 |  стартовая / работа / проекты / Метод «ОФМБ»
Алгоритм оценки качества упаковки α-спиральных трансмембранных доменов
 |
Рис. 1. Схема подразделения площади поверхности остатков. Полная площадь поверхности остатка подразделяется на доступную мембране (ASA) и заглубленную, образующую контакты с полярными (Sp) или неполярными (Snp) атомами. Последние две части дополнительно подразделяются на площадь «собственных» контактов (Sp0 и Snp0) с остатками того же ТМ-сегмента, что и рассматриваемый, и площади контакта с остатками в других спиралях (Sp1 и Snp1). |
Чугунов и др., Биохимия, 2007; Chugunov et al., 2007a; Chugunov et al., 2007b.
Интегральные мембранные белки (МБ) — объекты исключительной биомедицинской важности. Знание их пространственных структур является ключевым фактором для направленного конструирования новых лекарственных препаратов, однако структуру интересующего МБ не всегда можно получить с помощью экспериментальных методов.
К настоящему времени определены структуры чуть более сотни уникальных структур МБ (что составляет ничтожную долю всех известных структур в базе PDB), в то время как доля МБ в геномах всех изученных организмов — по меньшей мере, 15–30%.
В этой работе мы представляем новый метод оценки качества упаковки ТМ α-спиральных доменов, основанный на изучении пространственной организации 26 кристаллографических структур неродственных МБ (обучающий набор). Аминокислотные остатки в структурах обучающего набора проанализировали с помощью концепции классов белок–мембранного окружения. Этот анализ позволил определить предпочтения отдельных типов остатков к пяти предопределенным классам окружения, характеризующим степень их взаимодействия с мембраной и полярность ближайших белковых групп.
Для характеристики окружений остатков и формулировки критериев, определяющих классы окружения, выбрали параметры Fp1 и Fnp1, которые равны долям площади поверхности остатка, находящейся в контакте с полярными или неполярными атомами других остатков, расположенных в смежных TM α-спиралях, соответственно (рис. 1).
Примеры распределений Fp1×Fnp1 для остатков лейцина и аргинина из обучающего набора, а также графическое определение классов белок–мембранного окружения, основанное на значениях Fp1 и Fnp1, приведены на рис. 2.
|
 |
Рис. 2. Классы белок–мембранного окружения для аминокислотных остатков в МБ. А. Распределения параметров, характеризующих окружение остатков аргинина и лейцина из обучающего набора. Каждая точка на графике соответствует одному остатку (черная — остатку вблизи центра мембраны, серая — в области границы мембрана–вода толщиной 5 Å). Б. Предлагаемая схема классов белок–мембранного окружения, основанная на распределении параметров из А. Класс 1 соответствует остаткам, экспонированным в мембрану (близость к нулю обоих параметров Fp1 и Fnp1 означает, что почти вся площадь поверхности остатка доступна мембране, см. рис. 1), классы 2 и 3 — частично заглубленным, а 4 и 5 — полностью заглубленным в белок остаткам. Классы 2 и 4 заселены остатками с неполярным, а 3 и 5 — с полярным окружением. |
Мы показали линейную зависимость «оценивающей функции для МБ» (ОФМБ) от длины ТМ домена, что позволяет сравнивать качество теоретических моделей с качеством экспериментальных структур того же размера. Кроме того, метод даёт возможность идентифицировать структуры, наиболее близкие к нативной, среди набора моделей, в т.ч. содержащих ошибки (см. рис. 3).
 |
Рис. 3. Тестирование метода «оценивающей функции для МБ» (ОФМБ). Зависимость значения ОФМБ от длины ТМ домена для белков обучающего набора (черные круги) и набора теоретических моделей родопсина (треугольники). Положение кристаллографической структуры родопсина (код PDB: 1U19) отмечено стрелкой. На врезке: зависимость ОФМБ для набора теоретических моделей родопсина от среднеквадратичного отклонения (СКО) от кристаллографической структуры (отмечена белым кругом). |
Представляемый метод концептуально схож с широко известным подходом профилей трехмерного окружения Айзенберга, но предложенная нами схема классов окружения и «обучающий» набор структур существенно отличается от таковой в методе 3D-профилей. Метод ОФМБ значительно превосходит подход 3D-профилей по способности идентификации близких к нативной структур среди большого набора искусственно полученных альтернативных конформаций (таких как «ротамеры» α-спиральных белков).
Предлагаемый метод будет использоваться для оптимизации моделей ТМ доменов мембранных белков, в первую очередь — G-белоксопряженных рецепторов.
(Авторы: Антон Чугунов, Валерий Новоселецкий, Роман Ефремов.)
Дополнение (подробности метода)
1. Создание базы данных («обучающий набор»)
Исходный список МБ с известной структурой был получен с сайта «Мембранные белки с известной структурой», из которого были исключены все структуры низкого разрешения (>3.5 Å), ЯМР-структуры, β-структурные и близкородственные белки. Из каждого семейства родственных белков оставляли только структуру, определенную с максимальным разрешением. В итоге мы получили список из 26 неродственных α-спиральных МБ, кристаллографические структуры высокого разрешения которых были взяты из базы PDB.
