Молекулярное моделирование мембрано-связанных участков белков и пептидов

Молекулярное моделирование мембрано-связанных участков белков и пептидов

Автор: Ефремов, Роман Гербертович

Шифр специальности: 03.00.02

Научная степень: Докторская

Год защиты: 1999

Место защиты: Москва

Количество страниц: 352 с. ил.

Артикул: 253304

Автор: Ефремов, Роман Гербертович

Стоимость: 250 руб.

Молекулярное моделирование мембрано-связанных участков белков и пептидов  Молекулярное моделирование мембрано-связанных участков белков и пептидов 

СОДЕРЖАНИЕ
Глава I. Введение
Глава II. Современное состояние проблемы
II. 1. Обзор пространственных структур мембранных белков, полученных с помощью
экспериментальных методов исследования.
.2. Физикохимические закономерности, определяющие структуру и стабильность мембраносвязаниых доменов.
.2.1. Фотосинтетические реакционные центры . viii и . i.
.2.2. Бактериородоисин
.2.3. Светособирающий комплекс И.
П.2.4. Светособирающий комплекс 2 . ii
.2.5. Простагландин Н2 синтаза1
.2.6. Цитохром с оксидаза.
.2.7. Норины
.3. Выявление мембранных сегментов в аминокислотной последовательности и установление трансмембранной организации белков.
.3.1. Выявление трансмембранных аспиральных сегментов
.3.2. Уточнение границ трансмембранных спиралей.
.3.3. Учет асимметрии в распределении остатков в трансмембранных сегментах.
.3.4. Предсказание трансмембранных спиралей с помощью сети I.
.3.5. Выявление трансмембранных структурных сегментов.
.4. Методы предсказания вторичной структуры мембраносвязаниых участков
.4.1. Алгоритмы, основанные на преобразовании Фурье.
.4.2. Другие подходы
.5. Оценка вероятного микроокружения аминокислотных остатков в мембранных фрагментах белков.
.5.1. Методы профиля окружения
.5.2. Метод момента вариабельности
.5.3. Анализ частот аминокислотных замен на границе белоклипиды
.5.4. Детальное картирование полярныхнеполярных свойств поверхности мембранных участков.
.6. Взаимодействия спиральспираль в мембране
И.7. Моделирование пространственной структуры мембранных белков с помощью
методов, основанных на использовании эмпирических силовых полей
.7.1. Расчеты в вакууме и модели однородного диэлектрика.
.7.2. Моделирование внешнего электрического поля в ионных каналах
.7.3. Модели с использованием эмпирических потенциалов, имитирующих влияние мембраны.
П.7.4. Упрощенные микроскопические модели бислоя
II.7.5. Модели с явно заданным липидным бислоем
Н.7.5.1. Расчеты гидратированных липидных бислоев.
II.7.5.2. Расчеты пептидов и белков в явно заданных модельных
мембранах
И.7.6. Резюме
II.8. Примеры молекулярного моделирования мембранных белков.
.8.1. Димер гликофорина А
И.8.2. Рецепторы, чье действие опосредуется Обелками
Глава III. Результаты и обсуждение
III.1. Разработка методов расчета гидрофобных свойств и взаимной ориентации трансмембраиных ссспиралсй в мембраносвязанных доменах белков
1.1.1. Расчет пространственных липофильных характеристик индивидуальных аспиралсй
III. 1.1.1. Метод молекулярного гидрофобного лнпофильного потенциала. III. 1.1.2. Оценка сольватации аспиралей в растворителях различной
полярности методом МонтеКарло.
III. 1.1.3. Резюме
III. 1.2. Моделирование взаимодействий спиральспираль в трансмембранных
доменах белков.
III. 1.2.1. Моделирование структуры асииральных шпилек.
