Beoordeling van immunologisch relevante Dynamic tertiaire structurele kenmerken van de HIV-1 V3 Loop Crown R2 Sequence door Ab initio Folding
September 15th, 2010
De kroon van de verschillende regio V3 lus sequenties van het oppervlak enveloppe glycoproteïne (gp120) van HIV-1 kan structureel worden gekarakteriseerd in veel gevallen door in silico vouwing van de posities 10 tot 22 van de lus met behulp van een state-of-the-art Ab initio Vouwen algoritme. Hier laten we zien het vouwen en de evaluatie van deze regio van de V3 lus van de R2-stam van HIV-1, een unieke neutralisatie gevoelige stam met raadselachtige functionele eigenschappen.
Het algemene doel van het volgende experiment is om de dynamische structurele voorkeuren van de V drie kroonpeptidesequentie van de R twee stam van HIV te evalueren via AR-vouwing, en om de resultaten te correleren met bekende neutralisatiegevoeligheden van de R twee stam. Dit wordt bereikt door een geschikt fragment van de R twee V drie luskroon te selecteren om AR bonni te vouwen. Als tweede stap wordt de simulatie van de vouwing uitgevoerd, die alle mogelijke bevestigingen van het R twee kroonfragment doorzoekt en de meest waarschijnlijke bevestigingen in een stackbestand opslaat.
Vervolgens worden de opgenomen bevestigingen geanalyseerd om de dynamische structurele voorkeur van de R twee V drie kroon te bepalen die de neutralisatiegevoeligheid zou kunnen verklaren. Er worden resultaten verkregen die een voorkeur delen voor een stijve bèta-strengposities 12 tot 14 van de V drie lus op basis van secundaire structuur, voorkeur en energieverdeling van de stack van doorzochte bevestigingen. Hallo, ik ben Timothy Cardozo, spreek je aan vanuit mijn laboratorium in het Department of Pharmacology aan de New York University School of Medicine.
Vandaag laten we je een procedure zien voor abio eiwitvouwing van een flexibele lus op een immunogeen HIV een virale proteïne die bekend staat als GP een 20. De flexibele lus staat bekend als de V drie lus van dit oppervlakte-envelop glycoproteïne van het HIV een virus en de punt ervan staat bekend als de kroon van de V drie lus. Dit is het gebied dat we zullen vouwen.
We gebruiken deze procedure in ons laboratorium om ons te helpen productieve paden te identificeren voor succesvolle HIV-vaccinontwerpen. Dus laten we beginnen. Om deze procedure te starten, selecteer de V drie kroonsequentie die in silico moet worden gevouwen.
Eerdere studies uit dit lab geven aan dat posities 10 tot 22 van elke V drie lussequentie de beste resultaten opleveren, voer de armenio vouwingexperimenten uit met de gebruiksvriendelijke pull-down menu's in de grafische gebruikersinterface of GUI van de ICM Pro Molecular modeling software. Eerst moet de driedimensionale atoomstructuur van het peptide dat overeenkomt met deze sequentie worden gebouwd in de virtuele ruimte van de computer. Om de driedimensionale atoomstructuur te bouwen, ga onder het bestandsmenu en selecteer nieuw.
Dit zal een scherm met verschillende tabbladen onthullen. Selecteer het peptidetabblad en plak of typ de sequentie in het tekstvak. Klik op oké om de driedimensionale structuur van het peptide te bouwen.
De structuur zal verschijnen in ICM's grafische venster. Nadat de driedimensionale structuur is gebouwd, ga naar het molecuulmechanicamenu en selecteer minimaliseren, wat als een zijmenu zal verschijnen. Kies uit het zijmenu global.
Dit zal een scherm onthullen met verschillende invoervelden en inschakelvakjes die al zijn geselecteerd op standaardparameters. Indien nodig, verander de selectie om het te vouwen peptide te kiezen. Pas de lengte en precisie van de simulatie aan door het aantal globale bewegingen en het aantal lokale min-calls respectievelijk te wijzigen.
Selecteer alles voor alle atoomvouwing van het peptide. Selecteer vervolgens save movie om een filmbestand van de vouwing te maken. Klik ten slotte op toepassen om de vouwing in het grafische venster te starten.
