우리는 단백질 설계의 몇 가지 중요한 영역을 다룰 수 있는 computational de novo 단백질 설계 방법을 개발했습니다. 이러한 방법을 보급하기 위해 단백질 설계를 위한 온라인 도구인 Protein WISDOM을 제시합니다(http://www.proteinwisdom.org). 구조적 주형에서 시작하여 안정성 향상을 위한 단량체 단백질과 결합 친화도 향상을 위한 복합체의 설계를 수행할 수 있습니다.
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이 논문에서
요약
초록
드 노보 단백질 설계의 목적은 기본 순서를 기준으로 같은 결합력, 작용제 또는 길항제의 행동이나 안정성 등의 특정 속성, 개선에 필요한 3 차원 구조로 접을 것 아미노산 서열을 찾을 수 있습니다. 단백질 디자인은 현재 발전 약물 설계 및 발견의 중심에 자리 잡고 있습니다. 뿐만 아니라 단백질 디자인은 잠재적으로 유용한 약물 표적에 대한 예측을 제공하지만, 그것은 또한 단백질 폴딩 과정과 단백질 - 단백질 상호 작용에 대한 우리의 이해를 향상 않습니다. 같은 방향 진화 등의 실험 방법은 단백질 디자인에서 성공을 보여 주었다. 그러나, 이러한 방법은 tractably 검색 할 수 있습니다 제한된 순서 공백으로 제한됩니다. 반면, 전산 설계 전략 특성과 다양한 기능을 포함 시퀀스의 훨씬 더 큰 집합의 심사 할 수 있습니다. 우리는 전산 드 노보 단백질 디자인 METHO의 범위를 개발했습니다단백질 설계의 몇 가지 중요한 영역을 다루는 능력 DS. 이러한 증가 바인딩 선호도 증가 안정성과 단지에 대한 단량체 단백질의 디자인이 (가) 있습니다.
넓은 위해 이러한 방법을 전파하는 것은 우리가 단백질 지혜 (현재 사용 http://www.proteinwisdom.org ), 단백질 설계 문제의 다양한 자동화 된 방법을 제공하는 도구입니다. 구조 템플릿은 디자인 프로세스를 초기화하기 위해 제출됩니다. 설계의 첫 번째 단계는 시퀀스 공간에 잠재적 인 에너지의 최소화를 통해 안정성을 향상을 목표로 최적화 순서 선택 단계입니다. 선택한 시퀀스는 다음 배 특이 무대와 결합 친화 단계를 통해 실행됩니다. 프로세스의 각 단계에 대한 염기 서열의 순위 정렬 된 목록은 함께 관련 설계 구조로, 디자인의 포괄적 인 양적 평가와 함께 사용자를 제공합니다. 여기에서 우리는 세부 사항 O를 제공합니다F 각 설계 방법뿐만 아니라, 방법의 사용을 통해 달성 몇 가지 주목할만한 실험 성공.
서론
De novo protein design은 향상된 특성 또는 기능을 가진 원하는 3차 구조를 생성하는 단백질 서열을 식별하는 것입니다. 단백질의 네이티브 폴드(native fold)는 자유 에너지 최소값에 놓인 형태이기 때문에 de novo protein design은 타겟 폴드에서 자유 에너지 최소값을 갖는 염기서열을 찾습니다. 이 문제는 Drexler1과 Pabo2에 의해 처음 설명되었으며 "역 폴딩 문제"라고 불렸습니다. 그러나 염기서열이 하나의 접힌 구조 솔루션만 생성할 수 있는 단백질 접힘 문제와 달리 de novo protein design 문제는 퇴화를 나타냅니다. 많은 다른 아미노산 서열은 동일한 3차 구조와 기능을 생성할 수 있습니다.
단백질 설계는 전통적으로 합리적 설계와 지시된 진화를 통해 실험적으로 수행되어 왔지만, 최근에는 실험 방법에 내재된 제한된 검색 공간을 극복하기 위해 계산 방법이 채택되었습니다. 결정론적 방법(deterministic method), 확률론적 방법(stochastic methods), 확률론적 방법(probabilistic method)을 포함한 다양한 계산 방법이 사용되어 왔다. 3,4 ....
