Інформація

Видобуток PDB: чому я знаходжу атоми на відстані менше ніж 1 ангстрем?

Видобуток PDB: чому я знаходжу атоми на відстані менше ніж 1 ангстрем?


We are searching data for your request:

Forums and discussions:
Manuals and reference books:
Data from registers:
Wait the end of the search in all databases.
Upon completion, a link will appear to access the found materials.

Я намагаюся знайти потенційні водневі зв’язки між донорами водню та акцепторами ароматичного кільця. Я роблю це, передбачаючи розташування водню на залишках, а потім обчислюючи, як далеко ці водні знаходяться від ароматичних кілець. Якщо певний водень містить менше 7,0 ангстрем від певного ароматичного кільця, я беру це до уваги: ​​я формую вектор NH, який є вектором, створеним воднем, про який йдеться, і азотом в основі залишку, до якого належить водень. до. Я перевіряю, що цей вектор N-H вказує на площину ароматичного кільця, і я також перевіряю, що точка перетину між площиною ароматичного і вектора N-H знаходиться в межах 6 Ангстрем від центру ароматичного кільця.

Якщо всі ці умови виконуються, я вважаю це водневим зв’язком між Гідрогеном і ароматичним кільцем. Однак мої дані, мабуть, невірні, тому що я бачу ситуації, коли водень знаходиться < 1,0 ангстрем від площини ароматичного. Атоми не повинні наближатися один до одного.

Я ретельно перевірив свій метод вручну, використовуючи приклад ситуації, коли мій код ідентифікував один із водень бічного ланцюга на ASN на відстані 0,3 ангстрема від площини ароматичної речовини TRP. На жаль, я не зміг знайти жодних помилок. Ви можете знайти PDF-файл цієї перевірки тут.

Буду вдячний за будь-які пропозиції щодо того, як мій метод може бути помилковим.


якщо ви використовуєте структури ЯМР, можливо, ви помиляєтеся, використовуючи кілька накладених структур - було б непогано для початку розробити рентгенівські структури з роздільною здатністю менше 2,0 А.

Деякі моделі з низькою роздільною здатністю можуть бути неакуратними, але подані після 1994 року або близько того не матимуть жодних відстаней від центру до центру, оскільки саме тоді в рентгенівських структурах використовувалися молекулярні моделі, а не просто електронна щільність, і мають бути дивні стерічні порушення в структурі. бути рідкісним.

Тим не менш, це може бути невірним – водень може бути спрямований прямо в центр ароматичного кільця. Цього спостерігається досить багато. У такому випадку відстань від атома до площини кільця може бути дуже малою.

Вам потрібно хвилюватися лише в тому випадку, якщо відстань від центру до центру між атомами менша за радіус Вандер-Ваальса. Я хотів би відфільтрувати відстань від центру атома до центру й побачити, чи не бачите ви порушення.


Роздільна здатність (електронна густина)

Резолюція в термінах електронної густини є мірою роздільності в карті електронної густини молекули. У рентгенівській кристалографії роздільна здатність є найвищим розв’язним піком на дифракційній картині, тоді як роздільна здатність у кріо-електронній мікроскопії — це порівняння двох половин даних у частотному просторі, яке прагне корелювати з визначенням рентгенівських променів. [1]


Фон

Протягом останніх двох десятиліть обчислювальні методи знайшли визнану роль у процесі раціонального розробки ліків завдяки їх неоціненній допомозі в інтерпретації експериментальних результатів (наприклад, ЯМР, рентгенівське випромінювання), створенні нових ідей на основі теоретичних моделей та навігації по кроках дослідження за допомогою прогнозу. інструменти. Значна частина «раціонального» в обчислювальних методах пов'язана з аналізом структурної інформації з рентгенівських кристалів та ЯМР структур ліганд-білкових комплексів. На сьогодні найважливіше сховище таких структур — Protein Data Bank (PDB) [1] — містить близько 120 000 біологічних макромолекулярних структур [2] (Доступ у липні 2016 р.), і з кожним новим записом ми покращуємо наше розуміння біологічної та медичної відповідні явища на атомному рівні. Оскільки приблизно половина записів була депонована за останні 5 років, існує потреба в періодичній переоцінці наших знань як про макромолекулярні мішені, так і про ліганди, що взаємодіють з ними.

У раціональному дизайні ліків хіміки-обчислювачі зосереджуються на властивостях ліганду, включаючи конформаційні, і тонку структуру ліганду та попередню організацію з метою мінімізації енергетичних збитків, пов’язаних з небажаною гнучкістю, неоптимальним розташуванням функціональних груп, які взаємодіють із сайтом зв’язування білка або небажана внутрішня стабілізація. Коли відома тривимірна структура цільового білка (дизайн на основі структури), сучасний процес оптимізації відведення часто включає визначення розумних позицій зв’язування і, що найбільш бажано, також біологічно активних за допомогою молекулярного докінгу та оцінки. Оскільки врахування повної молекулярної гнучкості як ліганду, так і білка одночасно є надзвичайно складним і в даний час далеко за межами наших обчислювальних можливостей, деякі підходи докингу попередньо генерують розумні конформери ліганду під час конформаційного пошуку, а потім намагаються вставити їх у (як жорсткий, так і гнучкий) сайт зв’язування цільового білка в пошуках найкращої можливої ​​комплементарності стеричних та електронних властивостей [3,4,5,6,7,8]. В якості альтернативи цьому підходу деякі протоколи використовують генерацію конформера «на льоту» в порожнині зв’язування рецептора [9, 10] або покладаються на стикування на основі фрагментів з повною гнучкістю обертання двогранних кутів [11, 12].

Сприятливі конформації ліганду, отримані в результаті конформаційного пошуку, мають ключове значення також у дизайні на основі ліганду, коли структурна інформація про мішень мізерна або не існує, і, отже, гіпотеза зв'язування, що передбачає комплементарність ключів-блокування, має бути отримана з відомі ліганди, що мають спільне тривимірне розташування функціональних груп (фармакофор) [13, 14].

Потреба в низькоенергетичних конформерах, особливо в контексті пошуку біоактивної конформації, давно визнана. Тому було розроблено і впроваджено в протоколи для генерування конформерів малих (лікоподобних) молекул ряд різноманітних алгоритмів пошуку та методів вибірки [15,16,17]. Деякі інструменти покладаються на системний підхід (наприклад, CORINA [18, 19], ConfGen [3], OMEGA [20, 21]), а деякі використовують стохастичний підхід (наприклад, BALLOON [22], RDKit [23]). Зазвичай використовувані протоколи, такі як Catalyst [24], MOE [25] та MacroModel [26], реалізують обидва підходи [15, 27]. Значення конформаційної вибірки та проблеми у пошуку біоактивної пози серед ансамблю генерованих конформерів раніше обговорювалися в кількох дослідженнях [14, 28, 29, 30, 31, 32].