Het algoritme begint het peptide in verschillende bevestigingen te vouwen, waarbij de peptide-energie voor elke bevestiging wordt berekend en opgenomen. Eenmaal voltooid, zullen de meest energetisch stabiele bevestiging van het peptide evenals alternatieve bevestigingen met bijna dezelfde energie worden geïdentificeerd en gevisualiseerd op de computer. Uitvoering van peptidevouwing. Het gebruik van de gooey toont wat vouwing eruit ziet, maar laat geen ideale parameterselectie toe voor het vouwen van de V drie luskroon.
Voor dit doel is het het beste om het vouwen uit te voeren vanaf de niet-grafische opdrachtregel. Gebruik een script, Een script is simpelweg een reeks tekstcommando's opgeslagen regel voor regel in een document of tekstbestand die automatisch in het ICM-programma worden gevoerd en de een na de ander worden uitgevoerd om de V drie lus te vouwen met behulp van een script van opdrachtregels. Schrijf eerst een tekstbestand om op te slaan op de harde schijf van de computer in een lokale directory. Begin zoals eerder door het peptide in de virtuele ruimte van de computer te bouwen.
Geef vervolgens een naam aan de simulatie en stel het aantal vrije variabelen in, dit zijn de chemische bindingen in het peptide die vrij worden gelaten om te roteren tijdens het vouwen. Specificeer vervolgens hoe lang de simulatie zal draaien voor optimale vouwing van de V drie lus. Dit zal afhangen van het aantal vrije variabelen dat in de vorige stap is geïdentificeerd om de precisie van de conformationele zoekopdracht in het experiment te bepalen, stel het aantal zoekstappen in dat moet worden uitgevoerd in elk lokaal minimum.
Stel vervolgens andere parameters in die zijn geoptimaliseerd voor de simulatie op basis van eerder onderzoek, inclusief temperatuurminimalisatie, gradiënt en waarschijnlijkheidsverdeling. Na het instellen van experimentele parameters geef aan welke energieberekeningen tijdens het vouwen zullen worden gebruikt. Hier wordt Vander Vi's energie aangegeven door VW intern peptide.
Energie wordt aangegeven door 14 waterstofbindingsenergie wordt aangegeven door HB elektrostatica. Energie wordt aangegeven door El Salvation. Energie wordt aangegeven door SF en entropie wordt aangegeven door EN. Specificeer de uiteindelijke instellingen, inclusief de voorkeursruggengraat en zijkettinghoeken die moeten worden doorzocht en de startbevestiging.
Schrijf tenslotte de opdracht om de berekening uit te voeren en op te slaan. Zodra het script is geschreven en als tekstbestand is opgeslagen, voer het uit vanaf de opdrachtregelprompt van het besturingssysteem van de computer. Net als eerder zullen de meest energetisch stabiele bevestiging van het peptide evenals alternatieve bevestigingen met vergelijkbare energie worden geïdentificeerd en opgeslagen in het projectbestand voor visualisatie op de computer.
Zodra de berekening is voltooid, open het bestand door bestand open te selecteren vanuit het EE pull-down menu. Geef het molecuul weer door op het selectievakje ernaast in het werkpaneel te klikken, selecteer moleculaire mechanica stack view. Om de op energie gerangschikte stack van toppeptidebevestigingen van de
View the full transcript and gain access to thousands of scientific videos
Overzicht
Deze studie evalueert de dynamische structurele voorkeuren van de V3-kroonpeptidesequentie van de R2-stam van HIV-1 met behulp van geavanceerde opvouwingsimulaties. De bevindingen hebben tot doel deze structurele voorkeuren te correleren met de neutralisatiegevoeligheid van de stam.
Belangrijkste onderdelen van het onderzoek
Wetenschapsgebied
- Structurele biologie
- Virologie
- Computationele biologie
Achtergrond
- De V3-lus van HIV-1's gp120 is cruciaal voor het begrijpen van zijn neutralisatie.
- De R2-stam van HIV-1 vertoont unieke neutralisatiegevoeligheden.
- In silico opvouwingtechnieken kunnen inzicht geven in de structurele dynamica van virale eiwitten.
- Het begrijpen van deze dynamica kan leiden tot informatie voor vaccinontwikkeling en therapeutische strategieën.
Doel van het onderzoek
- Om de structurele voorkeuren van de V3-kroonpeptidesequentie te evalueren.
- Om opvouwingsresultaten te correleren met de neutralisatiegevoeligheid van de R2-stam.
- Om belangrijke structurele kenmerken te identificeren die het virale gedrag beïnvloeden.
Gebruikte methoden
- Selectie van een fragment van de R2 V3-luskroon voor opvouwingsimulaties.
- Gebruik van een ab initio opvouwingalgoritme voor structurele analyse.
