خود شکل می‌‎گیرد. بنابراین نیاز به یک تابع انرژی مناسب برای ارزیابی ساختار ضروری است.

مواد و روش‌ها: توابع پتانسیل دانش- پایه یکی از انواع توابع انرژی است که از داده‌های ساختار پروتئین‌های شناخته‌شده به دست می‌آید. در این مطالعه یک تابع انرژی دانش- پایه ارایه می‌کنیم و تاثیر اسیدآمینه‌های آلانین، لوسین، ایزولوسین، والین و فنیل‌آلانین در تشخیص ساختار طبیعی را بررسی می‌کنیم. در مدل کاهش‌یافته تنها انرژی بین اسیدآمینه‌های مذکور را در نظر می‌گیریم.

یافته‌ها: مدل کاهش‌یافته را با چهار معیار ارزیابی کردیم. نتایج نشان می‌دهد که تفاوت معنی‌داری بین نتایج مدل ۲۰- اسیدآمینه و مدل کاهش‌یافته وجود ندارد.

نتیجه‌گیری: این مدل نشان می‌دهد که توان تابع انرژی به‌دست‌آمده حاصل قدرت انرژی میان این پنج اسیدآمینه است و بنابراین برای افزایش قدرت توابع پتانسیل نیازمند نگرش جدیدی هستیم که بتوانیم به نحو موثرتری از اندرکنش تمام اسیدآمینه‌ها در ساختار بهره ببریم.