Під час конформаційного пошуку оптимізація геометрії (мінімізація енергії) конформерів керується силовим полем. Таким чином, добре параметризоване силове поле є ключовою передумовою для забезпечення того, що отриманий пул конформерів містить біоактивну конформацію (або дуже схожу на неї). Оскільки енергія конформера часто є найважливішим критерієм вибору, усі члени силового поля для розрахунку енергій (зв’язки, кути та двогранні кути, електростатичні та ван-дер-ваальсові (vdW), внески сольватації) мають бути точними та взаємно збалансованими. Ефективність деяких силових полів уже була оцінена для конкретних наборів лігандів або малих пептидів [33,34,35]. У цьому дослідженні ми досліджуємо кілька часто використовуваних силових полів (реалізованих у популярному комерційному програмному забезпеченні [26]) на предмет їх здатності генерувати та ранжувати біоактивні конформації хімічно дуже різноманітного набору лікарських лігандів.


Джерело проблем і загальні профілактичні заходи

Легкий доступ до потужних інструментів непідготовленими або погано контрольованими користувачами може вказувати на технічну невміння як основну причину помилок. Однак дослідження останніх публікацій, які висвітлюють деякі «погані яблука» [2] , або просто ранжують моделі за числовими показниками якості [3-5] , показує, що погані моделі майже завжди пов’язані з основною ахіллесовою п’ятою біомолекулярної кристалографії: інтерпретацією електронної густини. На відміну від маломолекулярної кристалографії, карти високомолекулярної електронної густини рідко мають атомну роздільну здатність, іноді мають низьку якість і часто скомпрометовані в результаті складних молекулярних розладів і гетерогенності, які важко розгорнути. Етап інтерпретації електронної густини дозволяє суб'єктивному елементу людського розуму, який завжди присутній, впливати на процес побудови моделі.

Два основних елементи, пов’язані з людським розумом, загрожують надійності процесу: добре задокументована упередженість когнітивного очікування та підтвердження [6, 7] та нехтування суворою дисципліною в емпіричних міркуваннях. У цьому розумінні немає нічого нового: когнітивне упередження вже було визнано великими уми раннього Просвітництва, див. [8] . Згодом було зрозуміло, що попередні знання можуть стримувати очікування [9, 10] і що емпіричні міркування вимагають вагомої заяви на підтвердження відповідними сильними експериментальними доказами. Крім того, фальсифікованість є фундаментальною вимогою наукової гіпотези [11, 12]. Білкова кристалографія дуже рано прийняла концепції Байєса та імовірності [13-18], щоб протидіяти поширеному прагненню знайти те, що людина шукає [19, 20] , і запропонувала кращу епістемологічну підготовку як системне виправлення, наприклад. [21, 22] .


Обговорення

Метою цього дослідження було розробити систематичне розкладання простору відомої структури білка, яке є компактним, універсальним і досить детальним, щоб надати уявлення про взаємозв’язки між структурою і послідовністю. Колекція TERM, яку ми тут синтезуємо, становить саме таку декомпозицію, що охоплює вторинні, третинні і навіть четвертинні рівні структурної ієрархії. Крім того, метод, за допомогою якого ми витягуємо TERM, за допомогою формалізму покриття множин, є загальним і може бути використаний для розробки декомпозицій з альтернативними структурними базами даних і визначеннями покриття.

Ми виявили, що білковий структурний універсум дуже вироджений, що зрозуміло зі швидкого збільшення структурного охоплення як функції від кількості використовуваних TERM (рис. 1).Б). З іншого боку, щоб подолати 70–80% покриття, потрібні десятки тисяч окремих TERM, а загальна крива покриття відповідає степеневому закону (рис. 1).Б, Вставка). Таким чином, виявляється, що, незважаючи на те, що Всесвіт є дуже дегенеративним і повторюваним, все ж таки постійно впроваджується інновації. Мотиви у напрямку до хвоста кривої покриття на рис. 1Б представляють нечасті геометрії, деякі з яких виникають через неточності визначення конструкції (СІ Додаток, рис. S5), але більшість із них представляють справжні (хоча й відносно невеликі) відхилення від більш канонічних універсальних ТЕРМІН (СІ Додаток, рис. S6 і S7).

Структурні термодинамічні міркування повинні впливати на появу TERM, оскільки вони обмежують еволюцію структури білка. Інші фізичні обмеження, ймовірно, також вносять свій внесок, включаючи можливість оформлення, структурну специфічність, розчинність тощо. Таким чином, ми можемо думати про TERM з їх моделлю повторюваності та зміщенням послідовності як про кодування певного відображення послідовності-структури, що керується складною метрикою, яка включає перераховані вище властивості (серед інших). Ми дослідили це відображення, використовуючи статистику на основі TERM, щоб запропонувати ймовірні послідовності з нативними магістралями. Ця процедура генерувала послідовності, подібні до нативних (Таблиця 1), що примітно, враховуючи, що підхід, заснований на TERM, явно не враховує атомістичні деталі. Псевдоенергії, засновані на TERM, ще більш успішно передбачають зміну еволюційної послідовності (СІ Додаток, рис. S18), що виробляє правильну консенсусну амінокислоту в 35% положень. Разом із високою відносною продуктивністю на магістралях ЯМР (Таблиця 1), ці результати свідчать про те, що статистика TERM може відображати переваги структурного ансамблю, представленого даною магістраллю, а не лише надану конкретну конформацію.

Ми підкреслюємо, що наша процедура проектування дуже спрощена, і наша мета при її розробці полягала лише в тому, щоб дослідити очевидні відносини послідовність-структура, закодовані TERM. Залишається з’ясувати, чи можна використовувати варіант такого методу для надійного підходу до дизайну білка в цілому. З іншого боку, наші результати свідчать про те, що розуміння на основі TERM може бути корисним для методів проектування білків. Як перший крок до вивчення цієї можливості, ми використали псевдоенергію на основі TERM для автоматичного обмеження амінокислотного алфавіту в редизайні послідовності на основі Розетти, що призвело до навіть вищих показників відновлення нативної послідовності, ніж лише за допомогою Rosetta (Таблиця 1). Можлива інтерпретація цього результату полягає в тому, що вимога узгодження між детальною атомістичною функцією оцінки Розетти та псевдоенергією TERM, що базується на слабшому ансамблі, обидві з яких є лише частково точними, збагачує простір послідовності, що залишився для хороших рішень (можливо, за рахунок зменшення послідовності місця більше, ніж потрібно).

