Моделирование третичной структуры белка

Приветствую вас дорогие пользователи и это моя первая статья по биоинформатике, надеюсь, что она окажется для вас полезной.

Моделирование третичной (пространственной) структуры белка — одна из наиболее важных задач биоинформатики. Со времен возникновения биохимии, ученым удалось установить множество закономерностей, благодаря которым стало возможным вычислять строение и структуру белков. Однако химические и биологические свойства белков изучаются эмпирически (путем проведения лабораторных экспериментов). До сих пор, четкая корреляция между строением белковых молекул и их свойствами не выявлена. 3D-модели в будущем помогут эффективно сопоставлять теоретические и эмпирические данные, чтобы создавать искусственные белки с необходимым набором свойств.

О СТРУКТУРАХ БЕЛКОВ

На сегодняшний день, известно об официальном существовании первичной, вторичной, третичной (глобулой) и четвертичной структурах белков. Однако четвертичную структуру можно отнести к взаимодействиям между различными глобулами, поэтому она будет интересовать нас в меньшей мере.

Известно 20 видов аминокислот, которые в строительстве всех белков живых организмов.

В большинстве литературы можно встретить трехбуквенное обозначение название аминокислоты, но в биоинформатике принято использовать однобуквенную номенклатуру (FASTA-формат) для работы с наиболее перспективными программами.

Обратите внимание! Несмотря на то, что количество аминокислот 20, для FASTA-формата работают все буквы английского алфавита (кроме O и J), а также два специальных символа (* и -).
B — либо аспарагин, либо аспарагиновая кислота (аспартат) в случае неопределенности;
U — селеноцистеин;
X — любая аминокислота в случае неопределенности;
Z — либо глутамин, либо глутаминовая кислота (глутамат) в случае неопределенности.

Процесс моделирования

Главной сложностью в моделировании белков является, безусловно, не построение самой трехмерной модели, а определение истинной конформации исследуемого белка. Дело в том, что в 1968 году Сайрус Левинталь вычислил, что для белка, который имеет 100 аминокислотных остатков существует приблизительно 100 в сотой степени конформаций. При это за ничтожное время (10 в -13 степени секунды), аминокислотная цепь формирует наиболее энергетически выгодный вариант. Данное явление до сих пор не находит объяснения, что является основным камнем преткновения в моделировании беловых молекул. Именно по этому, построение производится на основании гомологов из базы данных, 3D структуры которых выявлены эмпирически. Однако даже сравнение со всеми гомологами требует огромного количества времени и скорости работы системы. Именно поэтому, выгодно использовать для перебора возможных конформаций специальные сервисы, которые работают через суперкомпьютеры, предназначенные для выполнения подобных задач.

Построение модели третичной структуры белка на примере пермеазы rhodobacter sphaeroides

Пермеазы — ферментоподобные белки бактерий, участвующие в транспорте метаболитов, находятся в периплазме микробной клетки. Эти белки участвуют в облегчённой диффузии веществ в клетку бактерии. Этим путём в клетку поступает ограниченное количество соединений. Выбранный мною белок является переносчиком гидроксамата железа в клетке Rhodobacter sphaeroides.

Для построения использовался сервис I-TASSER

Работа производилась следующим образом:
1) Поиск белка по базе NCBI дал информацию о его последовательности:

5) Кроме того, на сервисе http://zhanglab.ccmb.med.umich.edu/I-TASSER существует возможность определить элементы вторичной структуры уже в построенной глобуле.

Заключение

Как уже было сказано ранее, связь строения белковых молекул с их функциями еще не обнаружена. Поэтому, со временем, анализ компьютерных моделей белка и свойств природных белков, позволит установить зависимость, которая сможет стать причиной революции в молекулярной биологии. Когда это случится, человечество:
— сможет синтезировать антибиотики, которые будут специфичны к конкретному виду микроорганизма;
— появится возможность подробно изучать принцип работы ферментов, белковых гормонов и т.д.;
— появится возможность изучения метаболического пути, начиная от гена и заканчивая фенотипическим признаком;
— и т.д.