کلیدواژه‌ها

موضوعات


Anfinsen CB. Principles that govern the folding of protein chains. Science. 1973;181(4096):223-30. [Link] [DOI:10.1126/science.181.4096.223]
Zwanzig R, Szabo A, Bagchi B. Levinthal's paradox. Proc Natl Acad Sci USA. 1992;89(1):20-2. [Link] [DOI:10.1073/pnas.89.1.20]
Dill KA, Ozkan SB, Weikl TR, Chodera JD, Voelz VA. The protein folding problem: when will it be solved?. Curr Opin Struct Biol. 2007;17(3):342-6. [Link] [DOI:10.1016/j.sbi.2007.06.001]
Yang Y, Gao J, Wang J, Heffernan R, Hanson J, Paliwal K4, et al. Sixty-five years of the long march in protein secondary structure prediction: the final stretch? Brief Bioinform. 2018;19(3):482-94. [Link]
Tanaka S, Scheraga HA. Medium and long-range interaction parameters between amino acids for predicting three-dimensional structures of proteins. Macromolecules. 1976;9(6):945-50. [Link] [DOI:10.1021/ma60054a013]
Miyazawa S, Jernigan RL. Estimation of effective interresidue contact energies from protein crystal structures: quasi-chemical approximation. Macromolecules. 1985;18(3):534-52. [Link] [DOI:10.1021/ma00145a039]
Miyazawa S, Jernigan RL. An empirical energy potential with a reference state for protein fold and sequence recognition. Proteins. 1999;36(3):357-69.
https://doi.org/10.1002/(SICI)1097-0134(19990815)36:3<357::AID-PROT10>3.0.CO;2-U [Link] [DOI:10.1002/(SICI)1097-0134(19990815)36:33.0.CO;2-U]
Li H, Tang C, Wingreen NS. Nature of driving force for protein folding: a result from analyzing the statistical potential. Phys Rev Lett. 1997;79:765-8. [Link] [DOI:10.1103/PhysRevLett.79.765]
Mirzaie M, Sadeghi M. Knowledge-based potentials in protein fold recognition. J Paramed Sci. 2010;1(4):65-75. [Link]
Boas FE, Harbury PB. Potential energy functions for protein design. Curr Opin Struct Biol. 2007;17(2):199-204. [Link] [DOI:10.1016/j.sbi.2007.03.006]
Lee J, Liwo A, Scheraga HA. Energy-based de novo protein folding by conformational space annealing and an off-lattice united-residue force field: Application to the 10-55 fragment of staphylococcal protein A and to apo calbindin D9K. Proc Natl Acad Sci USA. 1999;96(5):2025-30. [Link] [DOI:10.1073/pnas.96.5.2025]
Yang J, Yan R, Roy A, Xu D, Poisson J, Zhang Y. The I-TASSER suite: protein structure and function prediction. Nat Methods. 2015;12(1):7-8. [Link] [DOI:10.1038/nmeth.3213]
Emamjomeh A, Goliaei B, Zahiri J, Ebrahimpour R. Predicting protein-protein interactions between human and hepatitis C virus via an ensemble learning method. Mol Biosyst. 2014;10(12):3147-54. [Link] [DOI:10.1039/C4MB00410H]
Mirzaie M, Eslahchi C, Pezeshk H, Sadeghi M. A distance-dependent atomic knowledge-based potential and force for discrimination of native structures from decoys. Proteins. 2009;77(2):454-63. [Link] [DOI:10.1002/prot.22457]
Mirzaie M, Sadeghi M. Distance-dependent atomic knowledge-based force in protein fold recognition. Proteins. 2012;80(3):683-90. [Link] [DOI:10.1002/prot.24011]
Mirzaie M, Sadeghi M. Delaunay-based nonlocal interactions are sufficient and accurate in protein fold recognition. Proteins. 2014;82(3):415-23. [Link] [DOI:10.1002/prot.24407]
Wang J, Wang W. A computational approach to simplifying the protein folding alphabet. Nat Struct Biol. 1999;6(11):1033-8. [Link] [DOI:10.1038/14918]
Bernal JD. Phase determination in the X-ray diffraction patterns of complex crystals and its application to protein structure. Nature. 1952;169(4311):1007-8. [Link] [DOI:10.1038/1691007a0]
Finney JL. Random packings and the structure of simple liquids II. The molecular geometry of simple liquids. Proc Royal Soc A. 1970;319(1539):495. [Link] [DOI:10.1098/rspa.1970.0190]
Barber CB, Dobkin DP, Huhdanpaa H. The quickhull algorithm for convex hulls. ACM Trans Math Softw. 1996;22(4):469-83 [Link] [DOI:10.1145/235815.235821]
Lovell SC, Davis IW, Arendall WB 3rd, de Bakker PI, Word JM, Prisant MG, et al. Structure validation by Calpha geometry: phi,psi and Cbeta deviation. Proteins. 2003;50(3):437-50. [Link] [DOI:10.1002/prot.10286]
Sippl MJ. Calculation of conformational ensembles potentials of mean force - an approach to the knowledge-based prediction of local structures in globular proteins. J Mol Biol. 1990;213(4):859-83. [Link] [DOI:10.1016/S0022-2836(05)80269-4]
Park B, Levitt M. Energy functions that discriminate X-ray and near-native folds from well-constructed decoys. J Mol Biol. 1996;258(2):367-92. [Link] [DOI:10.1006/jmbi.1996.0256]
Simons KT, Kooperberg C, Huang E, Baker D. Assembly of protein tertiary structures from fragments with similar local sequences using simulated annealing and Bayesian scoring functions. J Mol Biol. 1997;268(1):209-25. [Link] [DOI:10.1006/jmbi.1997.0959]
Simons KT, Ruczinski I, Kooperberg C, Fox BA, Bystroff C, Baker D. Improved recognition of native‐like protein structures using a combination of sequence‐dependent and sequence‐independent features of proteins. Protein. 1999;34(1):82-95.
https://doi.org/10.1002/(SICI)1097-0134(19990101)34:1<82::AID-PROT7>3.0.CO;2-A [Link] [DOI:10.1002/(SICI)1097-0134(19990101)34:13.0.CO;2-A]
Xia Y, Huang ES, Levitt M, Samudrala R. Ab initio construction of protein tertiary structures using a hierarchical approach. J Mol Biol. 2000;300(1):171-85. [Link] [DOI:10.1006/jmbi.2000.3835]
Keasar C, Levitt M. A novel approach to decoy set generation: designing a physical energy function having local minima with native structure characteristics. J Mol Biol. 2003;329(1):159-74. [Link] [DOI:10.1016/S0022-2836(03)00323-1]
Levitt M. Accurate modeling of protein conformation by automatic segment matching. J Mol Biol. 1992;226(2):507-33. [Link] [DOI:10.1016/0022-2836(92)90964-L]
John B, Sali A. Comparative protein structure modeling by iterative alignment, model building and model assessment. Nucleic Acids Res. 2003;31(14):3982-92. [Link] [DOI:10.1093/nar/gkg460]
Das R, Qian B, Raman S, Vernon R, Thompson J, Bradley P, et al. Structure prediction for CASP7 targets using extensive all-atom refinement with Rosetta@home. Proteins. 2007;69 Suppl 8:118-28. [Link] [DOI:10.1002/prot.21636]
Deng H, Jia Y, Zhang Y. 3DRobot: Automated Generation of Diverse and Well-packed Protein Structure Decoys. Bioinformatics. 2016;32(3):378-87. [Link] [DOI:10.1093/bioinformatics/btv601]
Sankar K, Jia K, Jernigan RL. Knowledge-based entropies improve the identification of native protein structures. Proc Natl Acad Sci USA. 2017;114(11):2928-33. [Link] [DOI:10.1073/pnas.1613331114]
Wang X, Zhang D, Huang SY. New knowledge-based scoring function with inclusion of backbone conformational entropies from protein structures. J Chem Inf Model. 2018;58(3):724-32. [Link] [DOI:10.1021/acs.jcim.7b00601]