Page 105 - Perdih, Andrej, Katja Lakota, Alja Prah. 2020. Strukture bioloških molekul. Univerzitetni učbenik z recenzijo in navodila za vaje. Koper: Založba Univerze na Primorskem.
P. 105
strukture bioloških molekul
Pri tej metodi iz dostopnih baz 3D proteinskih struktur (npr. PDB, SCOP in CATH) izberemo
proteine, ki imajo sorodna zvitja, in bi jih lahko uporabili kot možne predloge za izgradnjo 3D
strukture tarčnega proteina. Nato je potrebno za oceno ujemanja med tarčnim primarnim
zaporedjem in predlogi zvitij v knjižnici razviti ali uporabiti že razvito cenilno funkcijo (ang.
scoring function). Dobro zasnovana cenilna funkcija omogoča optimalni izbor najboljših predlog
zvitij. Nato prilegamo tarčno zaporedje z vsakim izmed strukturnih predlogov zvitij in sočasno
s cenilno funkcijo ocenimo in izberemo najboljše predloge. To je tudi ključen korak te metode
in tipično izberemo tisto prileganje, ki je bilo najbolje ocenjeno s cenilno funkcijo. V naslednjem
koraku zgradimo 3D model tarčnega proteina tako, da postavimo atome proteinske verige
tarčne primarne sekvence na poravnane 3D koordinate izbranega predloga proteinskega zvitja.
Nato z različnimi pristopi, podobnimi tistim, ki smo jih opisali pri homolognem modeliranju,
zgradimo končni 3D model proteina. Začetni model še optimiziramo z energijsko minimizacijo
in ga evalviramo z uporabo različnih kvantitativnih kriterijev, podobnim kot smo opisali pri
metodi homolognega modeliranja.
3. NAPOVEDOVANJE 3D STRUKTURE IZ PRVIH PRINCIPOV
Metoda napovedovanja strukture iz prvih principov (lat. ab initio) ne uporablja nobenih
eksperimentalnih predlog, kot je to značilno za prejšnja dva pristopa. To metodo imenujemo
tudi de novo napoved 3D strukture proteinov oz. modeliranje na osnovi fizikalnih zakonitosti
(ang. physics-based modeling) oz. modeliranje brez šablon/predlog (ang. free modeling).
To metodo napovedi uporabimo takrat, ko ni znanega proteina z rešeno 3D strukturo, ki bi imel
tako homologno primarno zaporedje, da bi ga lahko uporabili kot predlogo/šablono za gradnjo
3D strukture proteina. Temelj teh metod je t. i. termodinamska hipoteza, ki jo je postavil
Nobelov nagrajenec Christian Anfinsen, in pravi, da nativna konformacija proteina ustreza
globalnemu minimumu proste energije hidratiranega proteina.
Pri napovedovanju 3D strukture proteina iz prvih principov njegovo terciarno strukturo
napovemo direktno iz njegovega primarnega zaporedja aminokislin. Veliko razvitih algoritmov
poskuša oponašati principe, ki se predvidoma dogajajo med zvitjem proteina (t .i protein
folding) v končno fiziološko aktivno nativno konformacijo. Zaradi obsežnega konformacijskega
prostora proteina, ki ga moramo preiskati, zahtevajo te metode velike računske kapacitete,
zato je njihova uporaba primerna za manjše proteine, velikosti nekje do 150 aminokislinskih
ostankov. Dostopnih je veliko programov, ki omogočajo ab initio napovedovanje 3D struktur,
med drugimi: ROSETTA, TASSER/I-TASSER in QUARK.
Večinoma so napovedi proteinskih struktur, ki jih pridobimo s temi metodami, manj natančne.
Povprečna napaka napovedi, če tako napovedano 3D konformacijo proteina prilegamo z
eksperimentalno konformacijo (glede na dostopne konformacije), je med 5 in 10 Å. To je tudi
pričakovano, saj pri generiranju 3D strukture ne vključimo nobenih predhodno znanih
podatkov. Navkljub temu je pomembna prednost metode, da lahko identificiramo nova zvitja,
ki do sedaj še niso bila poznana, ter prikažemo tudi vpogled v možen mehanizem proteinskega
zvitja.
