Name: Synteza aminokwasów modyfikowanych reaktywnymi karbonylkami in silico w celu oceny efektów strukturalnych przy użyciu symulacji dynamiki molekularnej (Wideo) | JoVE Journal
Uploaded: 2024-04-26T14:30:00.000+00:00
Duration: 5 min 57 s
Description: Poznaj metodę in silico tworzenia karbonylowanych aminokwasów i ich włączania do białek. Protokół wykorzystuje symulacje dynamiki molekularnej do oceny wpływu modyfikacji na strukturę białek.

ai_agent_IP

ai_agent

maintenance

instantTrialDurationMinutes

isBiopharma

enableNewMyJoveSectionDesign

educationFeatures

seoMetaApi

ai_copilot_institution_blacklist

ai_chat_institution_blacklist

freeAccessWindow

ssoRoleCapture

scheduledMaintenanceBanner

joveLabsFeatures

disable_autoplay_for_bots

extended_trial_duration

5 minutes

Ta praca została wsparta grantem badawczym o kodzie 1107-844-67943 od Ministerio de Ciencia, Tecnología e Innovación (Minciencias) i Uniwersytetu w Kartagenie (Kolumbia) na grant na wsparcie grup badawczych 2021 i Acta 017-2022.

In Silico Structural Analysis of Protein Carbonylation by Lipid Derivatives

<ol><li>Cornell, W. D., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+second+generation+force+field+for+the+simulation+of+proteins%2C+nucleic+acids%2C+and+organic+molecules%5BTitle%5D)+AND+%22J+Am+Chem+Soc%22%5BJournal%5D)">A second generation force field for the simulation of proteins, nucleic acids, and organic molecules.</a> J Am Chem Soc. 117 (19), 5179-5197 (1995).</li>
<li>Wang, J., Wolf, R. M., Caldwell, J. W., Kollman, P. A., Case, D. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Development+and+testing+of+a+general+amber+force+field%5BTitle%5D)+AND+%22J+Comput+Chem%22%5BJournal%5D)">Development and testing of a general amber force field.</a> J Comput Chem. 25 (9), 1157-1174 (2004).</li>
<li>Brooks, B. R., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((CHARMM%3A+A+program+for+macromolecular+energy%2C+minimization%2C+and+dynamics+calculations%5BTitle%5D)+AND+%22J+Comput+Chem%22%5BJournal%5D)">CHARMM: A program for macromolecular energy, minimization, and dynamics calculations.</a> J Comput Chem. 4 (2), 187-217 (1983).</li>
<li>Mayo, S. L., Olafson, B. D., Goddard, W. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((DREIDING%3A+a+generic+force+field+for+molecular+simulations%5BTitle%5D)+AND+%22J+Phys+Chem%22%5BJournal%5D)">DREIDING: a generic force field for molecular simulations.</a> J Phys Chem. 94 (26), 8897-8909 (1990).</li>
<li>Daura, X., Mark, A. E., van Gunsteren, W. F. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Parametrization+of+aliphatic+CHn+united+atoms+of+GROMOS96+force+field%5BTitle%5D)+AND+%22J+Comput+Chem%22%5BJournal%5D)">Parametrization of aliphatic CHn united atoms of GROMOS96 force field.</a> J Comput Chem. 19 (5), 535-547 (1998).</li>
<li>Robertson, M. J., Tirado-Rives, J., Jorgensen, W. L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Improved+peptide+and+protein+torsional+energetics+with+the+OPLS-AA+force+field%5BTitle%5D)+AND+%22J+Chem+Theory+Comput%22%5BJournal%5D)">Improved peptide and protein torsional energetics with the OPLS-AA force field.</a> J Chem Theory Comput. 11 (7), 3499-3509 (2015).</li>
