Anwendung von I TASSER, trRosetta, UCSF Chimera, HADDOCK Server und HEX loria für das De Novo und In Silico Design von Proteinen

Diese Forschung zielt darauf ab, die Strukturmodelle von Proteinen mit antimikrobiellen Funktionen zu generieren. Diese Modelle werden verwendet, um spezifische Analysen durchzuführen, die helfen, den Nutzen jedes Proteins als Behandlung vor In-vitro-Tests zu bestimmen. Derzeit stützt sich die Forschung auf diesem Gebiet auf In-silico-Methoden zur Validierung von Designproteinen. Sie haben jedoch keine Instrumente entwickelt, die speziell zur Unterstützung dieses Teils eines Prozesses entwickelt wurden. Unsere zukünftige Forschung wird sich auf die biologische Netzwerkinferenz und die Mikrobiota-Interaktion zwischen Wirt und Umwelt in mehrschichtigen Netzwerken konzentrieren. Diese Arbeit wird durch ML-Bionets und unser von Kollegen im Labor entwickeltes Paket unterstützt.

[Erzähler] Um damit zu beginnen, besuchen Sie den I-TASSER-Server für die Vorhersage von Proteinstruktur und -funktion. Reichen Sie das molekulare Ziel oder die Designsequenz als Datei im FASTA-Format, als Textdatei oder durch direktes Einfügen in das Eingabefeld ein. Weisen Sie der Sequenz einen eindeutigen Namen zu und klicken Sie auf I-TASSER ausführen, damit das Programm die Sequenz analysieren kann. Um die 3D-Struktur mit trRosetta vorherzusagen, greifen Sie auf den trRosetta-Server zu. Geben Sie die Zielrezeptorsequenz als Datei im FASTA-Format, als Textdatei oder als Datei im MSA-Format ein oder fügen Sie sie direkt in das Eingabefeld auf dem Server ein. Weisen Sie nach der Registrierung über eine institutionelle E-Mail dem strukturell vorhergesagten Protein einen Namen zu. Stellen Sie sicher, dass die Option zum Ausschließen von Vorlagen ausgewählt ist, und wählen Sie run trRosettaX-Single aus, um die Verwendung von homologen Sequenzen und Vorlagen auszuschließen. Klicken Sie auf Senden, um den Prozess zur Vorhersage der Proteinstruktur zu starten. Stellen Sie im Vorhersageergebnis sicher, dass der TM-Score ein Maß für die Modellqualität ist. Untersuchen Sie dann Kontaktkarten, Entfernungskarten pro Aminosäure und Rotationskarten für Alpha- und Beta-Kohlenstoffe in den Winkeln Omega, Theta und Phi. Öffnen Sie einen Webbrowser und navigieren Sie zum HADDOCK-Webserver. Klicken Sie auf Neuen Auftrag einreichen und geben Sie dann einen Auftragsnamen und die Anzahl der Moleküle ein. Laden Sie die PDB-Strukturen der Moleküle zum Andocken hoch. Lassen Sie die Standardeinstellungen unverändert und klicken Sie auf Weiter. Geben Sie aktive und passive Aminosäurereste sowohl für Molekül eins als auch für Molekül zwei ein und klicken Sie auf Weiter. Lassen Sie im Abschnitt Docking-Parameter die Standardeinstellungen für alle Parameter, wie z. B. Abstandsbeschränkungen, Sampling-Parameter, Clustering-Parameter usw., unverändert und klicken Sie auf Senden, um den Docking-Vorgang zu starten. Öffnen Sie die Ergebnisseite, und überprüfen Sie die Andockergebnisse. Öffnen Sie nach dem Herunterladen der Ligandenrezeptor-Docking-Datei eine Strukturvisualisierungssoftware wie UCSF Chimera oder PyMOL. Laden Sie die Andockdatei hoch, und visualisieren Sie das Strukturmodell. Das trRosetta-Modell des Natrium-Wasserstoff-Antiporters zeigte eine hochgeordnete Tertiärstruktur, die hauptsächlich aus Alpha-Helices besteht, die ein dicht gepacktes Transmembranbündel bilden. Dies deutet auf die funktionelle Rolle des Proteins als membraneingebetteter Ionentransporter hin. Die Zuverlässigkeit des Modells wird durch hohe lokale Differenztestwerte von über 80 % in der zentralen Region unterstützt, wobei die Zuverlässigkeit an beiden Enden verringert ist, was auf eine mögliche Flexibilität hinweist. Kontakt- und Entfernungskarten bestätigen eine stabile Faltung mit konsistenten diagonalen und geclusterten Mustern. Das molekulare Andocken des designten antimykotischen Peptids an die extrazelluläre Domäne des Rezeptors führt zu einem stabilen Komplex, was durch einen günstigen HADDOCK-Score von -73 und eine niedrige mittlere quadratische Abweichung von 0,7 Angström belegt wird. Die gemessenen Abstände bestätigen enge Kontakte zwischen bestimmten Aminosäuren, wobei die kürzesten zwischen Tyrosin 407 und Cystein 13 beobachtet wurden.