Учет гидрофобных взаимодействий при оценке пространственной структуры мембранных белков и разработке действующих на них лигандов : на примере антагонистов β2AR-рецептора

• Автор: Новоселецкий, Валерий Николаевич
• Шифр специальности: 03.01.02
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2010
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 137 с. : ил.

Оглавление

Список сокращений

Глава 1 Введение

Глава 2 Методы моделирования структуры GPCR, оценки качества упаковки белковых структур и предсказания биологической активности низкомолекулярных соединений (обзор литературы)

2.1. Актуальность моделирования пространственной структуры мембранных белков

2.2. Распространенные методы моделирования рецепторов семейства GPCR

2.2.1. Общая информация о рецепторах GPCR

2.2.2. Методы моделирования ab initio

2.2.3. Методы моделирования на основании гомологии

2.3. Существующие методы оценки качества упаковки белков

2.4. Молекулярная динамика мембранных белков

2.4.1. Полноатомное представление белковых структур
2.4.2. Крупнозернистое представление белковых структур
2.5. Расчет гидрофобных взаимодействий
2.6. Изучение соотношений «структура — активность» для лигандов бета2-адренэргического рецептора
2.6.1. Экспериментальное изучение влияния структуры на активность соединений .
2.6.2. Компьютерный поиск активных соединений
Глава 3 Результаты и обсуждение
3.1. Разработка и тестирование оценочных функций для мембранных белков
3.1.1. Анализ экспериментально установленных структур мембранных белков
3.1.2. Крупнозернистая и полноатомная оценочные функции
3.1.3. Идентификация кристаллографической структуры родопсина среди набора неточных моделей
3.1.4. Формулирование критерия корректности структур МБ на основе оценочных функций
3.1.5. Возможность оптимизации моделей с правильной укладкой основной цепи
3.1.6. Выявление ошибок в выравнивании с помощью разработанных оценочных функций
3.1.7. Сравнение разработанных оценочных функций с существующими

3.2. Гидрофобная комплементарность бета-блокаторов в сайте связывания р2-адренэргического рецептора и её использование для предсказания константы связывания
3.2.1. Анализ гидрофобной организации комплексов ОРСК с лигандами
3.2.2. Результаты докинга бета-блокаторов
3.2.3. Комплементарность гидрофобных свойств в комплексах бета-блокаторов
3.2.4. Фрагментарная функция расчета аффинности
3.2.5. Поиск соединений с потенциально высокой аффинностью
3.2.6. Сравнение предложенного метода предсказания аффинности с существующими
Глава 4 Заключение
4.1. Обзор проведенных исследований и полученных результатов
4.2. Научно-практическое значение работы
4.3. Перспективы
Глава 5 МЕТОДЫ
5.1. Разработка и тестирование оценочных функций для мембранных белков
5.1.1. Выбор структур для обучающего и тестового наборов
5.1.2. Крупнозернистое представление
5.1.3. Характеристики окружения остатков в ТМ спиралях
5.1.4. Построение оценочных функций
5.1.5. Компьютерные модели ТМ домена зрительного родопсина
5.1.6. Модели с искаженным выравниванием
5.1.7. Моделирование на основании гомологии
5.1.8. Модели с альтернативной упаковкой боковых цепей
5.2 Анализ гидрофобных взаимодействий лигандов с р2-адреноцептором
5.2.1. Выбор лигандов для обучающего и тестового наборов
5.2.2. Моделирование структуры комплексов рецептора с антагонистами
5.2.2. Расчет комплементарное гидрофобных свойств
5.3. Расчеты МД белка
ЛИТЕРАТУРА
Благодарности
Список сокращений
GPCR — G-protein coupled receptor (рецептор, сопряжённый с G-белком)
PDB - Protein Data Bank (Брукхэйвенский банк данных белковых структур)
АР — адренэргический рецептор, адреноцептор
АТФ - аденозинтрифосфат
ДПФХ - дипальмитоилфосфатидилхолин
КЗ - крупнозернистый
КС - кристаллографическая структура
МБ - мебранный белок
МГП - молекулярный гидрофобный потенциал МД - молекулярная динамика ОФ - оценочная функция ПА — полноатомный
ПОФХ - пальмитоилолеилфосфатидилхолин РСА — рентгеноструктурный анализ СКО - среднеквадратичное отклонение ТМ - трансмембранный ЯМР - ядерный магнитный резонанс

2.4.2. Крупнозернистое представление белковых структур
В последние годы значительно вырос интерес к крупнозернистому (КЗ) (англ. coarsegrained (CG)) моделированию макромолекул, таких как полимеры (Muller-Plathe, F. 2002), липиды (Shelley et al., 2001; Marrink &. Mark, 2003) и белки (Cieplak et ah, 2002; Pliego-Pastrana & Carbajal-Tinoco, 2003; Buchete et ah, 2004; Tozzini, 2005). Многие явления в биологических системах, такие как сворачивание белка и агрегация пептидов, происходят в течение длительного времени и, зачастую, на больших пространствах. Оба эти обстоятельства препятствуют исследованию таких процессов современными методами молекулярной динамики (МД), использующими полноатомные (ПА) представления макромолекул. КЗ модели, благодаря своему низкому разрешению, дают возможность обойти затруднения, связанные с необходимостью оперировать большим числом частиц, поскольку в них по меньшей мере три тяжелых атома объединены в одну частицу, что приводит к ускорению расчетов в 10 — 1000 раз по сравнению с ПА представлением в зависимости от размера моделируемой системы (Ayton & Voth, 2009). Таким образом, для изучения сложных биологических процессов необходимо расширить возможности традиционной МД, что может быть сделано с помощью относительно простых, но в то же время достаточно точных КЗ моделей. К настоящему времени выполнено достаточно большое количество исследований, использующих различные КЗ модели, и большая их часть посвящена молекулярной динамике и разработке КЗ силовых полей для неё.
Одной из классических работ можно считать создание КЗ представления для липидных бислоев (Marrink et al, 2004). Для упрощения расчетов авторы использовали представление «четыре к одному», то есть в среднем одна частица представляла четыре тяжелых атома, а атомы водорода не рассматривались вовсе. Молекулы липидов удалось описать зернами четырех типов: Р - полярные, N — неполярные (nonpolar), С - аполярные (apolar) и Q -заряженные. Полярными считались нейтральные группы атомов, хорошо растворимые в воде (например, этиленгликоль). Аполярными - гидрофобные группы (например, бутан), а неполярными - группы смешанного состава (например, пропанол). Заряженными, соответственно, считались заряженные группы (например, содержащие фрагмент -NH3+). Для Некоторых типов вводилось дополнительное деление на подтипы по способности к образованию водородных связей. Несмотря на то, что вполне можно было бы оперировать реальными массами зерен, с целью ускорения расчетов для них была использована унифицированная величина, равная 72 а.е.м., что эквивалентно массе 4 молекул воды.