<li>Guvench, O., MacKerell, A. D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Comparison+of+protein+force+fields+for+molecular+dynamics+simulations%5BTitle%5D)+AND+%22Methods+Mol+Biol%22%5BJournal%5D)">Comparison of protein force fields for molecular dynamics simulations.</a> Methods Mol Biol. 443, 63-88 (2008).</li>
<li>Petrov, D., Margreitter, C., Grandits, M., Oostenbrink, C., Zagrovic, B. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+systematic+framework+for+molecular+dynamics+simulations+of+protein+post-translational+modifications%5BTitle%5D)+AND+%22PLoS+Comput+Biol%22%5BJournal%5D)">A systematic framework for molecular dynamics simulations of protein post-translational modifications.</a> PLoS Comput Biol. 9 (7), e1003154(2013).</li>
<li>Alviz-Amador, A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Development+and+benchmark+to+obtain+AMBER+parameters+dataset+for+non-standard+amino+acids+modified+with+4-hydroxy-2-nonenal%5BTitle%5D)+AND+%22Data+Brief%22%5BJournal%5D)">Development and benchmark to obtain AMBER parameters dataset for non-standard amino acids modified with 4-hydroxy-2-nonenal.</a> Data Brief. 21, 2581-2589 (2018).</li>
<li>Pineda-Alemán, R., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Cysteine+carbonylation+with+reactive+carbonyl+species+from+lipid+peroxidation+induce+local+structural+changes+on+thioredoxin+active+site%5BTitle%5D)+AND+%22J+Mol+Graph+Model%22%5BJournal%5D)">Cysteine carbonylation with reactive carbonyl species from lipid peroxidation induce local structural changes on thioredoxin active site.</a> J Mol Graph Model. 124, 108533(2023).</li>
<li>Alviz-Amador, A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Effect+of+4-HNE+modification+on+ZU5-ANK+domain+and+the+formation+of+their+complex+with+%CE%B2-Spectrin%3A+A+molecular+dynamics+simulation+study%5BTitle%5D)+AND+%22J+Chem+Info+Model%22%5BJournal%5D)">Effect of 4-HNE modification on ZU5-ANK domain and the formation of their complex with β-Spectrin: A molecular dynamics simulation study.</a> J Chem Info Model. 60 (2), 805-820 (2020).</li>
<li>Zhou, A., Schauperl, M., Nerenberg, P. S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Benchmarking+electronic+structure+methods+for+accurate+fixed-charge+electrostatic+models%5BTitle%5D)+AND+%22J+Chem+Info+Model%22%5BJournal%5D)">Benchmarking electronic structure methods for accurate fixed-charge electrostatic models.</a> J Chem Info Model. 60 (1), 249-258 (2020).</li>
<li>Gęgotek, A., Skrzydlewska, E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Biological+effect+of+protein+modifications+by+lipid+peroxidation+products%5BTitle%5D)+AND+%22Che+Phys+Lipids%22%5BJournal%5D)">Biological effect of protein modifications by lipid peroxidation products.</a> Che Phys Lipids. 221, 46-52 (2019).</li>
<li>Moldogazieva, N. T., Zavadskiy, S. P., Astakhov, D. V., Terentiev, A. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Lipid+peroxidation%3A+Reactive+carbonyl+species%2C+protein%2FDNA+adducts%2C+and+signaling+switches+in+oxidative+stress+and+cancer%5BTitle%5D)+AND+%22Biochem+Biophys+Res+Comm%22%5BJournal%5D)">Lipid peroxidation: Reactive carbonyl species, protein/DNA adducts, and signaling switches in oxidative stress and cancer.</a> Biochem Biophys Res Comm. 687, 149167(2023).</li>
</ol>

Autorzy nie mają nic do ujawnienia.