III. 1.2.2. Моделирование структуры гомодимеров спиральспираль
III. 1.2.3. Ограничения предложенных методов расчета
1.1.3. Гидрофобная организация мембранного участка бакгериородопсина
III.1.3.1. Гидрофобные свойства индивидуальных трансмембранных
сегментов
III. 1.3.2. Особенности гидрофобной организации мембранного домена Совмещение МГПкарт индивидуальных сегментов с пространственной
структурой
III. 1.3.3. Характеризация гидрофобныхгидрофильных контактов в белках 0 III. 1.3.4. Анализ гидрофобныхгидрофильных контактов в мембранном
домене .
III. 1.3.5. Резюме
III. 1.4. Моделирование пространственной структуры мембраиосвязанного
участка АТФазы.
III. 1.4.1. Трансмембранные сегменты Ма.КАТФазы и их гидрофобные
характеристики.
III. 1.4.2. Моделирование межепиральных взаимодействий в парах Н1Н2,
НЗН4 и Н7Н8
III. 1.4.3. Построение 3мерных моделей ЫаКАТФазы
III. 1.4.5. Резюме.,
1.2. Оценка микроокружения аминокислотных остатков в трансмембранных асииральных сегментах белков.
II 1.2.1. Принцип метода профиля окружения.
1.2.2. Разработка параметров для аминокислотных остатков в трансмембранных аспиралях.
1.2.3. Проверка метода путем скрининга с помощью профилей окружения
базы данных последовательностей, содержащей фрагмнты и ФЦ
1.2.4. Проверка метода на белках с известной структурой
1.2.5. Применение к белкам с неизвестной структурой АТФаза
iii ,АТФаза
1.2.6. Резюме
1.3. Метод гидрофобного шаблона для трансмембранных асииралсй
1.3.1. Гидрофобные свойства порообразующих комплексов спиралей
1.3.2. Гидрофобный шаблон для 5
II 1.3.3. Сравнение гидрофобных свойств асииралсй в 5СП со свойствами
трансмембранных аспиралей.
1.3.4. Электростатические свойства порообразующих аспиралей.
1.3.5. Поиск в базах данных последовательностей и методы протягивания.
Ш.3.6. Резюме
II.4. Моделирование пептидов и белков в мембранном окружении с
использованием моделей сольватации с неявно заданным растворителем
.4.1. Модели однородного растворителя
1.4.1.1. Разработка атомных параметров сольватации
1.4.1.2. Тестирование параметров I
1.4.1.3. Моделирование членных гомополипептидов , V, I. методом МонтеКарло
Ш.4.1.4. Исследование конформационного пространства мембраносвязанных пептидов в исходной аспирапыюй конформации
1.4.1.4.1. Трансмембранный сегмент Л бактериородопсина
1.4.1.4.2. Трансмембранный сегмент В бактериородопсина
1.4.1.4.3. Гидрофобный сегмент легочного сурфактанта С
1.4.1.4.4. Магаинин2
1.4.1.5. Моделирование мембраносвязанных пептидов в исходной
неупорядоченной конформации.
1.4.1.5.1. Трансмембранный сегмент А бактериородопсина
1.4.1.5.2. Трансмембранный сегмент М2 бсубъединицы ацетилхолинового рецептора
Н.4.2. Гетерогенная модель мембраны
1.4.2.1. Гидрофобный пептид в неупорядоченной стартовой конформации
члениый полилейцин.
1.4.2.2. Гидрофобный пептид с полярными концами пептид
1.4.2.3. Амфифильный пептид пептид
1.4.2.4. Структурные и энергетические аспекты поведения гликофорииа А
в бислое
Ш.4.2.4.1. Исследование конформационного пространства с ограничениями, стабилизирующими аспиральную
конформацию.
Ш.4.2.4.2. Исследование конформационного пространства без
ограничений.
1.4.3. Моделирование взаимодействия фузионного пептида II и его аналогов с
мембраной
Ш.4.3.1. Фузионный пептид гемагглютинина вируса гриппа и его аналоги.