В «обучающий» набор вошли структуры ТМ доменов бактериородопсина (код PDB: 1C3W), галородопсина (1E12), сенсорного родопсина I и II (1XIO и 1H68, соответственно), зрительного родопсина (1U19), pH-зависимого K+ канала (1K4C), механочувствительного канала (1MSL), ионообменника H+/Cl- (1KPL), аквапорина-1 (1J4N), аквапорина Z (1RC2), акваглицеропорина (1FX8), аммониевого канала (1XQE), белка системы выброса ксенобиотиков AcrB (1IWG), переносчика глицерол-3-фосфата (1PW4), переносчика витамина B12 (1L7V), кальциевой АТФазы (1SU4), роторов Na+-АТФаз V- и F-типа (2BL2 и 1YCE, соответственно), комплекса фумарат редуктазы (1QLA), сукцинат дегидрогеназы (1NEK), цитохром C оксидазы (1EHK), комплексов цитохромов bc1 (1EZV и 1BCC), формат дегидрогеназы (1KQF), нитрат редуктазы А (1Q16) и митохондриального АДФ/АТФ антипортера (1OKC). Структуры фотосинтетических белков не вошли в этот список по причине наличия большого числа молекул пигментов в ТМ домене, видимо, изменяющих характер межспирального взаимодействия, характерного для других МБ.
Все белки были ориентированы таким образом, что главный момент инерции ТМ домена был сонаправлен с осью Z (соответствующей нормали к плоскости мембраны), и отрицательные значения Z соответствовали цитоплазматической стороне мембраны клетки или матриксной стороне внутренней митохондриальной мембраны. Далее структуры были просканированы вдоль оси Z виртуальным «гидрофобным слоем», соответствующим мембране, и на каждом шаге сканирования вычисляли энергию взаимодействий белок–мембрана (Esolv). «Гидрофобный слой» представляет собой две плоскости XY, разделенные расстоянием D (варьировавшимся в пределах 20÷40 Å), соответствующим толщине мембраны. Гидрофобные свойства мембраны описывали эмпирической функцией Esolv, основанной на подходе атомных параметров сольватации (АПС).
Значения Z и D, соответствующие минимуму Esolv, принимали за оптимальные положение и толщину мембраны, соответственно, и переносили начало координат PDB файла в точку, соответствующую середине «мембраны». Базу для параметризации метода ОФМБ составляли из остатков, находящихся в α-спиральных доменах (по данным программы DSSP) в пределах «оптимального гидрофобного слоя», суженного на 5 Å с каждой стороны «мембраны» для предотвращения появления краевых эффектов (|Z|≤D/2−5 Å).
Итоговая база, представляющая обучающий набор структурных данных, составила 4991 остатков в 217 ТМ α-спиральных сегментах.
2. Параметризация метода ОФМБ
Окружение каждого остатка в сформированной базе было охарактеризовано двумя параметрами — Fp1 и Fnp1, соответствующими долям площади поверхности остатка, находящимся в контакте с полярными и неполярными атомами других остатков в смежных α-спиралях, соответственно:
где величины Sp и Snp, Sp0 и Snp0, а также S0 соответствуют суммарным площадям полярных и неполярных контактов, площадям полярных и неполярных контактов с атомами остатков в той же спирали, что и рассматриваемый остаток, и «собственной» табличной площади остатка в полипептиде Gly4–X–Gly5 (пояснение подразделения площади поверхности остатка дано на рис. 1).
|
 |
Такой выбор параметров обусловлен, во-первых, их безразмерностью и, следовательно, возможностью универсального подхода ко всем типам остатков, и, во-вторых, наличием общепринятых и надежных алгоритмов расчета площадей поверхности остатков. В соответствии со значениями Fp1 и Fnp1 каждый остаток был отнесен к одному из пяти классов белок–мембранного окружения, границы которых определяли тремя параметрами — a, b и tgα (рис. 2Б).
Под «качеством окружения» отдельно взятого аминокислотного остатка имеется в виду соответствие природы его окружения и собственных физико-химических свойств, т.е. гидрофобному остатку свойственно находиться в гидрофобном окружении, и наоборот. Аддитивной величиной, отражающей качество окружения какого-либо остатка, является Sij=ln(Pij/Pj), где Pij — вероятность найти остаток типа i в классе j, а Pj — вероятность того, что остаток любого типа попадет в класс j («заселенность» класса). Параметры классов (рис. 2Б) систематически варьировали с пересчетом Sijmem на каждом шаге с целью достичь максимума общего значения ОФМБ для всей базы («качество» обучающего набора должно быть максимальным).
3. Ограничения метода
Статистическая природа метода ОФМБ не позволяет говорить о полной корреляции между СКО модели от кристаллографической структуры и значениями ОФМБ во всех диапазонах значений СКО. Величина оценивающей функции определяется в основном взаимной ориентацией боковых цепей, и ее зависимость от конформации основной цепи оказывается косвенной. Способность метода к выявлению структур, наиболее близких к нативной, может быть различной в различных диапазонах разрешения. Метод определенно не применим к моделям, содержащим только Cα-атомы, поскольку информация о расположении боковых цепей в них отсутствует.
|