Jednym z kluczowych etapów opracowania protokołu parametryzacji AMBER była optymalizacja kwantowa nowych reszt aminokwasowych modyfikowanych pochodnymi peroksydacji lipidów, ze względu na zmienność energetyczną związaną z minimalizacją i sposobem przypisywania ładunków RESP w przednamie AMBER. W tym celu stosuje się metody optymalizacji ab initio z Hartree-Fock (HF/6-31G) i półempiryczną teorią funkcjonału gęstości (DFT; B3LYP/6-31G i M062X/6-31G) zostały ustanowione w celu oceny odpowiedzi na przypisanie obciążenia. W rezultacie, funkcjonał HF wykazał się lepszym stosunkiem wydajności do kosztów obliczeniowych, biorąc to pod uwagę jako poprzedni krok do protokołu. Wykazano to również w badaniu przeprowadzonym przez Zhou i wsp.12.
Podczas stosowania protokołu może istnieć kilka źródeł błędów. Możliwe przeszkody steryczne generowane przez dodatkowe struktury modyfikacji często prowadzą do błędów, które często są rozwiązywane poprzez etapy minimalizacji układu molekularnego. Z drugiej strony, parametry kątów dwuściennych są zwykle dostosowywane na końcu procesu parametryzacji i dlatego czasami mają tendencję do pokazywania się jako możliwy błąd, w tym konkretnym przypadku sugeruje się dostosowanie parametrów według homologii, jak podaje Alviz-Amador9 i dodanie go w nowym formacie w celu wyeliminowania błędu.
Jednym z ograniczeń tej metody jest wysiłek wymagany do stopniowego opracowywania parametryzacji. Generowanie nowych parametrów z nowych struktur elektronowych, a następnie dostosowywanie tych parametrów do układów białkowych wymaga dużego poświęcenia dla jego dobrego wykonania. Dlatego dobrą strategią podczas wdrażania naszego protokołu jest postępowanie zgodnie z instrukcjami krok po kroku i uważne przeczytanie przewodnika.
W krajobrazie symulacji dynamiki molekularnej znaczenie protokołu AMBER staje się oczywiste. Jego adaptacyjny charakter i wszechstronność sprawiają, że jest cennym narzędziem dla badaczy badających różne obszary badawcze. Poza zastosowaniem w układach białkowych, jego rozszerzenie na struktury makromolekularne otwiera drzwi do nowych możliwości. Ta zdolność adaptacji nie tylko rozwiązuje istniejące luki w standardowych metodach parametryzacji, ale także oferuje ścieżkę do tworzenia nowych struktur, poszerzając w ten sposób horyzonty badań nad dynamiką molekularną. Wręcz przeciwnie, inne badania pokazują, że konwencjonalna parametryzacja modyfikacji potranslacyjnych jest ograniczona do określonego typu modyfikacji i pochodzi wyłącznie z publicznie dostępnych repozytoriów8, które nie mają możliwości generowania nowych struktur.
Modyfikacje wynikające z obecności reaktywnych form karbonylowych są często związane z szeregiem patologii, w tym rakiem, zaburzeniami metabolicznymi i chorobami zwyrodnieniowymi przebiegającymi w wyniku różnych mechanizmów13,14 . Wsparcie zapewniane przez ten protokół jest przydatne do oceny różnych kluczowych właściwości, takich jak między innymi stabilność konformacyjna, elastyczność atomowa, utrata struktur drugorzędowych, dostępność rozpuszczalnika i energia interakcji białko-białko. W związku z tym pomiar tych właściwości może okazać się korzystny w sytuacjach, w których karbonylowane białka mogą indukować nieodwracalne zmiany w systemach biologicznych, prowadząc do niestabilności konformacyjnej, zwiększonej lub zmniejszonej elastyczności atomowej i utraty struktury drugorzędowej10,11.
Podsumowując, protokół parametryzacji AMBER, ze swoimi krytycznymi krokami, zdolnościami adaptacyjnymi i wszechstronnością, jest pionierską metodą w dziedzinie symulacji dynamiki molekularnej. Uznając jego ograniczenia, jego znaczenie podkreśla jego zdolność do eliminowania niedociągnięć istniejących metod, zapewniając naukowcom potężne narzędzie do badania zawiłości struktur molekularnych i zachowań w całym spektrum systemów biologicznych i chemicznych.

