2015년 7월 14일
합의 모티프를 기반으로 하는 합성 단백질 서열은 일반적으로 IPD(Interpositional Dependencies)를 암시하는 공진화 잔기를 무시합니다. IPD는 활동에 필수적일 수 있으며, 이를 무시하는 설계는 차선의 결과를 초래할 수 있습니다. 이 프로토콜은 StickWRLD를 사용하여 IPD를 식별하고 합리적인 단백질 설계에 정보를 제공하여 보다 효율적인 결과를 얻을
수 있습니다.이 절차의 전반적인 목표는 단백질 서열 정렬에서 위치 간 의존성(interpositional dependencies, IPD)을 시사하는 공진화 잔기(co-evolving residues)를 식별하는 것입니다. 이는 먼저 정렬 데이터를 stick world에 로드함으로써 수행됩니다. stick world는 단백질 서열 정렬의 대화형 3D 표현을 생성하고 공변이 잔기를 명확하게 표시하는 시각적 분석 도구입니다. 정렬의 각 위치는 구체들의 스택으로 구성된 열로 표현되며, 각 열에는 해당 위치에서 나타날 수 있는 20가지 아미노산 각각에 해당하는 구체가 빈도에 따라 크기가 조절되어 배치됩니다. 각 위치를 나타내는 이 열들은 IPD를 표현하기 위해 원통형으로 둘러싸여 배치됩니다.
잔기들 사이에 선을 그리는데, 이는 해당 위치에 존재하는 잔기들이 프로그램 내에서 의존적일 때 예상되는 것보다 더 높거나 낮게 공동 진화하는 경우를 나타냅니다. 엣지의 수가 관리 가능한 수준이 될 때까지 잔차를 조정하며, 이후 관심 있는 엣지를 식별합니다. 최종적으로, stick world를 사용하여 서로 공동 진화하는 잔기들을 식별합니다.
이러한 기능적으로 필수적인 커버링 잔기들이 벤틸레이트 키나아제(ventilate kinase)에서 확인되었습니다. 사람들이 이 과정에 어려움을 겪는 이유 중 하나는 이것이 매우 새로운 방식이기 때문입니다. 이는 과학인 동시에 거의 하나의 예술 형태와도 같습니다.
Stick World는 시각적 분석 도구이며 사용자 상호작용이 필요하므로, 이를 시각적으로 시연하는 것이 중요합니다. 작업 단계: Intel i5 이상의 프로세서와 최소 4GB의 RAM을 갖추고, Mac OS 10 또는 Linux OS가 실행되며, 텍스트 프로토콜에 나열된 Python 라이브러리가 설치된 컴퓨터를 사용하십시오. 모든 관련 Python 스크립트가 포함된 zip 아카이브 형태로 Stick World를 다운로드하십시오.
또한, 표준 FASTA DNA 단백질 서열 정렬을 stick world 형식으로 변환하기 위한 FASTA two stick 스크립트를 다운로드하십시오. 압축 파일을 해제하고, 결과물인 stick world 폴더와 FASTA two stick 스크립트를 바탕화면에 두십시오. 그런 다음 표준 정렬 소프트웨어를 사용하여 단백질 서열의 정렬을 생성하십시오.
정렬 결과를 바탕화면에 저장하십시오. 형식을 지정하십시오. 매크로 Linux 컴퓨터에서 터미널 애플리케이션을 실행하고, 터미널에 CD tilda slash desktop을 입력한 후 엔터를 눌러 바탕화면으로 이동하십시오.
FASTA two stick 스크립트를 실행 가능하게 만드는 명령어를 입력한 다음, 스크립트를 실행하는 명령어를 입력하십시오. 스크립트에서 제공하는 화면 안내에 따라 입력 파일 이름과 원하는 출력 이름을 지정하십시오. 출력 파일을 바탕화면에 저장하십시오.
Mac 또는 Linux 컴퓨터의 터미널 애플리케이션을 사용하여 stick world 실행 파일 폴더로 이동한 후, 터미널에 Python -32 stick world demo PI를 입력하여 stick world를 실행하십시오. 화면에 stick world 데이터 로더 패널이 표시되는지 확인하십시오. 그런 다음 load protein 버튼을 눌러 변환된 단백질 서열 정렬을 로드하십시오.
생성된 파일을 선택하고 열기를 누르면 Stick World 제어창과 Stick World Open GL을 포함한 여러 새 창이 열립니다. Stick World Open GL 창을 선택하십시오. Open GL 메뉴에서 View Reset을 선택하여 실린더를 통해 내려다보는 기본 Stick World 시각화 화면을 표시하면, 크기 조절이 가능한 Open GL 창에 데이터가 나타납니다.
stick world에는 여러 가지 보기 옵션이 있습니다. stick world 제어 창에서 열 레이블(column labels)과 구체 레이블(ball labels) 상자를 선택하면 열과 구체의 값이 표시됩니다. stick world 제어 창에서 열 가장자리(column edges) 상자의 선택을 해제하면 열 가장자리 선이 숨겨집니다.