Дослідивши здатність TERM передбачати послідовність від структури, ми далі показали, що можливе й протилежне — використання статистики TERM для прогнозування локальних структурних мотивів лише на основі послідовності (рис. 6 і СІ Додаток, рис. S19 і S20). Ця можливість є особливо важливою для багатосегментних TERM, оскільки це означає, що сегменти, віддалені за послідовністю, можна передбачити як сусідні в просторі, що є основною проблемою в передбаченні структури. Значних успіхів у вирішенні цієї проблеми нещодавно було досягнуто завдяки передбаченню контактів, заснованому на еволюційній коваріації (70, 71), але, що важливо, таке передбачення застосовне лише до нативних білків, і особливо тих, які мають доступні глибокі MSA. З іншого боку, видобуток на основі TERM є цілком застосовним до білків de novo і не вимагає гомології (рис. 6), що надає додаткові докази загальності статистичних даних, закодованих TERM. Ці результати доповнюють наші попередні висновки, які показують, що статистики послідовності від мотивів, подібних до TERM, самі по собі достатні, щоб розрізняти хороші та погані моделі передбачення структури на рівні або краще, ніж провідні функції оцінки (55). Наявність попередньо створених універсальних термінів, кожен зі своєю власною статистичною моделлю, повинен забезпечити безліч нових застосувань для покращення прогнозування структури.

Важливим фундаментальним питанням є те, чому ТЕРМІНИ повторюються. Чи пов’язано це насамперед із біофізикою структури білка та його придатності, чи велика частина виродження пов’язана, наприклад, із функціональними обмеженнями еволюції? Хоча відповідь важко визначити остаточно, ймовірно, поєднання цих двох факторів. Інтуїція припускає, що високопріоритетні TERM, які зустрічаються в надзвичайно різноманітному наборі білків і які не пов’язані з будь-якою конкретною клітинною роллю, локалізацією або видами господарів, ймовірно, повторюються в результаті фундаментальних біофізичних принципів. З іншого боку, TERM, які зустрічаються в білках, які є функціонально упередженими (хоча все ще досить різноманітними), ймовірно, піддаються впливу функціональних обмежень та еволюційної історії. Ми спеціально шукали приклади термінів, які повторюються в контексті функції, наприклад зв’язування металу або води (рис. 5 і СІ Додаток, рис. S9–S13). Важливо, однак, що не кожна функція обов’язково вплине на вибір TERM. Це упередження з’явиться лише якщо: (я) функція пов'язана з відносно чітко визначеними структурними мотивами і (ii) відповідні геометрії або повсюдно поширені, або сама функція є загальною (серед різноманітних білків). У будь-якому випадку ми можемо розглядати отримані мотиви як справжні модулі білкової структури. Таким чином, універсальність TERM, виявлена ​​за допомогою процедури покриття набору, має виконуватися в цілому, незалежно від того, мають вони пов’язану функцію чи ні.


Тест з молекулярної біології 1

Існує припущення, що ізольовані гени та біомолекули та їх структури мають достатню силу пояснення, щоб забезпечити розуміння цілої біосистеми.

Вірте, що повне розуміння:
А. живі істоти вийдуть з вивчення клітин
B. Клітини виникнуть з вивчення структури та функції (Дії та взаємодії) біологічних молекул

1. Будьте простими. Прості та ефективні теорії віддають перевагу більш складним теоріям з більшою кількістю припущень

1. Ескізи на папері, наприклад схематичні мультфільми, які використовують стилізовані зображення молекул
2. Фізичні моделі, що заповнюють простір, такі як моделі CPK
3. Згенеровані комп'ютером віртуальні масштабні моделі, які представляють (3D статичні молекули та 4D динамічні молекули)

Хто першим запропонував основну одиницю в біохімії всіх організмів?

Що мають відносно прості модельні системи? Наприклад?

1. Зіграв вирішальну роль в успіху молекулярної біології
2. використовувався як відправна точка для вивчення того самого процесу в більш складних організмах
Наприклад: використання кишкової палички та її вірусів для екстраполяції на інші організми (загальні механізми)

Як вони синтезуються? (3)

Нуклеїнові кислоти (ДНК і РНК) (2)

1. Послідовним додаванням мономерних ланок
2. На молекулярних машинах з каталітичною активністю
3. Використання законсервованого механізму додавання мономерних ланок

білки:
1. Мономерні одиниці — амінокислотні залишки
2. Синтезується на рибосомах, які є полімеризаційними машинами, що складаються з білків і РНК

NA:
1. Мономерними одиницями є нуклеозидмонофосфат
2. Синтезуються послідовно полімеризаційними машинами (полімеразами), що складаються з білків

Один від карбоксильного кінця

Як розрізняються експериментально?

У якому напрямку рухаються L-амінокислоти? D?

Коли включаються тільки L-амінокислоти?

3 приклади D-амінокислот, знайдених у біомолекулах

Дивлячись на альфа-вуглець вздовж воднев-вуглецевого зв’язку, простежте дугу від карбоксилату до групи R до аміногрупи
1. За годинниковою стрілкою для L
2. Проти годинникової стрілки для D

Під час синтезу білка на рибосомах

1. Пептидоглікан (полімер клітинної стінки бактерій)
2. Деякі пептидні антибіотики
3. Фуліцин (генетично закодований нейропептид)

Від чого залежить заряд?

Що таке pKa? (приклад альфа-карбоксильної групи/альфа-аміногрупи)

pKa — це pH, при якому конкретний протон дисоціюється в половині молекул (HA=A-, тоді ви можете помістити HA в дужку A- і скасувати їх так, щоб Ka=H+ потім pH=pKa.

pKa альфа-карбоксильної групи становить близько 2,3, що означає, що при pH 2,3 половина молекул депротонується, а половина — протонована.

pKa для альфа-аміногрупи становить 9,6

Як ви оцінюєте pI для глутамату (нижня карбоксильна група дисоціює перед верхньою)? (4)

○ Запишіть різні види заряду
○ ідентифікувати ізоелектричну форму (0)
○ pI бреше

на півдорозі між pKa1 і pKa2, тому що він досить лінійний між ними.
○ pI

(2,19+4,25)/2=3,2-->, де це електрична нейтраль
pKa1 — це місце, де він наполовину знижений на нижньому карбоксилаті, тож тоді на 1 моль, тоді все у формі 2, тож при 1,5 (pKa2—означає на верхньому карбоксилаті протони наполовину зменшені), pKa3 — це де ви заряджаєте аміногрупу.

Від чого залежить рКа АА?

Які два негативно заряджені бічні ланцюги при нейтральному рН? Позитивний?

1. D (аспарагінова кислота, бічний ланцюг оцтової кислоти).
2. E (глутамінова кислота, бічний ланцюг пропіонової кислоти).

Позитивно заряджені бічні ланцюги при нейтральному рН
1. К (лізин, бутиламіновий бічний ланцюг).
2. R (аргінін, пропілгуанідиній бічний ланцюг)

Які бічні ланцюги в них і з чим вони з’єднані?