W ciągłym dążeniu do zrozumienia molekularnego zachowania białek z modyfikacjami oksydacyjnymi, chemia obliczeniowa stała się podstawowym filarem w szerokim polu badań naukowych. Opiera się to na wykorzystaniu modeli teoretycznych zdolnych do interpretacji zjawisk fizycznych w układach elektronicznych, wykorzystujących równania matematyczne do opisania zachowania atomów cząsteczek. W tym krajobrazie symulacje obliczeniowe białek wyróżniają się jako kluczowe narzędzia do analizy zachowania atomów układów molekularnych. Opierając się na ocenie zachowania strukturalnego, obliczeniach energetycznych i stanach konformacyjnych1, metody te stają się strategicznymi sprzymierzeńcami w przewidywaniu zachowania systemów biomolekularnych.
Te symulacje specjalizują się w badaniu zmian strukturalnych i ocenie utraty lub zysku funkcji biologicznych w systemach białkowych. Jednak podejścia obliczeniowe wykazały znaczne ograniczenia w zastosowaniu do układów białkowych zawierających zmodyfikowane reszty utworzone przez kowalencyjne modyfikacje potranslacyjne w sekwencji. Dzieje się tak dlatego, że w wielu dostępnych metodach brakuje zasobów o parametrach dostosowanych do pól wymuszających, które są kompatybilne z najpopularniejszymi pakietami programów do symulacji dynamiki molekularnej białek2,3,4,5,6. W związku z tym standaryzacja parametrów adaptacyjnych pola siłowego kompatybilnych z oprogramowaniem obliczeniowym jest niezbędna, aby ułatwić precyzyjne sprzężenie topologii i współrzędnych atomowych z równaniem rządzącym energią potencjalną układu7.
W odpowiedzi na te wyzwania, opracowano protokół adaptujący się do nowych zmodyfikowanych reszt aminokwasowych z aldehydami pochodzącymi z peroksydacji lipidów przy użyciu metod ab initio. W tym sensie optymalizacja geometrii strukturalnej nowych pozostałości pozwala na przypisanie ładunków adaptacyjnych do nowych parametrów wiązania, kąta i dwuściennych, które można uruchomić w ogólnych polach siłowych, takich jak AMBER. Późniejsza walidacja tych parametrów pozwala na określenie spójności i odporności metody mającej zastosowanie w symulacjach dynamiki molekularnej.
Jedną z godnych uwagi zalet tej metody jest jej zdolność do adaptacji do różnych modyfikacji potranslacyjnych, od karbonylacji po fosforylację, acetylację i metylację, między innymi. Ta wszechstronność nie ogranicza się tylko do układów białkowych, ale rozciąga się na struktury makromolekularne, umożliwiając sprzężenie z topologiami atomowymi i współrzędnymi. W przeciwieństwie do tego, wcześniejsze badania pokazują, że standardowa parametryzacja modyfikacji potranslacyjnych jest odpowiednia tylko dla określonego typu modyfikacji i może być uzyskana tylko z opublikowanych repozytoriów, bez możliwości tworzenia nowych struktur8.
Obecnie, wyzwania związane z przewidywaniem i projektowaniem struktur białek stają się coraz bardziej widoczne podczas modelowania struktur z modyfikacjami potranslacyjnymi. Niedobór parametrów opisujących zmiany w określonych miejscach aminokwasów podkreśla pilną potrzebę opracowania i zastosowania metod obliczeniowych, które można dostosować do standardowych parametryzacji. Celem tego protokołu jest zapewnienie drogi do budowy in silico nowych parametrów dla aminokwasów kowalencyjnie modyfikowanych reaktywnymi gatunkami karbonylowymi pochodzącymi z utleniania kwasów tłuszczowych. Te zmodyfikowane aminokwasy są rozpoznawane przez ogólne bursztynowe pole siłowe (GAFF) i dlatego mogą być wykorzystywane do oceny in silico strukturalnych i funkcjonalnych efektów, jakie ten rodzaj karbonylacji wywiera na białka docelowe.

<table><tbody><tr><td>AmberTools16 lub nowszy</td><td>Bursztynowy Projekt</td><td></td><td>Amber to zestaw programów do symulacji biomolekularnych</td></tr><tr><td>Gaussian 09 lub Upper</td><td>Gaussian Inc</td><td></td><td>Rysowanie i optymalizacja struktur</td></tr><tr><td>Linux Ubuntu</td><td>Platforma GNU/Linux</td><td></td><td>dla AmberTools Procesory</td></tr><tr><td>graficzne NVIDIA GTX 1080 lub nowsze</td><td>Nvidia</td><td></td><td>kompatybilna z PMEMD</td></tr></tbody></table>

synteza aminokwasów modyfikowanych reaktywnymi karbonylkami in silico w celu oceny efektów strukturalnych przy użyciu symulacji dynamiki molekularnej

Synthesizing Amino Acids Modified with Reactive Carbonyls in Silico to Assess Structural Effects Using Molecular Dynamics Simulations