Stick world 제어창에서 컬럼 두께(column thickness)를 0.1로 설정하여 컬럼을 통과하는 가는 선을 그립니다. 3D 뷰의 탐색을 더 쉽게 하기 위해 Enter 키를 눌러 변경 사항을 적용합니다. Stick world OpenGL 창에서 뷰를 재설정합니다.
그런 다음 전체 화면 버튼을 눌러 보기를 최대화하여 프로그램 내를 탐색하십시오. 마우스 왼쪽 버튼을 누른 상태에서 마우스를 어느 방향으로든 움직여 3D 스틱 월드 디스플레이를 회전시키십시오. 마우스 오른쪽 버튼을 누른 상태에서 마우스를 위아래로 움직여 3D 스틱 월드 디스플레이를 확대 또는 축소하십시오.
화면을 팬(pan)하고 확대/축소하며 살펴보십시오. p값과 잔차(residual)의 임계값 요구 사항을 모두 초과하여 공진화하는 잔기들은 엣지 라인(edge lines)으로 연결됩니다. 잔기를 연결하는 엣지가 너무 많거나 적은 경우, 잔차 임계값을 변경하여 엣지를 더 적게 또는 더 많이 표시하십시오. 스틱 월드 컨트롤 패널(stick world control pain)에서 잔차 임계값을 IPD 엣지 라인이 더 이상 표시되지 않을 때까지 높인 다음, 관계가 나타날 때까지 천천히 낮추십시오. 분석할 관계가 충분히 나타날 때까지 잔차 임계값을 계속해서 높이십시오.
커맨드 키와 왼쪽 클릭을 사용하여 정렬 내에서 관심 대상인 잔기 또는 서로 멀리 떨어진 잔기가 포함된 관계를 식별하고, 관심 있는 엣지를 선택하십시오. 스틱 월드 제어창에 열이 표시되며 특정 잔기들이 연결됩니다. 실선은 양성 상관관계를 나타냅니다.
점선은 음의 연관성을 나타냅니다. stick world 제어 창의 출력 엣지(output edges) 버튼을 누르면, 접합 잔기와 실제 잔기 값을 포함하여 가시적인 모든 엣지가 일반 텍스트 형식의 파일로 적절한 디렉토리에 저장됩니다. 전경에는 132번 위치의 glycine, 135번 위치의 tyrosine, 141번 위치의 proline 사이의 3개 노드 연관성을 포함한 대규모 클러스터 상호위치 의존성(interpositional dependencies, IPDs)이 보입니다.
여기에서는 사용자가 실린더보다 약간 위에 위치하도록 뷰를 기울여, 36번 위치의 히스타민과 107번 위치에서 29개 잔기만큼 떨어져 있는 메티오닌 사이의 IPD를 나타냈습니다. 반대로, 동일한 도메인에서 유래한 A-P-A-M-H-M-M 유도 모티프는 이를 특정한 공동 발생 모티프 변이로 감지하지 못하며, 생물학적으로 근거가 없는 방식으로 전체 그룹화를 정의합니다. 이 절차를 수행할 때는 두 가지 서로 다른 방법으로 시도해야 한다는 점을 기억하는 것이 중요합니다.
높은 잔여물부터 시작하여 점차 낮추거나, 낮은 잔여물부터 시작하여 점차 높이는 방식으로 진행함으로써 두 가지 서로 다른 방법으로 공간을 탐색할 수 있습니다.
이 프로토콜은 StickWRLD를 활용하여 단백질 정렬에서 공동 진화하는 잔기를 식별함으로써, 단백질 활성에 결정적인 상호 위치 의존성(interpositional dependencies, IPDs)을 강조합니다. 연구자는 단백질 설계에 IPD를 통합함으로써 더욱 효율적인 결과를 얻을 수 있습니다.
단백질 서열에서 상호 위치 의존성(interpositional dependencies, IPDs)을 식별하면 폴딩, 안정성 및 기능에 영향을 미치는 진화적으로 보존된 잔기 관계를 밝혀내어 더 정확한 합성 단백질 설계가 가능해집니다. 이러한 공변화를 무시하면 생물학적 관련성이 없는 비생존성 합의 서열을 생성할 위험이 있습니다. StickWRLD는 이러한 의존성을 탐지하기 위한 시각적 분석 접근 방식을 제공하여, 예측 신뢰도가 향상된 치료용 단백질의 합리적 공학 설계를 지원합니다.
이 방법은 메커니즘적 통찰을 통해 표적 검증 정보를 제공하고, 진화적 공변이를 기반으로 한 구조 가이드 설계로 리드 최적화를 가능하게 함으로써 신약 발견 워크플로우에 통합됩니다.