Що вважається незарядженою сіркою?

Як виміряти відносну гідрофобність

Поясніть коефіцієнт розподілу

Поясніть рівняння deltaG

Виміряйте відносну розчинність бічного ланцюга між водою та гідрофобним органічним розчинником, таким як діоксан або 1-октанол

• Коефіцієнт розподілу (Kp=
[X]діоксан/[X]вода) можна використовувати для оцінки стандартної вільної енергії
зміна (deltaG^o), що супроводжує перенесення бічного ланцюга з води в органічну фазу.

Додайте бічний ланцюг і знайдіть коефіцієнт розподілу, якщо він високий, він неполярний, якщо низький, то полярний.

Вимірювання, зроблені в умовах постійної температури і тиску для системи в стані рівноваги, стандартна зміна вільної енергії, що супроводжує перенесення бічного ланцюга від води, оцінюється за дельтаGo= - RT ln Kp

Що включають ароматичні бічні ланцюги АА? (3)

Що є винятком гліцину?

Чим особливий гліцин? (структуру див. на слайді) Пролін?

Скільки існує різних АА? Чим вони є результатом? (2)

Які приклади хімічних груп, доданих до білків? (4)

339 хімічно різних AA, які каталізуються посттрансляційним ферментом: 1. Додавання хімічних груп 2. L-D ізомеризація

1. Фосфати
2. Метильні групи
3. Вуглеводи (цукри)
4. Ліпіди

Який перший АА у ланцюжку? Друге?

Це НЕ механізм, за допомогою якого білки синтезуються на рибосомах (а не те, як вони з'єднують AA)

Нуклеофільна атака здійснюється на неподілену пару O, а група, що йде, - вода

Перший - це аміно-кінець, другий - карбоксильний кінець

1. Дуже стабільний ковалентний зв'язок:
а. Для повного гідролізу потрібно 6 N HCl, 100 °C, 12-24 години.
б. Протеази - це ферменти, які каталізують швидкий гідроліз пептидних зв'язків білків при нейтральному рН і кімнатній температурі.

Які 3 компоненти входять до складу нуклеотиду?

Що таке нуклеотиди в термінах pKa?

З чого входять нуклеозиди? (2)

1. Циклічний 5-вуглецевий цукор (ДНК має D-2'-дезоксирибозу, РНК має D-рибозу)
2. Пурин (A або G, [R]) або піримадин (C, T або U, [Y])
3. Один або кілька фосфатів, приєднаних до 5'-вуглецю рибози

Вони кислі (pKa і pKb складно-зв'язаних фосфатів становлять від 0,7 до 1 і від 6,1 до 6,3)

1. Цукор рибоза
2. Пуринова або піримідинова основа

Що викликає дезамінування?

До чого призводить окисне дезамінування?

1. Кільцеві азоти
2. Екзоциклічні кисні та азоти

Схильні асоціювати з собою
через стек взаємодії.

• Дезамінування є спонтанною хімічною речовиною
реакція в розчині, яка перетворює:
1. Цитозин до урацилу
(що поєднується з А).
2. Аденін до гіпоксантину
(що поєднується з C).
3. Гуанін до ксантину
(що поєднується з C).

Приводить до втрати аміногрупи та подвійного зв’язку кисню (аденін--- і гіпоксантин)

У чому вирішальне значення мають слабкі зв’язки?

Що включають ковалентні зв’язки? Опишіть їх та їх силу.

Що станеться, якщо мономерні одиниці макромолекули утримуються разом лише ковалентними зв’язками?

1. Пептидний зв'язок між
амінокислотні залишки.
2. Дисульфідний зв'язок між
залишки цистеїну.
3. N-глікозидна зв'язок між
пурин (N1)/піримідин (N9)
і C1 рибози. (в ДНК або РНК)
4. Ефірна зв'язок між C5
рибози та PO4^-2
5. Ангідридна зв'язок
між парою фосфатів (пірофосфат)
Електронні орбіталі окремих атомів зливаються разом і утворюють «гібридні» молекулярні орбіталі. Міцність зв'язку - це кількість енергії, яку можна витратити, щоб фактично розірвати зв'язок. Якщо ви поєднаєте H-H, вони утворюють сигма-зв'язок.

тоді в розчині вони б
припустимо тип структури, який називається випадковою котушкою.

Чому біополімери не є випадковими котушками?

Що роблять сильні ковалентні зв’язки проти слабких сил?

У чому вирішальну роль відіграють слабкі сили?

Біополімери не є випадковими котушками, тому що:
1. Мономерні одиниці взаємодіють через.
слабкі сполучні взаємодії.
2. Багато слабких зв'язків, складених разом
становить значну силу, яка
змушує полімер згинатися і конденсуватися.

Ковалентні зв’язки зв’язують залишки з утворенням полімерів
Слабкі сили призводять до його ущільнення і ущільнення, утворюючи скупчення

Визначення тривимірної структури, функції та взаємодії

• Якщо до випадкового полімерного ланцюга не прикладаються сили,
він матиме середній квадрат наскрізної довжини:

R^2= Nb^2
• b – довжина залишку, N – кількість залишків
• Середній випадковий розмір котушки становить

Що таке діелектрична проникність вакууму?

Поясніть малюнок на слайді?

Електростатична сила, що діє між зарядженими частинками
Q1 і Q2 задані законом Кулона:

• Одиницею електричного заряду є кулон (C)
Q = 1,6 X 10-19 C
r = відстань у метрах, що розділяє частинки.
E = діелектрична проникність (відображає тенденцію до
середній, щоб захистити один заряд від іншого)
E_0 = 8,9 X 10-12 C^2N^-1m^-2 діелектрична проникність вакууму
1/4piE_0= 9,0X10^9 Нм^2/C^2

Міра деякої речовини для пропускання електричного поля

Утворюється жорсткий стрижень, оскільки всі мономери мають однаковий розмір. Якщо ви введете сіль, іони солі починають нейтралізувати мономер, і полімер може почати ущільнюватися.

Припустимо, що соляний міст стабільний, що станеться?

У якому діапазоні pH глутамін стабільний?

Що станеться, якщо кристали NaCl розчинити у воді?

Це коли більше половини груп заряджено (половина глутаміну має негативний заряд на карбоксилаті і позитивний на амоній)

Між 4.25 і нижче 10.53
При нейтральному рН сольовий міст є стабільним, оскільки він знаходиться між цим діапазоном

Молекули води утворюють орієнтовані сольватаційні оболонки (ця вода не просто нормально рухається – вона залишається на місці. Утворюється не лише одна оболонка – навколо іона є одна внутрішня оболонка, а потім ще більше.

Звідки береться Н-зв'язок?

Що показують експерименти щодо Н-зв’язків?