Karbonylacja białek przez reaktywne aldehydy pochodzące z peroksydacji lipidów prowadzi do sieciowania, oligomeryzacji i agregacji białek, powodując uszkodzenia wewnątrzkomórkowe, upośledzenie funkcji komórek i ostatecznie śmierć komórki. Został opisany w starzeniu się i kilku przewlekłych schorzeniach związanych z wiekiem. Jednak podstawy zmian strukturalnych związanych z utratą funkcji w docelowych białkach nadal nie są dobrze poznane. W związku z tym opisano drogę do budowy in silico nowych parametrów dla aminokwasów karbonylowanych reaktywnymi formami karbonylowymi pochodzącymi z utleniania kwasów tłuszczowych. Zbudowano addukty Michaela dla Cys, His i Lys z 4-hydroksy-2-nonenalem (HNE), 4-hydroksy-2-heksenalem (HHE) i formą pierścienia furanowego dla 4-Oxo-2-nonenal (ONE), podczas gdy dialdehyd malonowy (MDA) był bezpośrednio przyłączony do każdej reszty. Protokół opisuje szczegóły budowy, optymalizacji geometrii, przypisywania ładunków, brakujących wiązań, kątów, parametrów kątów dwuściennych oraz jego walidacji dla każdej zmodyfikowanej struktury reszt. W rezultacie, efekty strukturalne wywołane karbonylacją tymi pochodnymi lipidów zostały zmierzone za pomocą symulacji dynamiki molekularnej na różnych układach białkowych, takich jak enzym tioredoksyna, albumina surowicy bydlęcej i błonowa domena Zu-5-ankyryny z zastosowaniem odchylenia średniokwadratowego (RMSD), fluktuacji średniej kwadratowej (RMSF), wtórnego przewidywania strukturalnego (DSSP) i analizy powierzchni dostępnej dla rozpuszczalnika (SASA), między innymi.

Aby zilustrować wdrożenie protokołu i ocenić wyniki, rozważono następujące analizy. Zbiór danych wygenerowany poprzez przypisanie nowych parametrów do zmodyfikowanych reszt aminokwasowych opracowano na podstawie optymalizacji struktur elektronowych, które wspierały częściowe ładunki RESP. Rysunek 9 przedstawia konformację strukturalną jednej z reszt aminokwasowych zoptymalizowanej za pomocą przypisania parametrów.
<img alt="Rysunek 9" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/66605/66605fig09.jpg" /> 
Rysunek 9Syntetyzowany pozostały Cys-HHE in silico. Reprezentacja zmodyfikowanej HHE cysteiny z przypisanymi parametrami topologii i współrzędnych. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/66605/66605fig09large.jpg" target="_blank">Prosimy kliknąć tutaj, aby wyświetlić powiększoną wersję tej figury.</a>
Struktury uzyskane na teoretycznych poziomach DFT z funkcjonałem M062X/6-31G porównano ze strukturami mechaniki klasycznej za pomocą symulacji dynamiki molekularnej w programie AMBER. Każdy z parametrów uzyskanych z symulacji wykazał dobrą korelację z teoretycznymi danymi z mechaniki kwantowej. Średnie błędy odległości wiązań wynosiły około 0,01 - 0,02 Å, natomiast kąty wyniosły ~ 8,2°. Typologia, odległości oraz stałe wiązań i kątów są wymienione w Tabeli 1. Dane te były zbliżone do danych przedstawionych w artykule Alviz-Amador i wsp.9. Pliki parametrów są dostępne pod adresem&#160;http://research.bmh.manchester.ac.uk/bryce/amber/.