105
Pri tej metodi iz dostopnih baz 3D proteinskih struktur (npr. PDB, SCOP in CATH) izberemo
proteine, ki imajo sorodna zvitja, in bi jih lahko uporabili kot možne predloge za izgradnjo 3D
strukture tarčnega proteina. Nato je potrebno za oceno ujemanja med tarčnim primarnim
zaporedjem in predlogi zvitij v knjižnici razviti ali uporabiti že razvito cenilno funkcijo (ang.
scoring function). Dobro zasnovana cenilna funkcija omogoča optimalni izbor najboljših predlog
zvitij. Nato prilegamo tarčno zaporedje z vsakim izmed strukturnih predlogov zvitij in sočasno
s cenilno funkcijo ocenimo in izberemo najboljše predloge. To je tudi ključen korak te metode
in tipično izberemo tisto prileganje, ki je bilo najbolje ocenjeno s cenilno funkcijo. V naslednjem
koraku zgradimo 3D model tarčnega proteina tako, da postavimo atome proteinske verige
tarčne primarne sekvence na poravnane 3D koordinate izbranega predloga proteinskega zvitja.
Nato z različnimi pristopi, podobnimi tistim, ki smo jih opisali pri homolognem modeliranju,
zgradimo končni 3D model proteina. Začetni model še optimiziramo z energijsko minimizacijo
in ga evalviramo z uporabo različnih kvantitativnih kriterijev, podobnim kot smo opisali pri
metodi homolognega modeliranja.
3. NAPOVEDOVANJE 3D STRUKTURE IZ PRVIH PRINCIPOV
Metoda napovedovanja strukture iz prvih principov (lat. ab initio) ne uporablja nobenih
eksperimentalnih predlog, kot je to značilno za prejšnja dva pristopa. To metodo imenujemo
tudi de novo napoved 3D strukture proteinov oz. modeliranje na osnovi fizikalnih zakonitosti
(ang. physics-based modeling) oz. modeliranje brez šablon/predlog (ang. free modeling).
To metodo napovedi uporabimo takrat, ko ni znanega proteina z rešeno 3D strukturo, ki bi imel
tako homologno primarno zaporedje, da bi ga lahko uporabili kot predlogo/šablono za gradnjo
3D strukture proteina. Temelj teh metod je t. i. termodinamska hipoteza, ki jo je postavil
Nobelov nagrajenec Christian Anfinsen, in pravi, da nativna konformacija proteina ustreza
globalnemu minimumu proste energije hidratiranega proteina.
Pri napovedovanju 3D strukture proteina iz prvih principov njegovo terciarno strukturo
napovemo direktno iz njegovega primarnega zaporedja aminokislin. Veliko razvitih algoritmov
poskuša oponašati principe, ki se predvidoma dogajajo med zvitjem proteina (t .i protein
folding) v končno fiziološko aktivno nativno konformacijo. Zaradi obsežnega konformacijskega
prostora proteina, ki ga moramo preiskati, zahtevajo te metode velike računske kapacitete,
zato je njihova uporaba primerna za manjše proteine, velikosti nekje do 150 aminokislinskih
ostankov. Dostopnih je veliko programov, ki omogočajo ab initio napovedovanje 3D struktur,
med drugimi: ROSETTA, TASSER/I-TASSER in QUARK.
Večinoma so napovedi proteinskih struktur, ki jih pridobimo s temi metodami, manj natančne.
Povprečna napaka napovedi, če tako napovedano 3D konformacijo proteina prilegamo z
eksperimentalno konformacijo (glede na dostopne konformacije), je med 5 in 10 Å. To je tudi
pričakovano, saj pri generiranju 3D strukture ne vključimo nobenih predhodno znanih
podatkov. Navkljub temu je pomembna prednost metode, da lahko identificiramo nova zvitja,
ki do sedaj še niso bila poznana, ter prikažemo tudi vpogled v možen mehanizem proteinskega
zvitja.
105