якщо у вас є O-H-O, то H-зв'язок йде від центру O до центру іншого O.

Де видно дві дуже сильні Н-зв'язки? У чому вони стійкі?

Димери мурашиної кислоти та димери оцтової кислоти. Газова фаза.

Що відбувається з білками у водному розчині?

Що є ядром нативних білків?

На основі графіка, чому H, E і D такі високі?

Білки спонтанно складаються в компактні структури, які відокремлюють бічні ланцюги гідрофобних амінокислот від об’ємних молекул води.

H, E і D часто знаходяться в активних ділянках ферментів, тому карбоксилати беруть участь у каталітичному процесі

Тому що він має гострий згин у своєму пептиді

Як знаходяться молекули води в клітці?

Чим супроводжується утворення цих клітин?

Опишіть дельту H при кімнатній температурі порівняно з дельтою S

Опишіть малюнок на слайді

Молекули води в клітці називаються «орієнтованими», оскільки вони не так вільні, як «об'ємні» молекули води.

Формування орієнтованих водних кліток супроводжується значним зниженням в
трансляційна ентропія (deltaS_tr великий і негативний).

При кімнатній температурі deltaH_tr від'ємна І мала порівняно з deltaS_tr

На малюнку 36 орієнтованих H2O навколо 4 об’єктів, а потім у вас є 19 об’єктів і 18 орієнтованих H2O, ми випустили 17 молекул у об’ємну водну фазу. У замкнутій системі ентропія з часом зростає. Зліва у нас є емульсія, але з часом вони відокремлюються праворуч, коли ентропія зростає.

Коли він ламається? (3 конкретні речі щодо цього)

Що станеться, якщо знизити температуру масляної емульсії?

Який зв’язок між deltaH і deltaS з температурою?

Що відбувається з деякими білками при низькій температурі? (приклад)
Чому це може бути?

Чому гідрофобні плями на поверхні білків важливі?

Розпадається біля н.п. води:
1. Водні клітки навколо гідрофобних молекул
впорядковані не більше, ніж об'ємний розчинник deltaStr=0).
2. !Htr – малий від’ємний
3. !Gtr негативне

Якщо ви знизите температуру масляної емульсії, ви втратите ефект ентропії, оскільки ви продовжуєте охолоджуватися, тому що молекули води почнуть орієнтуватися в процесі, як при формуванні льоду.

! H tr і !Str не мають однакової температурної залежності, тому існує температура, при якій гідрофобний ефект є найсильнішим.

• Деякі білки, такі як фермент нітрогеназа, денатурують при низькій температурі. Зменшення сили гідрофобного ефекту може сприяти низькотемпературній денатурації деяких білків.

Гідрофобні плями на поверхні білків є важливими для взаємодії між білками, які призводять до утворення білків, що містять багато субодиниць.


Підготовка файлів MM для CPMD

Давайте подивимося на останню конфігурацію, отриману в результаті врівноваження класичної молекулярної динаміки:

На малюнку показана сольватована система без застосування періодичних граничних умов (PBC), які, однак, враховують Sander та багато інших програм пакету AmberTools. Тому в цьому представленні молекули з часом дрейфуються і можуть охоплювати кілька періодичних клітин, це нормальна ситуація в MD. Однак тепер ми хочемо перейти до CPMD, щоб виконати моделювання QM/MM MD, і CPMD не застосовує «автоматично» PBC до початкової конфігурації. Отже, нам потрібно «перезобразити» координати в первинну елементарну комірку. Це завдання може виконуватися програмою cpptraj з пакету AmberTools. Перемістіть файли топології та остаточних координат до папки, а потім створіть вхідний файл eq_density.cpptraj для cpptraj:

Запустіть cpptraj відповідно до цього синтаксису:

Переконайтеся, що повторне зображення було виконано правильно:

Зображення вище було отримано за допомогою VMD, вибравши (у меню Display) орфографічний режим відображення замість стандартного режиму перспективи.

Тепер ми готові конвертувати нашу топологію та файли координат у формат, який може читати поточний інтерфейс QM/MM CPMD. Код amber12togromos.x 13, який ви можете знайти у наведеному вище файлі tarball, є внутрішньою програмою (джерело доступне за запитом: [email protected]), написаною кілька років тому для перетворення файлів Amber MD у GROMOS формат 14:

Параметр «сольват» дозволяє вказати, що молекули води слід розглядати як розчинники: це корисно лише в тому випадку, якщо вам цікаво прочитати у файлі журналу CPMD енергію та інші величини, розділені на розчинені речовини та компоненти розчинника.

Конвертер згенерує такі текстові файли:

gromos.top файл топології GROMOS для нашої системи

gromos.inp вхідний файл GROMOS

gromos.crd файл координат у форматі GROMOS96

Примітка: щоб відкрити та візуалізувати файл gromos.crd за допомогою VMD:

Ці 3 файли готові до моделювання QM/MM MD. Однак можуть знадобитися деякі зміни в цих файлах, щоб правильно налаштувати моделювання. Нижче ми описуємо найбільш релевантні розділи 15 цих файлів, які потрібно перевірити. Зверніть увагу, що код amber12togromos.x надає файл gromos.inp з повністю прокоментованими розділами.

У розділі СИСТЕМА дві цифри повинні стояти послідовно:

Кількість (ідентичних) молекул розчиненої речовини (не обов’язково частина QM!) 16

Кількість (ідентичних) молекул розчинника (не обов’язково частина ММ!).

Цю інформацію можна отримати, наприклад, перевіривши файл gromos.crd:

Перше число має бути 0 для ізольованої системи >0, якщо використовувався PBC в паралелепіпедній коробці <0, якщо використовувався PBC в октаедричній коробці.

Наступні 3 цифри – це розміри коробки, які можна прочитати в кінці файлу gromos.crd.

90,0 – це кут між віссю x і z коробки.

Останнє число ігнорується CPMD під час моделювання QM/MM.

У розділі СУБМОЛЕКУЛИ номери в послідовності мають бути:

Кількість (різних) молекул розчиненої речовини 18 .

Індекс останнього атома першої молекули розчиненої речовини.

Індекс останнього атома другої молекули розчиненої речовини.

Такі дані можна прочитати з файлу gromos.crd:

У розділі PRINT ви можете змінити перше число, тобто кількість кроків, після чого CPMD записує інформацію про енергію у вихідний файл (зазвичай достатньо 100).