<table border="1" fo:keep-together.within-page="1" fo:keep-with-next.within-page="always">
	<tbody >
		<tr >
			<td colspan="7">Cys-HHE</td>
		</tr >
		<tr >
			<td rowspan="2">Metody</td>
			<td colspan="3">Wiązanie&#160;</td>
			<td colspan="3">Kąt</td>
		</tr >
		<tr >
			<td colspan="3">(Å, ± Odch. std.)</td>
			<td colspan="3">&#160;(°, ± Odch. std.)</td>
		</tr >
		<tr >
			<td>QM</td>
			<td>S1 –C4</td>
			<td>C6-C8</td>
			<td>C8-C9</td>
			<td>S1-C4-C5</td>
			<td>O2-C6-C8</td>
			<td>C6-C8-C9</td>
		</tr >
		<tr >
			<td>&#160;(m062x/631g(d)</td>
			<td>1.82</td>
			<td>1.52</td>
			<td>1.53</td>
			<td>15.9</td>
			<td>109.25</td>
			<td>12.21</td>
		</tr >
		<tr >
			<td rowspan="2">MM (AMBER) sama cząsteczka aa</td>
			<td>1.85±</td>
			<td>1.5±</td>
			<td>1.54±</td>
			<td>1.6±</td>
			<td>109.7±</td>
			<td>13.16±</td>
		</tr >
		<tr >
			<td>0.02</td>
			<td>0.02</td>
			<td>0.02</td>
			<td>0.152</td>
			<td>0.14</td>
			<td>0.148</td>
		</tr >
	</tbody>
</table>
Tabela 1: Porównanie parametrów długości wiązań i kątów. Wartości długości wiązań i kątów uzyskane metodami kwantowymi (QM) i klasycznymi nie wykazały istotnych różnic.
Po wygenerowaniu i walidacji każdego z parametrów dla zmodyfikowanych reszt aminokwasowych, zbadano zachowania dynamiczne za pomocą symulacji dynamiki molekularnej z trajektoriami o długości 1 µs, aby ocenić wpływ na stabilność każdej reszty w porównaniu z jej natywnym odpowiednikiem (Rysunek 10). Wartości RMSD uzyskane dla każdego ze zmodyfikowanych aminokwasów nie wykazały istotnych różnic w stosunku do ich natywnych odpowiedników, a one same zachowały stabilność konformacyjną przez całą trajektorię.
<img alt="Rysunek 10" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/66605/66605fig10.jpg" /> 
Rysunek 10:&#160;Wykres RMSD zsyntetyzowanych reszt in silico. Reprezentatywne wartości RMSD niezmodyfikowanego i zmodyfikowanych reszt cysteiny z HHE, HNE, MDA i ONE. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/66605/66605fig10large.jpg" target="_blank">Proszę kliknąć tutaj, aby wyświetlić powiększoną wersję tej figury.</a>
Pliki wynikające z parametryzacji zmodyfikowanych reszt aminokwasowych zostały wykorzystane do zastąpienia naturalnych aminokwasów strukturalnych w białkach, dla których istnieją dowody eksperymentalne na karbonylację. Podstawienie to przeprowadzono w celu oceny wpływu strukturalnego i funkcjonalnego, jaki może wystąpić w białku w wyniku tych modyfikacji. Zjawisko to zostało opisane w badaniach in silico nad karbonylacją wywołaną przez reaktywne gatunki karbonylowe w układach białkowych, takich jak Ankyryna i Tioredoksyna10,1.

