Emblem  Лаборатория моделирования биомолекулярных систем  

стартовая / работа / проекты / Модель неявно заданной мембраны

Модель неявно заданной мембраны

Мембранное окружение оказывает существенное влияние на структуру мембранных белков. Таким образом, предсказание пространственной структуры мембранных белков требует учета мембранного окружения. Одним из простейших представлений мембраны является так называемая модель неявно заданная мембрана. В нашей группе разработана одна из таких моделей, основанная на АСП представлении белок–мембранного взаимодействия (Eisenberg & McLachlan, 1986).

Представление мембраны

Функция потенциальной энергии:
E=EECEPP/2+ESOLV+EΔφ,
Внутрибелковые взаимодействия:
(Némethy et al., 1983)
Белок–мембрана:
,
σi — доступная растворителю поверхность атома i; ASPi — атомный параметр сольватации атома i (ASP для окружений различной полярности описаны в(Nolde et al., 1997, Efremov et al., 1999cd)).

Влияние мембраны вводится посредством зависимости ASP от координаты Z атома. При этом для больших Z (|Z|>>z0 ), ASP соответствует водному окружению, а для малых (|Z|<<z0 ) — неполярному растворителю (z0 — полуширина мембраны ≈15 Å). Параметры экспоненциально сглаживаются с параметром затухания λ (≈1.5 Å).

Трансмембранный электростатический потенциал:
,
где Δφ — трансмембранный потенциал, D — толщина мембраны, qi и zi заряд и координата атома, F — число Фарадея.

Метод: Монте Карло конформационный поиск в пространстве двугранных углов с минимизацией энергии на каждом шаге (Efremov et al., 2000, 2001a, Nolde et al., 2000, Volynskii et al., 2000).


Алгоритм расчета

Пептиды/белки в неупорядоченной конформации или заранее заданной пространственной структурой, помещаются в случайным образом относительно гидрофобного слоя системы. Далее выполняется несколько последовательных МК расчетов с различным числом варьируемых углов (большое число в первых запусках и малое на последних этапах). В качестве стартовой конформации выбирается структура с минимальной энергией, полученная в предыдущих расчетах.

Использование этой модели мембраны позволяет предсказать моду связывания, выявить остатки, важные при взаимодействии с мембраной и осветить другие аспекты взаимодействия с мембраной для ряда пептидов и белков (см. далее).

Тестирование неявно заданной мембраны

Модельные пептиды поли-Leu, LA и LK

Предложенная модель мембраны должна быть протестирована в расчетах систем, информация о структуре которых в мембрано-подобных средах которых доступна из эксперимента. Сравнение теоретических расчетов с экспериментальными данными позволит оценить, насколько эффективно модель мембраны воспроизводит реальное поведение пептидов и белков в липидных бислоях и уточнить параметры модели (например, весовой фактор для сольватационного терма в выражении для потенциальной энергии системы, учет дальнодействующих электростатических взаимодействий, толщину участка перехода фаз и т.д.). В качестве простейших тестовых систем были выбраны модельные пептиды различным образом взаимодействующие с мембраной по данным экспериментов:

  • 20-мер поли-L-лейцин — пептид, располагающийся внутри мембраны в α-спиральной конформации;
  • пептид LK (последовательность KLLKKLLKLLKKLLKKLKKLLKKL) — этот пептид формирует α-спираль на поверхности мембраны;
  • пептид LA (последовательность KKKKKALALALALAWALALALALAL) — Заряженный N-конец пептида расположен на поверхности мембраны, в то время как основная часть пептида находится в ее гидрофобной области.

Гидрофобный пептид поли-Leu: старт из неупорядоченной конформации


Изменение структуры пептида в течении МК-расчетов. На рисунке представлены стартовая структура до (1) и структура после (2) минимизации энергии, а также низкоэнергетические состояния, полученные с интервалом ~5000 МК шагов (35). Неполярная область мембраны выделена серым цветом. Как видно из рисунка, в течение МК-запуска пептид располагается в неполярной фазе системы и принимает спиральную конформацию.

Низкоэнергетические состояния поли-Leu в неявной мембране. Распределения энергии для каждого класса состояний представлены над соответствующими структурами. В состоянии с наименьшей энергией пептид целиком расположен в гидрофобном слое мембраны. Состояния с сольватированным С-концом пептида только на 1 ккал/моль менее выгодны. Таким образом, мы можем предположить, что эти два состояния могут существовать одновременно.

Результаты моделирования поли-Leu хорошо согласуются с экспериментальными данными. Следующий шаг тестирования — анализ пептидов с неравномерно распределенными полярными свойствами.

Гидрофобный пептид с полярными концами: пептид LA


Стартовая (вставка) и низкоэнергетические (15, нижняя панель) состояния LA-пептида в неявно-заданной мембране. Рисунок иллюстрирует, что в этом случае трансмембранная ориентация пептида наиболее предпочтительна. В этом случае результаты моделирования также хорошо согласуются с экспериментом (твердотельная ЯМР-спектроскопия).

Амфифильный пептид LK


Результаты моделирования LK-пептида в неявно заданной мембране. В низкоэнергетических состояниях пептид в α-спиральной конформации располагается на поверхности мембраны. Все полярные остатки экспонированы в водную фазу, а неполярные заглублены в гидрофобный слой.

Таким образом, применение модели неявной мембраны в исследовании модельных пептидов отражает основные характеристики взаимодействия с мембраной: стимулирование спиральной конформации в мембранном окружении, мода взаимодействия с мембраной и т.д. Однако применимость модели для исследования природных пептидов также должна быть протестирована в расчетах пептида с известной пространственной структурой в мембранном окружении.

Адрес: 117997 Россия, Москва, ул. Миклухо-Маклая, д. 16/10.
Тел.: +7 (495) 336-20-00.
Эл. почта: efremov@nmr.ru

© 2003–2007
batch2k.