У розділі СИЛА, під рядком 1 (які вмикають різні компоненти сили, так що, коли присутні лише 1, всі члени сили включаються в обчислення), ми повинні помістити:

Кількість різних шарів, зазвичай 2 (розчинений і розчинник)
Індекс останнього атома шару 1
Індекс останнього атома шару 2

  1. In the section ATOMTYPENAME replace the names of the types of the atoms, coming from the standard generic force field library GAFF (o, c, c3, etc):

The correctly modified files gromos_mod.top and gromos_mod.inp have been provided in the tutorial subfolder 5-Preparing_the_MM_files_for_CPMD


Будова загальних амінокислот

Амінокислоти, що містяться в білках, відрізняються один від одного структурою своєї сторони (Р) ланцюги. Найпростішою амінокислотою є гліцин, в якій Р є атом водню. У ряді амінокислот, Р являє собою прямі або розгалужені вуглецеві ланцюги. Однією з таких амінокислот є аланін, в якому Р являє собою метильну групу (―CH3). Валін, лейцин та ізолейцин, прич Р групи, завершують ряд алкільних бічних ланцюгів. Алкільні бічні ланцюги (Р групи) цих амінокислот неполярні, це означає, що вони не мають спорідненості до води, але мають певну спорідненість один до одного. Хоча рослини можуть утворювати всі алкільні амінокислоти, тварини можуть синтезувати тільки аланін і гліцин, тому валін, лейцин та ізолейцин повинні надходити в раціон.

Дві амінокислоти, кожна з яких містить три атоми вуглецю, походять з аланіну, це серин і цистеїн. Серин містить спиртову групу (―CH2OH) замість метильної групи аланіну, а цистеїн містить меркаптогрупу (―CH2SH). Тварини можуть синтезувати серин, але не цистеїн або цистин. Цистеїн зустрічається в білках переважно в його окисленій формі (окислення в цьому сенсі означає видалення атомів водню), що називається цистином. Цистин складається з двох молекул цистеїну, з’єднаних дисульфідним зв’язком (―S―S―), що виникає, коли атом водню видаляється з меркаптогрупи кожного з цистеїнів. Дисульфідні зв’язки мають важливе значення в структурі білка, оскільки вони дозволяють з’єднувати дві різні частини білкової молекули з — і, таким чином, утворення петель у — у інших прямих ланцюгах. Деякі білки містять невелику кількість цистеїну з вільними сульфгідрильними (―SH) групами.

У білках присутні чотири амінокислоти, кожна з яких складається з чотирьох атомів вуглецю, це аспарагінова кислота, аспарагін, треонін і метіонін. Аспарагінова кислота і аспарагін, які зустрічаються у великих кількостях, можуть синтезуватися тваринами. Треонін і метіонін не синтезуються, тому є незамінними амінокислотами, тобто вони повинні надходити з їжею. Більшість білків містять лише невелику кількість метіоніну.

Білки також містять амінокислоту з п’ятьма атомами вуглецю (глутамінова кислота) і вторинний амін (у проліні), який є структурою з аміногрупою (―NH2) зв'язаний з алкільним бічним ланцюгом, утворюючи кільце. Глутамінова кислота і аспарагінова кислоти є дикарбоновими кислотами, тобто вони мають дві карбоксильні групи (―COOH).

Глютамін подібний до аспарагіну тим, що обидва є амідами відповідних форм дикарбонової кислоти, тобто вони мають амідну групу (―CONH2) замість карбоксила (―COOH) бічного ланцюга. Глутамінової кислоти і глутаміну багато в більшості білків, наприклад, у рослинних білках вони іноді містять більше однієї третини наявних амінокислот. І глутамінова кислота, і глутамін можуть синтезуватися тваринами.

Вміст амінокислот у деяких білках*
амінокислота білок
альфа-казеїн гліадин едестин колаген (вола шкура) кератин (шерсть) міозину
*Кількість грам-молекул амінокислоти на 100 000 грамів білка.
** Значення аспарагінової кислоти та глутамінової кислоти включають аспарагін та глутамін відповідно.
***Ізолейцин плюс лейцин.
lysine 60.9 4.45 19.9 27.4 6.2 85
гістидин 18.7 11.7 18.6 4.5 19.7 15
аргінін 24.7 15.7 99.2 47.1 56.9 41
аспарагінова кислота** 63.1 10.1 99.4 51.9 51.5 85
threonine 41.2 17.6 31.2 19.3 55.9 41
serine 63.1 46.7 55.7 41.0 79.5 41
глутамінова кислота** 153.1 311.0 144.9 76.2 99.0 155
пролін 71.3 117.8 32.9 125.2 58.3 22
гліцин 37.3 68.0 354.6 78.0 39
аланін 41.5 23.9 57.7 115.7 43.8 78
напівцистин 3.6 21.3 10.9 0.0 105.0 86
валін 53.8 22.7 54.6 21.4 46.6 42
метіонін 16.8 11.3 16.4 6.5 4.0 22
ізолейцин 48.8 90.8*** 41.9 14.5 29.0 42
лейцин 60.3 60.0 28.2 59.9 79
тирозин 44.7 17.7 26.9 5.5 28.7 18
фенілаланін 27.9 39.0 38.4 13.9 22.4 27
триптофан 7.8 3.2 6.6 0.0 9.6
hydroxyproline 0.0 0.0 0.0 97.5 12.2
hydroxylysine 8.0 1.2
всього 839 765 883 1,058 863 832
середня залишкова маса 119 131 113 95 117 120

Амінокислоти пролін і гідроксипролін у великій кількості містяться в колагені, білку сполучної тканини тварин. Проліну і гідроксипроліну не вистачає вільної аміно (―NH2) групи, оскільки аміногрупа укладена в кільцеву структуру з бічним ланцюгом, вони, таким чином, не можуть існувати у формі цвіттер-іону. Хоча азотовмісна група (>NH) цих амінокислот може утворювати пептидний зв'язок з карбоксильною групою іншої амінокислоти, утворений таким чином зв'язок призводить до перелому в пептидному ланцюгу, тобто кільцева структура змінює регулярний кут зв'язку. нормальних пептидних зв'язків.

Білки зазвичай є майже нейтральними молекулами, тобто вони не мають ні кислотних, ні основних властивостей. Це означає, що кислотні карбоксильні (―COO −) групи аспарагінової та глутамінової кислот приблизно рівні кількості амінокислот з основними бічними ланцюгами. Три такі основні амінокислоти, кожна з яких містить шість атомів вуглецю, зустрічаються в білках. Лізин з найпростішою структурою синтезується рослинами, але не тваринами. Навіть деякі рослини мають низький вміст лізину. Аргінін міститься у всіх білках, у особливо високих кількостях він міститься в сильно основних протамінах (простих білках, що складаються з відносно невеликої кількості амінокислот) сперми риб. Третя основна амінокислота — гістидин. І аргінін, і гістидин можуть синтезуватися тваринами. Гістидин є більш слабкою основою, ніж лізин або аргінін. Імідазольне кільце, п’ятичленна кільцева структура, що містить два атоми азоту в бічній ланцюзі гістидину, діє як буфер (тобто стабілізатор концентрації іонів водню), зв’язуючи іони водню (H + ) з атомами азоту імідазолу. каблучка.