Tutaj opisujemy protokół optymalizacji i parametryzacji reszt aminokwasowych modyfikowanych reaktywnymi gatunkami karbonylowymi, które można dostosować do systemów białkowych. Etapy protokołu obejmują projektowanie i optymalizację struktury, przypisywanie ładunków, konstrukcję parametrów i przygotowanie układów białkowych.

Synteza aminokwasów modyfikowanych reaktywnymi karbonylkami in silico w celu oceny efektów strukturalnych przy użyciu symulacji dynamiki molekularnej

Protein carbonylation by reactive aldehydes derived from lipid peroxidation leads to cross-linking, oligomerization, and aggregation of proteins, causing ...

Nasza praca pokazuje drogę tworzenia in silico karbonylowanych aminokwasów z końcowymi produktami peroksydacji lipidów i jak włączyć je do białka. Może to pomóc nam zrozumieć, w jaki sposób ta modyfikacja potranslacyjna może zmienić funkcję strukturalną karbonylowanych białek. Programy oparte na algorytmach sztucznej inteligencji są obecnie najpotężniejszymi narzędziami obliczeniowymi do przewidywania trzeciorzędowej struktury białka.Jednak nie rozpoznają jeszcze aminokwasów karbonylowanych, a zatem nie mogą przewidzieć ich wpływu na strukturę białka. Aby zbadać wpływ modyfikacji potranslacyjnej na strukturę i funkcję białka, dostępny jest szeroki zakres metod parametrów, które są połączone z podejściami obliczeniowymi w celu przyspieszenia i pogłębienia pożądanego wyniku. Istnieją ważne wyzwania, z którymi należy się zmierzyć w badaniach nad potranslacyjną modyfikacją białek, zarówno in vivo, in vitro, jak i in silico.Na poziomie in silico nadal wymagane jest doskonalenie pól siłowych i programów do analizy danych, wraz z tworzeniem nowych parametrów. Ze względu na wzrost liczby karbonylowanych białek między innymi w infekcjach metabolicznych i chorobach związanych ze starzeniem się, nasze wyniki mogą przyczynić się do zrozumienia zmian strukturalnych, które w tym zachodzą i jak mogą one wpływać na funkcję nici in silico. Aby rozpocząć korzystanie z pakietu oprogramowania do chemii obliczeniowej, narysuj cząsteczki aminokwasów związane z reaktywnymi aldehydami pochodzącymi z peroksydacji lipidów.Po modyfikacji na końcu grupy karboksylowej aminokwasu narysuj kształt grupy metyloaminy. Na końcu aminowym narysuj grupę acetylową, aby naśladować wiązania peptydowe zmodyfikowanego aminokwasu. Kliknij ikonę Wyczyść, aby wyczyścić strukturę.Aby zoptymalizować strukturę, kliknij Oblicz, a następnie Ustawienia obliczeń Gaussa. Następnie kliknij Ogólne i odznacz Zapisz połączenie. W polu Typ zadania wybierz opcję Optymalizacja.W polu Dodatkowe słowa kluczowe wprowadź wskazany tekst. Aby zmienić zestaw podstawowy, przejdź do Method (Metoda) i wybierz 631G. Aby zoptymalizować kliknij, aby zmodyfikować przycisk.Następnie, aby zoptymalizować z terminala Gaussa, wprowadź wskazane polecenie. Kliknij Plik, a następnie Zapisz. Wprowadź nazwę pliku i zapisz plik jako com.Po zakończeniu optymalizacji otwórz plik wyjściowy i sprawdź, czy na końcu dokumentu nie ma komunikatów o błędach. Aby rozpocząć, pobierz plik PDB białka tioredoksyny jako modelowego systemu białkowego. Użyj odpowiedniego oprogramowania do wizualizacji białek, aby usunąć cząsteczki wody, dimery i ligandy ze struktury białka.Dodaj plik ze zmodyfikowanymi resztami aminokwasowymi from-lib. pdb i nałóż go na resztę aminokwasową, która ma być zmodyfikowana. Upewnij się, że końce aminowe i karbonylowe from-lib.PDB dokładnie dopasowuje się do aminokwasu przeznaczonego do modyfikacji. Usuń białko, pozostawiając tylko from-lib. pdb w przestrzeni trójwymiarowej zajmowanej przez resztę aminokwasową, która ma być modyfikowana.Usuń wodór z atomów N- i C-końcowych. Zapisz plik from-lib. PDB jako U00-przeniesiony.PDB z nowymi współrzędnymi. Korzystając z edytora tekstu, otwórz plik PDB oczyszczonego białka i przenieś u00. Plik pdb.Skopiuj współrzędne z u00-moved. pdb i wklej je do pliku PDB białka, aby dostosować wiązanie między zmodyfikowaną resztą a układem białkowym. Dostosować typologię tak, aby była zgodna z formatem PDB białka, zmieniając HEATATM na ATOM i aktualizując liczbę 1 do liczby odpowiadającej reszcie, która ma być zmodyfikowana.Zapisz nowy plik jako complex.pdb. Struktury z teorii funkcjonału gęstości na poziomie m062x/631g w porównaniu z symulacjami dynamiki molekularnej AMBER dobrze korelowały z teoretyczną mechaniką kwantową, wykazując minimalne błędy odległości wiązania i wartości parametrów kąta. Wartości RMSD uzyskane dla każdego ze zmodyfikowanych aminokwasów były zbliżone do natywnych odpowiedników i utrzymywały stabilność potwierdzeniową na całej trajektorii.

synthesizing-amino-acids-modified-with-reactive-carbonyls-silico-to

Research

JoVE Journal

Biochemistry

Biochemia

Nowy system obliczeniowy z akcelerowaną przez GPU symulacją dynamiki molekularnej oraz wizualizacją 3D/VR, analizą i manipulacją nanostruktur został zaimplementowany, reprezentując nowatorskie podejście do zaawansowanych badań materiałowych i promowania innowacyjnych badań i alternatywnych metod uczenia się o strukturach materialnych o wymiarach niewidocznych dla ludzkiego oka.

Nowatorskie interaktywne środowisko 3D/VR do symulacji, wizualizacji i analizy MD

Ten artykuł opisuje wytwarzanie nanomateriałów z substratu fulerenu Si, które zostało sprawdzone i zweryfikowane za pomocą nanopomiarów i symulacji dynamiki molekularnej.

Sondowanie podłoża krzemowego osadzonego w C84 przy użyciu mikroskopii z sondą skaningową i dynamiki molekularnej

Tutaj prezentujemy protokół do pomiaru siły oddziaływań między dobrze zdefiniowaną powierzchnią nieorganiczną a peptydami lub aminokwasami za pomocą pomiarów spektroskopii sił pojedynczej cząsteczki za pomocą mikroskopu sił atomowych (AFM). Informacje uzyskane z pomiaru są ważne dla lepszego zrozumienia interakcji peptyd-materiał nieorganiczny.