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프로토콜
방법 개요
Protein WISDOM에서 사용된 de novo 설계 프레임워크는 두 단계로 구성됩니다. 첫 번째 단계에서는 주어진 템플릿 구조로 접힐 아미노산 서열의 순위 목록을 생성합니다. 두 번째 단계에서는 접힘 특이성 또는 근사 결합 친화도, 또는 두 가지 모두를 계산하여 이들 서열을 검증합니다. 전자는 주로 단일 단백질을 설계할 때 사용되며, 후자는 복합체(표적 단백질에 결합하는 펩타이드)를 설계할 때 사용됩니다. 그림 1은 이 프레임워크에 포함된 단계들의 개요를 보여줍니다.
설계 입력값: de novo 단백질 설계 프레임워크를 위해 정의해야 할 몇 가지 입력값이 있습니다. 첫 번째는 설계 템플릿입니다. 이는 단백질 내 모든 원자의 좌표를 포함하는 3차원(3D) 단백질 구조입니다. 구조는 강체(rigid) 또는 유연체(flexible)일 수 있습니다. 강체 템플릿은 고정된 원자 좌표 세트로, X선 결정학 구조에서 얻습니다. 유연체 템플릿은 고정된 원자 좌표 세트이거나 원자 좌표의 상한 및 하한 값일 수 있습니다. 이러한 템플릿은 NMR 용액 구조, 분자 역학 또는 도킹 시뮬레이션을 통....
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결과
HIV-1 진입 억제제의 De Novo 설계
Protein WISDOM에 구현된 de novo 설계 프레임워크는 여러 중요한 치료 시스템을 위한 억제 펩타이드 설계에 사용되었습니다(표 1 및 2). 주목할 만한 시스템 중 하나는 호스트 세포 수용체인 CD4로의 HIV-1 진입을 억제하는 펩타이드 설계이며, 본에서는 Protein WISDOM 인터페이스의 실질적인 사용법을 입증하기 위한 대표 시스템으로 활용됩니다. 이 펩타이드들은 호스트 T 도움 세포로의 HIV-1 융합 및 진입의 핵심 역할을 하는 막관통 서브유닛 gp41을 표적으로 설계되었습니다. 결과가 원본 논문에 제시된 것과 반드시 동일하지는 않을 수 있음에 유의하십시오. 이는 본 방법의 이 단계에서 사용된 Rosetta 방법의 확률적 특성과 원본 논문 발표 이후 Rosetta2.3에서 Rosetta3.4로의 업데이트로 인한 것입니다.
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토론
de novo 단백질 설계 프레임워크는 서열 선택 단계와 검증 단계의 두 단계로 구성됩니다. 이 프레임워크는 견고하고 유연한 설계 템플릿을 처리할 수 있을 만큼 견고하며 단일 단백질 설계 또는 복잡한 단백질 설계에 적용할 수 있습니다. 이 프레임워크는 수십 가지 질병에 적용되는 수많은 단백질 시스템에 성공적으로 적용되었습니다. 많은 디자인이 실험적으로 검증되어 현재까지 발견된 일부 단백질의 가장 강력한 억제제 또는 작용제를 제공합니다. 이 프레임워크는 이제 Protein WISDOM을 통해 학계에서 사용할 수 있습니다.
이 방법에는 세 가지 중요한 단계가 있습니다. 첫 번째는 단백질 설계를 위한 글로벌 최적화 기술을 사용하는 서열 선택 단계입니다. 단백질 설계 문제는 매우 복잡한 문제입니다(n개의 돌연변이 가능한 위치에 대해 20개의 가능한 서열). 이 숫자는 실험 설계 방법으로 고려할 수 있는 가능한 시퀀스 수보다 훨씬 높습니.......
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공개 사항
저자는 경쟁하는 금전적 이해관계가 없음을 선언합니다.
감사의 글
CAF는 NSF, NIH의 지원에 감사를 표합니다(R01 GM52032; R24 GM069 736) 및 미국 환경 보호국, EPA(R 832721-010)에서 확인할 수 있습니다. 이 연구의 일부는 DoD, Air Force Office of Scientific Research의 정부 지원으로 가능했습니다. JS는 NIH (P50GM071508-06)의 지원에 감사드립니다. MLBP는 NDSEG(National Defense Science and Engineering Graduate) 펠로우십, 32 CFR 168a의 지원에 감사드립니다. GAK는 보조금 번호 DGE-1148900으로 National Science Foundation 대학원 연구 펠로우십의 지원에 감사드립니다.
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참고문헌
- Drexler, K. Molecular engineering: An approach to the development of general capabilities for molecular manipulation. Proc. Natl Acad. Sci. U.S.A. 78, 5275-5278 (1981).
- Pabo, C. Molecular technology: Designing proteins and peptides. Nature....
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재인쇄 및 허가
