I TASSER、trRosetta、UCSF Chimera、HADDOCKサーバー、HEX loriaの De Novo および In Silico Design of Proteinsへの応用

本研究は、抗菌機能を持つタンパク質の構造モデルの生成を目指します。これらのモデルは、in vitro 試験の前に治療としての各タンパク質の有用性を判断するのに役立つ特定の分析を実行するために使用されます。現在、この分野の研究は、デザインタンパク質の検証にインシリコ法に依存しています。ただし、プロセスのこの部分をサポートするために特別に開発されたツールは確立されていません。今後の研究は、多層ネットワーク上での生物ネットワークの推論と宿主と環境の間の微生物叢の相互作用に焦点を当てます。この作業は、MLバイオネットと、研究室の同僚によって開発されたパッケージによってサポートされます。

[ナレーター]まず、タンパク質の構造と機能の予測のためにI-TASERサーバーにアクセスしてください。分子ターゲットまたはデザイン配列をFASTA形式のファイル、テキストファイルとして、または入力フィールドに直接貼り付けて送信します。シーケンスに一意の名前を割り当て、[I-TASSERの実行]をクリックして、プログラムがシーケンスを解析できるようにします。trRosetta を使用して 3D 構造を予測するには、trRosetta サーバーにアクセスします。ターゲットレセプター配列をFASTA形式ファイル、テキストファイル、MSA形式ファイルとして入力するか、サーバーの入力フィールドに直接貼り付けます。機関の電子メールを使用して登録した後、構造的に予測されたタンパク質に名前を割り当てます。テンプレートを除外するオプションが選択されていることを確認し、 trRosettaX-Single を実行する を選択して、相同配列とテンプレートの使用を除外します。送信をクリックして、タンパク質構造予測プロセスを開始します。予測結果で、TM スコアがモデル品質の尺度であることを確認します。次に、接触マップ、アミノ酸ごとの距離マップ、およびオメガ、シータ、およびファイの角度でのアルファ炭素とベータ炭素の回転マップを調べます。Web ブラウザを開き、HADDOCK Web サーバーに移動します。[新しいジョブの送信] をクリックし、ジョブ名と分子数を入力します。ドッキングする分子のPDB構造をアップロードします。デフォルト設定は変更せずに、「次へ」をクリックします。分子1と分子2の両方の活性アミノ酸残基と受動アミノ酸残基を入力し、[次へ]をクリックします。ドッキングパラメータセクションで、距離制限、サンプリングパラメータ、クラスタリングパラメータなどのすべてのパラメータのデフォルト設定を変更せずに、送信をクリックしてドッキングプロセスを開始します。結果ページを開き、ドッキング結果を確認します。リガンド受容体ドッキングファイルをダウンロードした後、UCSF ChimeraやPyMOLなどの構造可視化ソフトウェアを開きます。ドッキングファイルをアップロードし、構造モデルを視覚化します。ナトリウム-水素アンチポーターのtrRosettaモデルは、主に緊密に詰まった膜貫通束を形成するαヘリックスで構成される高度に秩序化された三次構造を明らかにしました。これは、膜包埋イオントランスポーターとしてのタンパク質の機能的役割を示唆しています。このモデルの信頼性は、中央領域全体で80%を超える高い局所差検定値によって裏付けられており、両端での信頼度の低下は柔軟性の可能性を示しています。接触マップと距離マップは、一貫した対角線とクラスター化されたパターンで安定した折り畳みを確認します。設計された抗真菌ペプチドの受容体の細胞外ドメインへの分子ドッキングは、-73の良好なHADDOCKスコアと0.7オングストロームの低い二乗平均平方根偏差によって証明されるように、安定した複合体をもたらします。測定された距離は、特定のアミノ酸間の密接な接触を確認し、チロシン407とシステイン13の間で観察された最短距離です。