III.4.3.2. Расчет гидрофобныхгидрофильных свойств пептидов на основании
анализа аминокислотных последовательностей
Ш.4.3.3. Расчет гидрофобныхгидрофильных свойств пептидов методом МГП.
III.4.3.4. Моделирование взаимодействия пептидов с мембраной с
использованием двухфазной модели среды.
III.4.4. Резюме
III.5. Молекулярное моделирование рецептора хсмокинов 5.
III.5.I. Рецепторы хемокинов как кофакторы проникновения вируса
иммунодефицита человека ВИЧ1 в клетку.
I.5.2. Построение модели рецептора 5.
1.5.3. Исследование конформационного пространства виемембранных участков рецептора методом молекулярной динамики
1.5.4. Молекулярные детерминанты 5. ответственные за взаимодействие рецепторвирус.
1.5.5. Выявление новых рецепторов кофакторов проникновения ВИЧ1 в
клетку.
1.5.6. Экспериментальная проверка результатов моделирования
1.5.7. Резюме
Глава IV. Заключение.
IV. 1. Обзор проведенных исследований и полученных результатов.
IV.2. Научнопрактическое значение работы
IV.3. Перспективы
Глава V. Методы
V Расчет полярныхнеполярных свойств индивидуальных трансмембранных
аспиралей.
V. 1.1. Метод молекулярного гидрофобного потенциала МГГ1.
V2. Моделирование сольватации аспиралей в растворителях различной
полярности методом МонтеКарло.
V.2. Расчет взаимодействия спиральспираль в мембранных доменах белков
V.3. Характеристика гидрофобных свойств ме.мбраносвязанного участка
бактериородопсина
V.4. Расчет вариабельности трансмембранных сегментов.
У.5. Распознавание трансмембранных аспиралей и характеризация их
гидрофобных свойств с помощью профилей окружения.
У.5.1. Параметры, характеризующие окружение остатков.
У.5.2. Применение профилей окружения для скрининга баз данных
аминокислотных последовательностей.
У .6. Метод гидрофобного шаблона для трансмембранных аспиралей.
У.6.1. Оценка гидрофобных характеристик комплексов аспиралей
У.6.2. Корреляция между одномерными профилями и двумерными картами
гидрофобного и электростатического потенциалов.
У.6.3. Поиск в базах данных последовательностей и методы протягивания
У.7. Моделирование структуры рецептора хсмокинов ССЯ5.
У.8. Распознавание вируссвязывающих молекулярных детерминант в
последовательностях рецепторов хсмокинов и других рецепторов, чье
действие опосредовано вбелками
У.8.1. Создание баз данных внеклеточных фрагментов ВФ
У.8.2. Поиск соответствия последовательностьпрофиль окружения для ВФ
У.8.3. Выявление консенсусного профиля для первой внеклеточной петли
У.9. Моделирование мембранных белков и пептидов с использованием моделей
сольватации с неявно заданным растворителем
У.9.1. Модель однородного растворителя.
У.9.1.1. Расчет атомных параметров сольватации АГС
У.9.1.2. Объекты исследования
У.9.1.3. Исследование конформационного пространства методом
МонтеКарло.
У.9.1.4. Гомоиолипептиды случайная стартовая конформация
У.9.1.5. Короткие пептиды
У.9.1.6. Трансмембранные аспирали.
У.9.1.7. Моделирование трансмембранных сегментов ВША и М в
исходной неупорядоченной конформации
У.9.1.8. Расчет молекулярной динамики в присутствии растворителя
У.9.2. Гетерогенная модель мембраны
У.9.2.1. Характеристика модели.
V.9.2.2. Объекты исследования
У.9.2.3. Исследование конформационного пространства методом
МонтеКарло
Глава VI. Выводы 3А
Список цитируемой литературы