Решта амінокислот — фенілаланін, тирозин і триптофан — мають спільну ароматичну структуру, тобто бензольне кільце. Ці три амінокислоти є незамінними, і, хоча тварини не можуть синтезувати саме бензольне кільце, вони можуть перетворювати фенілаланін на тирозин.

Оскільки ці амінокислоти містять бензольні кільця, вони можуть поглинати ультрафіолетове світло з довжиною хвилі від 270 до 290 нанометрів (нм 1 нанометр = 10 -9 метр = 10 ангстрем). Фенілаланін поглинає дуже мало ультрафіолетового випромінювання, тирозину і триптофану, проте сильно поглинають його і відповідають за смугу поглинання, яку більшість білків демонструє на 280–290 нанометрах. Це поглинання часто використовується для визначення кількості білка, присутнього в білкових зразках.


Whilst less well described than cation-aryl interactions there are a number of examples of anion-aryl interactions. There is a review "Anion-&pi interactions" DOI that highlights examples and theoretical considerations taken from supramolecular chemistry suggesting the binding interactions are comparable in energy to hydrogen bonds.

In sharp contrast to the mature area of cation binding to aromatic systems, anion-&pi interactions had hitherto been overlooked, primarily due to their counterintuitive nature (anions are expected to exhibit repulsive interactions with aromatic &pi-systems due to their electron donating character)

An interesting example of ligand binding to a biological macromolecule is found in the binding of phenyl diketo acids to Malate Synthase PDB. The diketo acid binds to the active site magnesium and Arg339 whilst the carboxylate portion of Asp633 residue packs face-on to the &pi-cloud of the aromatic ring, and the mean contact distance is

3.5 Å (less that than the typical

4.5 Å distance of hydrophobic contacts, suggesting an anion-&pi interaction. Modelling this interaction has been used to screen ligands DOI


Анотація

Targeting protein kinases is an important strategy for intervention in cancer. Inhibitors are directed at the active conformation or a variety of inactive conformations. While attempts have been made to classify these conformations, a structurally rigorous catalog of states has not been achieved. The kinase activation loop is crucial for catalysis and begins with the conserved DFGmotif. This motif is observed in two major classes of conformations, DFGin—a set of active and inactive conformations where the Phe residue is in contact with the C-helix of the N-terminal lobe—and DFGout—an inactive form where Phe occupies the ATP site exposing the C-helix pocket. We have developed a clustering of kinase conformations based on the location of the Phe side chain (DFGin, DFGout, and DFGinter or intermediate) and the backbone dihedral angles of the sequence X-D-F, where X is the residue before the DFGmotif, and the DFG-Phe side-chain rotamer, utilizing a density-based clustering algorithm. We have identified eight distinct conformations and labeled them based on the Ramachandran regions (A, alpha B, beta L, left) of the XDF motif and the Phe rotamer (minus, plus, trans). Our clustering divides the DFGin group into six clusters including BLAminus, which contains active structures, and two common inactive forms, BLBplus and ABAminus. DFGout structures are predominantly in the BBAminus conformation, which is essentially required for binding type II inhibitors. The inactive conformations have specific features that make them unable to bind ATP, magnesium, and/or substrates. Our structurally intuitive nomenclature will aid in understanding the conformational dynamics of kinases and structure-based development of kinase drugs.

Phosphorylation is a fundamental mechanism by which signaling pathways are regulated in cells. Protein kinases are cellular sentinels which catalyze the phosphorylation reaction by transferring the γ-phosphate of an ATP molecule to Ser, Thr, or Tyr residues of the substrate. Due to their crucial role in the functioning of the cell, protein kinases are tightly regulated. Dysregulation of kinases may result in variety of disorders including cancer, making development of compounds for modulating kinase activity an important therapeutic strategy.

The human genome contains ∼500 protein kinases that share a common fold consisting of two lobes: an N-terminal lobe, consisting of a five-stranded β-sheet with an α-helix called the C-helix, and a C-terminal lobe comprising six α-helices (Fig. 1). They are divided broadly into nine families based on their sequences (1). The two lobes are connected by a flexible hinge region forming the ATP-binding site in the middle of the protein. The active site comprises several structural elements that are crucial for enzymatic activity. The activation loop is typically 20 to 30 residues in length beginning with a conserved DFG motif (usually Asp-Phe-Gly) and extending up to an APE motif (usually Ala-Pro-Glu). In active kinase structures, this loop forms a cleft that binds substrate. Bound substrate peptide forms specific interactions with the conserved HRD motif (usually His-Arg-Asp) which occurs in the catalytic loop of the protein. In the active conformation, the DFG motif Asp is in a position and orientation to bind a magnesium ion that interacts directly with an oxygen atom of the β phosphate of ATP. The active state exhibits an inward disposition of the C-helix which positions a conserved Glu in the helix to form a salt bridge with a Lys residue in the β3 strand. When the salt bridge is formed, the lysine side chain forms hydrogen bonds with oxygen atoms of the α and β phosphates of ATP. The N-lobe has a GxGxxG motif in a loop that stabilizes the phosphates of the bound ATP molecule during catalysis. The catalytically active state of a kinase requires a unique assembly of these elements that create an environment conducive to the phosphotransfer reaction. The regulation of the activity of a kinase is achieved in part by the plasticity of these elements of the structure (2).

Structure of a typical protein kinase domain displaying ATP binding site and conserved elements around it (INSR kinase, PDB ID code 1GAG).

Inactive states of a kinase do not have the chemical constraints required for catalytic activity and therefore kinases exhibit multiple inactive conformations (3). Typically, in an inactive conformation the activation loop is collapsed onto the surface of the protein, blocking substrate binding and rendering the kinase catalytically inactive. In addition, many inactive conformations have positions of the DFGmotif incompatible with binding ATP and magnesium ion required for catalysis. In the DFGout conformation, DFG-Phe and DFG-Asp swap positions so that DFG-Phe occupies the ATP binding pocket and DFG-Asp is out of the active site. There are diverse DFGin structures from multiple kinases where DFG-Phe remains adjacent to the C-helix but in a different orientation (and sometimes position) from that of active DFGin structures. There are also structures where the Phe is in positions intermediate between the typical DFGin and DFGout states. The many inactive, non-DFGout conformations have been variously referred to as pseudo DFGout, DFGup, SRC-like inactive, and atypical DFGout (4, 5). Although DFGin and DFGout are broadly recognized groups of conformations, a consensus nomenclature for the inactive states is lacking.

