Page 106 - Perdih, Andrej, Katja Lakota, Alja Prah. 2020. Strukture bioloških molekul. Univerzitetni učbenik z recenzijo in navodila za vaje. Koper: Založba Univerze na Primorskem.
P. 106
andrej perdih, katja lakota, alja prah
Slika 5. Napoved 3D strukture proteina iz prvih principov (ab initio).
Splošna paradigma praktično vseh ab initio metod napovedovanja 3D strukture proteinov je
dejstvo, da vsebujejo algoritem, ki preiskuje dostopen konformacijski prostor proteina ter tako
ustvari veliko možnih 3D struktur makromolekule. Ta algoritem mora preiskati tako možne
konformacije glavne proteinske verige kot tudi stranskih verig aminokislinskih preostankov.
Tako generirane proteinske konformacije ocenimo s pomočjo cenilne funkcije, ki izbere
najprimernejše 3D strukture na podlagi njihove termodinamične stabilnosti, ki jo ocenimo kar
z vrednostjo izračunane potencialne energije z molekulsko mehaniko.
Cenilne funkcije razdelimo v dve skupini. Fizikalno osnovane cenilne funkcije temeljijo na
uporabi fizikalnih zakonov, ki opisujejo (med)molekulske interakcije. Empirične pa temeljijo na
predhodnem poznavanju možnih konformacij proteinov in tako ocenijo posamezne generirane
konformacije. Zelo pomembno je, da v procesu napovedi upoštevamo tudi vpliv topila na
konformacijo proteina. V procesu grajenja kot tudi ocenjevanja možnih proteinskih
konformacij pogosto uporabimo tudi energijsko minimizacijo ter simulacije molekulske
dinamike.
Uspešne ab initio/de novo metode napovedi morajo zadostiti nekaterim dejavnikom:
1. Natančna cenilna funkcija, ki pripiše termodinamično najstabilnejše stanje tisti napovedani
3D strukturi, ki najbolj ustreza nativni konformaciji proteina
2. Učinkovita metoda preiskovanja konformacijskega prostora, ki omogoča prepoznavanje
nizkoenergijskih konformacij proteina
3. Sposobnost identifikacije energijsko ugodnih konformacij proteina, ki so blizu nativni
konformaciji
Kot zanimivost na koncu še omenimo, da v primeru proteinov, ki jih sestavlja več kot 150
aminokislinskih ostankov, lahko de novo metode napovedovanja strukture uporabimo tudi
tako, da protein razdelimo na proteinske domene in njihove 3D strukture napovemo ločeno.
106
Slika 5. Napoved 3D strukture proteina iz prvih principov (ab initio).
Splošna paradigma praktično vseh ab initio metod napovedovanja 3D strukture proteinov je
dejstvo, da vsebujejo algoritem, ki preiskuje dostopen konformacijski prostor proteina ter tako
ustvari veliko možnih 3D struktur makromolekule. Ta algoritem mora preiskati tako možne
konformacije glavne proteinske verige kot tudi stranskih verig aminokislinskih preostankov.
Tako generirane proteinske konformacije ocenimo s pomočjo cenilne funkcije, ki izbere
najprimernejše 3D strukture na podlagi njihove termodinamične stabilnosti, ki jo ocenimo kar
z vrednostjo izračunane potencialne energije z molekulsko mehaniko.
Cenilne funkcije razdelimo v dve skupini. Fizikalno osnovane cenilne funkcije temeljijo na
uporabi fizikalnih zakonov, ki opisujejo (med)molekulske interakcije. Empirične pa temeljijo na
predhodnem poznavanju možnih konformacij proteinov in tako ocenijo posamezne generirane
konformacije. Zelo pomembno je, da v procesu napovedi upoštevamo tudi vpliv topila na
konformacijo proteina. V procesu grajenja kot tudi ocenjevanja možnih proteinskih
konformacij pogosto uporabimo tudi energijsko minimizacijo ter simulacije molekulske
dinamike.
Uspešne ab initio/de novo metode napovedi morajo zadostiti nekaterim dejavnikom:
1. Natančna cenilna funkcija, ki pripiše termodinamično najstabilnejše stanje tisti napovedani
3D strukturi, ki najbolj ustreza nativni konformaciji proteina
2. Učinkovita metoda preiskovanja konformacijskega prostora, ki omogoča prepoznavanje
nizkoenergijskih konformacij proteina
3. Sposobnost identifikacije energijsko ugodnih konformacij proteina, ki so blizu nativni
konformaciji
Kot zanimivost na koncu še omenimo, da v primeru proteinov, ki jih sestavlja več kot 150
aminokislinskih ostankov, lahko de novo metode napovedovanja strukture uporabimo tudi
tako, da protein razdelimo na proteinske domene in njihove 3D strukture napovemo ločeno.
106
