Распознавание фолда с использованием библиотеки известных фолдов

Учебные материалы по биологии / Проблемы моделирования трехмерной структуры белков. Методы их решения / Распознавание фолда с использованием библиотеки известных фолдов

Распознавание фолда - это первая стадия для построения модели трехмерной структуры белка. Применяется, если отсутствует информация о близких гомологах исследуемого белка, пространственная структура которых расшифрована ранее. При этом удается предсказать корректно укладку для ~75% белков. Точности построенной на базе этого метода модели недостаточно, чтобы исследовать механизмы функционирования макромолекулы и, в конечном счете, создаваемой молекулярной системы.

Предсказание архитектуры белковой глобулы на основе знаний об атомных воздействиях (метод ab initio или de novo)

Этот термин означает, что в предсказании не используют в явном виде информации о структуре других белков. Все вычисления, как правило, производятся в эмпирических силовых полях, описывающих парные взаимодействия в классической системе частиц, представляющей молекулу белка. Сами же эти силовые поля в неявном виде включают данные о структуре молекул (не обязательно белковых) - такие как парциальные заряды и массу атомов, а также длины и углы валентных связей, - и к квантово-механическим методам отношения не имеют.

Наиболее «физически корректные» подходы из этой группы заключаются в основном в расчётах МД для моделирования процесса и результата фолдинга, однако эти методы из-за их огромной вычислительной сложности и неточности функций потенциальной энергии достигают успеха лишь для некоторых очень небольших белков. В остальных же случаях - тоже, относящихся к маленьким белкам (не более 150 аминокислотных остатков), - прибегают к дополнительным приближениям с целью уменьшить вычислительную сложность расчёта.

Для увеличения вычислительной эффективности, в de novo подходах часто используются упрощённые модели представления белка - отдельные аминокислотные остатки, присутствующие в модели, представлены не так подробно, как в полноатомных подходах: вся боковая цепь моделируется лишь одним-двумя центрами («псевдоатомами»). De novo фолдинг проводится в специальном силовом поле, оценивая огромное количество вариантов укладки сворачиваемой молекулы по значению потенциальной энергии. Идентификация конформации, значительно более «низкой» по потенциальной энергии, чем остальные, может служить признаком конца поиска - аналогично тому, как нативная конформация с некоторым отрывом отстоит от несвёрнутых промежуточных состояний.

Чтобы как-то приблизиться к природному механизму сворачивания, исследователи пытаются выделить в последовательности моделируемого белка структурно консервативные фрагменты (аналогичные тем, что в природе сворачиваются первыми и в дальнейшем уже остаются неизменными) и как бы «собирают мозаику» из этих фрагментов. Эта процедура позволяет существенно сократить время расчётов.

Одним из научных коллективов, активно занимающихся предсказанием структуры белков de novo, является вашингтонская лаборатория <http://depts.washington.edu/bakerpg/> Дэвида Бэйкера. Разрабатываемая ими программа Rosetta генерирует ансамбль моделей, получающихся после «сборки» структурно-консервативных фрагментов молекулы в специализированном силовом поле. Короткие (4-10 аминокислотных остатков) фрагменты последовательности моделируемого белка выступают «зародышами» структуры будущей, а конформацию этим фрагментам «назначают», используя конформации гомологичных фрагментов из белков с уже известной структурой. Программа TASSER использует похожий подход. Короткие структурные фрагменты «собираются» в специализированном силовом поле, а результат (модель, предположительно близкая к нативной) выбирается из ансамбля предсказаний с помощью идентификации наиболее плотного структурного кластера - являющегося, по мнению исследователей, «гнездом» физически реалистичных моделей.