The DFGin and DFGout conformations have been used as the basis of grouping the inhibitors developed against the active site of these proteins into two main categories (6, 7). Molecules such as dasatinib which occupy the ATP pocket only are called type I inhibitors and typically bind DFGin conformations, but not exclusively. Type II Inhibitors like imatinib bind to the DFGout state and extend into the hydrophobic allosteric pocket underneath the C-helix (8). Design of better inhibitors could be guided by a better understanding and classification of the conformational variation observed in kinases.

There have been some attempts to classify kinase structures in the Protein Data Bank (PDB) (now over 3,300) and to study inhibitor interactions (9 ⇓ ⇓ –12). Möbitz (11) has performed a quantitative classification of all of the mammalian kinases using pseudo dihedral angles of four consecutive Cα atoms of the residues of the DFGmotif and its neighbors and its distance from the C-helix. This resulted in a scheme dividing kinase conformations into 12 categories with labels “FG-down,” “FG-down αC-out,” “G-down αC-out,” “A-under P BRAF,” “A-under P-IGF1R,” and so on. Recently, Ung et al. (12) used a similar idea of using two directional vectors for the DFGmotif residues and the distance from the C-helix to classify kinases into five groups, C-helix-in-DFGin (CIDI), C-helix-in-DFGout (CIDO), C-helix-out-DFGin (CODI), C-helix-out-DFGout (CODO), and ωCD. Some other classification schemes have emphasized the binding modes of inhibitors (4, 13).

In this paper, we present a clustering and classification of the conformational states of protein kinases that addresses some of the deficiencies of previous such efforts. These deficiencies include failing to distinguish DFGin inactive conformations from active structures, either too few or too many structural categories, and an inability to automatically classify new structures added to the PDB. In the current work, we have clustered all of the human kinase structures at two levels of structural detail. First, at a broader level we grouped kinase structures into three categories depending on the spatial position of the DFG-Phe side chain. These three groups are labeled the DFGin, DFGout, and DFGinter (intermediate) conformations. Second, we clustered each of the three spatial groups at a finer level based on the dihedral angles required to place the Phe side chain: the backbone dihedral angles ϕ and ψ of the residue preceding the DFGmotif (X-DFG), the DFG-Asp residue, and the DFG-Phe residue, as well as the χ1 side-chain dihedral angle of the DFG-Phe residue. This produced a total of eight clusters—six for DFGin and one cluster each for the DFGout and DFGinter groups.

We have developed a nomenclature that is intuitive to structural biologists based on the regions of the Ramachandran map occupied by the X, D, and F residues of the X-DFG motif (“A” for alpha-helical region, “B” for beta-sheet region, and “L” for left-handed helical region) and the χ1 rotamer of the Phe side chain (“minus” for the −60° rotamer, “plus” for the +60° rotamer, and “trans” for the 180° rotamer). We have clearly identified the active state of kinases, designated “BLAminus,”’ which is the most common kinase conformation in the PDB. Further, we also clearly define different inactive DFGin conformations which were previously grouped together. The most common inactive DFGin conformations are BLBplus and ABAminus. The type II-binding DFGout state is labeled BBAminus. Overall, our clustering and nomenclature scheme provides a structural catalog of human kinase conformations which will provide deeper insight into the structural variation of these proteins, benefitting structure-guided drug design.


Методи

Compilation of XL-MS data from the literature

XL-MS data from equine cytochrome c was taken from the studies of Xu та ін. 28 and Lackner та ін. 31 Selected Nζ і Сα atom coordinates from six structures of equine cytochrome c (PDB codes: 1akk, 1crc, 2giw, 1ocd, 3o1y, and 3o2o) were retrieved from the Protein Data Bank and interatomic distances were calculated using a custom Perl script (available on request). Distributions of experimental crosslink distances were taken from the extensive compilation of XL-MS data of Kahraman та ін. 30 This database was then filtered to contain only XL-MS results that used either BS 3 or disuccinimidyl suberate (DSS), a reagent of identical length, as the crosslinker. Crosslinks were flagged as either intramolecular or intermolecular. Only the intramolecular set was used for comparison to the Dynameomics simulations, since the Dynameomics database contains only simulations of monomers. However, the difference between inter- and intramolecular Nζ–Nζ distance distributions was not significant (с=0.32, Welch's two-sample т-test), suggesting that the results are relevant to protein complexes as well. For Cα–Cα distances, the inter- and intramolecular distance distributions were significantly different (с=0.035.), and only the intramolecular set was used. Crosslinks involving residues with missing Cα or Nζ atoms were also removed, and in a few cases, the identity of the crosslinked subunit was changed to either make the crosslinked distance shorter or account for a missing atom. The final set included 486 intramolecular crosslinks with distances between crosslinked residues calculated from 40 different protein structures.

Dynameomics MD simulations

Simulations were conducted using the in lucem Molecular Mechanics (ілmm 43 ) software package using the Levitt та ін. potential function, 44 and the F3C water model. 45 Detailed protocols for selection of starting structures, preparation and simulation, and quality assurance of the Dynameomics targets have been described elsewhere. 25, 46 Using SQL queries (available upon request), we extracted the distances between all lysine Nζ atom pairs and all lysine Cα atom pairs from every simulation at 100-ps intervals from the Dynameomics database. 24 This sampling frequency was chosen because it was the least-frequent sampling that maintained the distribution of distances for a representative simulation. Of the 807 CCD simulations, 766 simulations contained more than one lysine residue and were subsequently analyzed, comprising a total of 43,364 lysine–lysine pairs. All aggregate measures of simulation distance (median, etc.) were calculated after omitting the first 2 ns of the simulation, to allow for relaxation from the starting conformation. The simulation length varied from 50.999 to 75.522 ns, (average 52.529 ns), for a combined total of 40 µs of simulation time. The simulation starting distances d0 are the distance in the simulated structure at simulation time zero. These starting distances closely approximate the experimental distances of the simulated protein structures, having been only slightly altered (on the order of 0.1 Å Cα RMSD) by the minimization and other protocols used to prepare the structure for simulation. Data were imported into the Р statistical computing environment 47 for analysis and plotting. На замовлення Р scripts used for the analysis are available upon request.


Перегляньте відео: Хотите быть красавицей в любом возрасте? Корейская косметика #Атоми# Премиум-класса для вас! (Липень 2022).


Коментарі:

  1. Achates

    Ти абсолютно правий. У ньому є щось, включаючи думку, погоджується з вами.

  2. Akinolrajas

    Чудова, дуже смішна фраза

  3. Akirg

    Senks, very useful information.

  4. Samuramar

    Вибачте, але я думаю, що ви помиляєтесь. Давайте обговоримо це. Напишіть мені на вечора.

  5. Devion

    Я випадково зайшов на форум і побачив цю тему. Я можу допомогти вам порадою. Разом ми зможемо прийти до правильної відповіді.

  6. Mautaur

    Також що?



Напишіть повідомлення