- Simulatie van opvouwing om mogelijke conformatieën te verkennen.
- Analyse van opgenomen conformatieën om dynamische structurele voorkeuren te bepalen.
Belangrijkste resultaten
- Resultaten wijzen op een voorkeur voor een stijve bèta-strengconformatie op posities 12 tot 14.
- Voorkeuren voor secundaire structuur werden waargenomen op basis van energieverdeling.
- De bevindingen kunnen de neutralisatiegevoeligheid van de R2-stam verklaren.
- Gegevens ondersteunt de hypothese dat structurele dynamica de virale neutralisatie beïnvloedt.
Conclusies
- De studie biedt inzicht in de structurele kenmerken van de V3-lus van de R2-stam.
- Het begrijpen van deze dynamica is cruciaal voor het ontwikkelen van effectieve HIV-1-interventies.
- Toekomstig onderzoek kan op deze bevindingen voortbouwen om therapeutische strategieën te verbeteren.
Veelgestelde vragen
Executive Industry Relevance
Understanding the dynamic structural preferences of the HIV-1 V3 loop crown is critical for de-risking vaccine candidates by linking conformational rigidity to neutralization sensitivity. This computational approach enables rapid structural interrogation of diverse viral strains, supporting target validation and mechanistic de-risking in early discovery. By correlating folding outcomes with immunological activity, the method informs predictive confidence in antigen design and portfolio prioritization for HIV vaccine development.
Strategic Applications in Biopharma R&D
Early Discovery & Target Validation
- Scientific Value: Interrogates therapeutic hypotheses by linking V3 loop sequence to structural dynamics and immune recognition.
- Operational Value: Enables rapid in silico screening of thousands of circulating HIV-1 strains without experimental constraints.
- Scientific Value: Supports biological de-risking through identification of conserved structural motifs amid sequence variability.
Screening & Assay Development
- Scientific Value: Prepares validated structural models for downstream epitope mapping and antibody binding assays.
- Operational Value: Standardizes conformational analysis via reproducible ab initio folding protocols.
- Scientific Value: Generates quantitative energy and secondary structure outputs for comparative strain evaluation.
Translational & Preclinical Research
- Scientific Value: Connects discovery-stage structural insights to preclinical evaluation of broadly neutralizing antibody elicitation.
- Operational Value: Ensures continuity from computational modeling to immunogenicity testing in relevant disease models.
- Scientific Value: Supports risk-adjusted advancement by identifying structural features associated with neutralization sensitivity.
Pipeline & Workflow Integration
The method fits within the discovery continuum from target identification through lead optimization, enabling structural de-risking prior to immunogen design.
- Discovery Biology: Tests hypotheses about sequence-structure-function relationships in viral envelope proteins.
- Screening: Delivers assay-ready structural ensembles with quantified conformational preferences.
- Analytics: Provides energy-ranked conformational stacks and secondary structure preferences for objective comparison.
- Translational Research: Links structural dynamics to neutralization phenotypes observed in preclinical models.
- Enterprise Reuse: Establishes a reusable computational workflow for evaluating antigenic flexibility across viral targets.
Operational & Enterprise Impact
- Scientific Value: Increases predictive confidence in target validation by reducing mechanistic ambiguity in flexible loop regions.
- Operational Value: Enhances reproducibility and scalability of structural analysis across diverse viral sequences.
- Strategic Value: Improves go/no-go decisions in antigen selection by clarifying structural determinants of immune vulnerability.
- Portfolio Impact: Enables risk-adjusted prioritization of vaccine candidates based on structural and immunological correlates.
Implementation Considerations
- Requires expertise in computational structural biology and molecular modeling software.
- Depends on access to ab initio folding algorithms and sufficient computational resources for conformational sampling.
- Necessitates cross-team standardization between modeling, immunology, and vaccine design groups.
- Involves adaptation considerations when applying the protocol to different viral loop systems or protein targets.
- Includes practical limitations such as force field accuracy and sampling completeness in highly flexible regions.
Biopharma FAQs
Chapters in this video
0:00
Title
1:07
Introduction
4:19
R2 HIV-1 Strain V3 Loop ab initio Folding via the ICM-Pro Command Line
1:57
R2 HIV-1 Strain V3 Loop ab initio Folding via the ICM-Pro GUI
6:35
ab initio Folding Data Analysis
8:41
Representative Results for R2 HIV-1 Strain V3 Loop ab initio Folding
9:59
Conclusion