Интересная попытка предсказания спиральных сегментов, пересекающих бислой, была предпринята в работе i i, Оригинальность подхода состоит в том, что анализировалась не аминокислотная, а соответствующая нуклеотидная последовательность. При энатизс нуклеотидного состава фрагментов кДНК, кодирующих участки ТМ аспиралей было обнаружено, что по сравнению с немембранными областями тимин встречается гораздо чаще в качестве второю нуклеотида в кодоне, а аденин значительно реже. Было показано, что пики на полученном профиле коррелируют с расположением ТМ аспиралей. ТМ сегментов расположена н Сконцов относи гелыю мембраны. Усовершенствование стандартных методов идентификации ТМ аспиралей было достигнуто в работе . В результате анализа последовательностей ТМ спиралей из белков с известной пространственной структурой были рассчитаны частоты Р различных типов остатков находиться внутри сегментов, на их концах отдельно для концевых фрагментов, граничащих с цитоплазмой и периплазмой, а также на гидрофильных участках, соединяющих ТМ спирали. С использованием значений Р и известной ориеитаимч ГМ сегментов в мембранных белках с установленной структурой была определена оценочная функция, количественно характеризующая любую выбранную топологию произвольной аминокислотной последовательности в мембране насколько хорошо она согласуется с топологиями, реализующимися в реальных мембранных белках. Таким образом, помимо выявления ГМ спиралей, метод позволяет предсказывать их ориентацию относительно клеточной мембраны. В качестве иллюстрации использования метода на рис. II3 представлены результаты предсказания УМ топологии асубъединицы эпителиального канала крысы, Ефремов, неопубликованные данные. Видно, что наибольшее значение соответствует топологии, в которой полипептидная цепь содержит две ТМ спирали, причем ее консц
Рис. ИЗ. Результаты предсказания ориентации ТМ спиралей относительно мембраны в асубъедииице эпителиального канала мыши, Ефремов, неопубликованные данные. Представлены три варианта топологии с наиболее высокими значениями оценочной функции 5. Расчет сделан с помощью программы . Этот результат включая границы ТМ сегментов полностью согласуется с данными многочисленных экспериментов см. Консервативность физикохимических характеристик аминокислотных остатков в ТМ сегментах была использована для локализации мембранных спиралей путем выравнивания исследуемой последовательности с последовательностьюшаблоном, содержащей ТМ спирали, границы которых известны точно . Данный метод не зависит от степени гомологии с шаблоном и, следовательно может применяться к белкам, для которых нет гомологов в существующих базах данных. В последние годы большое распространение среди методов идентификации ТМ спиралей получили подходы, основанные на использовании нейронных сетей . Наиболее популярным среди них в том числе и благодаря доступности в I, см. Ростом и др. ТМ спирали с точностью до тестирование проводилось для набора из белков. В качестве входных данных для нейронной сети были взяты частоты встречаемости аминокислотных остатков, их консервативность, расположение делеций и вставок, текущее положение окна в последовательности. Эти параметры получали путем анализа выравненных последовательностей в наборе гомологичных белков с использованием окна длиной остатков Как и в методе ТМАР , , существенное улучшение качества предсказания достигалось для набора гомологичных белков по сравнению с результатами для одиночной последовательности. Уточнение гранил транемембраиных хспиралсй. В некоторых методах особое внимание уделяется выявлению не центральных гидрофобных участков, а фрагментов на и Сконцах ТМ спиралей. При этом считают, что, поскольку концы спиралей расположены вне области ацильных цепей липидов, в относительно полярных зонах перехода бислойвода, то свойства остатков инициировать и разрушать I спираль сходны с аналогичными параметрами для глобулярных белков. Так, Харпер и Роуз , предположили, что, поскольку группы первых и ООгруппы последних четырех остатков не образуют присущих спирали водородных связей с группами полипептидного остова, для стабилизации аспиральной конформации эти группы могут образовывать водородные связи с боковыми цепями остатков на и Сконцах, соответственно.

Рекомендуемые диссертации данного раздела

28.06.2016

+ 100 бесплатных диссертаций

Дорогие друзья, в раздел "Бесплатные диссертации" добавлено 100 новых диссертаций. Желаем новых научных ...

15.02.2015

Добавлено 41611 диссертаций РГБ

В каталог сайта http://new-disser.ru добавлено новые диссертации РГБ 2013-2014 года. Желаем новых научных ...


Все новости

Время генерации: 0.223, запросов: 145