Wgląd w interakcje aminokwasów i peptydów z materiałami nieorganicznymi za pomocą spektroskopii sił pojedynczych cząsteczek

Struktury supramolekularnych zespołów białkowych w rozdzielczości atomowej mają duże znaczenie ze względu na ich kluczowe role w różnych zjawiskach biologicznych. W niniejszym artykule przedstawiamy protokół do wykonywania wysokorozdzielczych badań strukturalnych nierozpuszczalnych i niekrystalicznych zespołów białek wielkocząsteczkowych za pomocą spektroskopii magnetycznego rezonansu jądrowego w stanie stałym z wirowaniem pod magicznym kątem (MAS SSNMR).

Badania strukturalne układów makromolekularnych w skali atomowej za pomocą spektroskopii magnetycznego rezonansu jądrowego w ciele stałym

Protokół syntezy peptydu modyfikowanego 1,2-ditiolanem i charakterystyka struktur supramolekularnych wynikających z samoorganizacji peptydu.

Synteza i charakterystyka samoorganizujących się peptydów modyfikowanych 1,2-ditiolanem

Ten protokół opisuje kowalencyjną immobilizację białek za pomocą heterobifunkcyjnego czynnika sprzęgającego silan z powierzchniami tlenku krzemu, przeznaczoną do spektroskopii sił pojedynczych cząsteczek opartej na mikroskopii sił atomowych, której przykładem jest oddziaływanie RrgA (adhezyna końcówki pilus-1 S. pneumoniae) z fibronektyną.

Kowalencyjna immobilizacja białek do spektroskopii sił pojedynczej cząsteczki

Przedstawiono protokół do syntezy kodowanych informacyjnie oligomerów peptoidowych oraz do sekwencyjnego samoorganizowania tych peptoidów w drabinki molekularne przy użyciu amin i aldehydów jako dynamicznych par kowalencyjnych reagentów oraz kwaśnych triflatów metali ziem rzadkich Lewisa jako odczynników wielozadaniowych.

Synteza peptydów niosących informacje i ich sekwencyjna dynamiczna samoorganizacja kowalencyjna

Celem tego protokołu jest wykorzystanie symulacji dynamiki molekularnej do zbadania dynamicznych zmian strukturalnych, które zachodzą w wyniku aktywacji mutacji białka kinazy EGFR.

Rozszyfrowywanie strukturalnych skutków aktywacji mutacji somatycznych EGFR za pomocą symulacji dynamiki molekularnej

Strukturalny zespół monomerycznej alfa-synukleiny wpływa na jej fizjologiczne funkcje i właściwości fizykochemiczne. Niniejszy protokół opisuje, w jaki sposób przeprowadzić spektrometrię mas z wymianą milisekundową wodór/deuter i późniejsze analizy danych w celu określenia informacji konformacyjnych na monomerze tego wewnętrznie nieuporządkowanego białka w warunkach fizjologicznych.

Spektrometria mas z wymianą milisekundową wodoru i deuteru do badania dynamiki strukturalnej alfa-synukleiny w warunkach fizjologicznych

Niniejszy protokół wykorzystuje pakiet symulacji biomolekularnej i opisuje podejście dynamiki molekularnej (MD) do modelowania kaspazy typu dzikiego i jej zmutowanych form. Metoda MD pozwala na ocenę dynamicznej ewolucji struktury kaspazy oraz potencjalnego wpływu mutacji lub modyfikacji potranslacyjnych.

Badanie mutacji kaspazy i modyfikacji potranslacyjnych za pomocą podejść do modelowania molekularnego

Poznaj metodę in silico tworzenia karbonylowanych aminokwasów i ich włączania do białek. Protokół wykorzystuje symulacje dynamiki molekularnej do oceny wpływu modyfikacji na strukturę białek.

Synteza aminokwasów modyfikowanych reaktywnymi karbonylkami in silico w celu oceny efektów strukturalnych przy użyciu symulacji dynamiki molekularnej (Wideo) | JoVE Journal

Synteza aminokwasów modyfikowanych reaktywnymi karbonylkami in silico w celu oceny efektów strukturalnych przy użyciu symulacji dynamiki molekularnej

Przeglądaj więcej filmów