8 lipca 2025
Projektowanie białek polega na budowie sekwencji aminokwasów i włączaniu określonych motywów w celu stworzenia funkcjonalnych wariantów. Takie podejście ma kluczowe znaczenie dla opracowania peptydów przeciwdrobnoustrojowych (AMP) do zwalczania patogenów opornych na antybiotyki. W artykule przedstawiono procedurę budowy białek z wykorzystaniem różnych narzędzi bioinformatycznych.
Badania te mają na celu wygenerowanie modeli strukturalnych białek o funkcjach przeciwdrobnoustrojowych. Modele te są wykorzystywane do przeprowadzania specyficznych analiz, które pomagają określić przydatność każdego białka jako leczenia przed testami in vitro. Obecnie badania w tej dziedzinie opierają się na metodach in silico do walidacji białek projektowych. Nie ustanowiły one jednak narzędzi opracowanych specjalnie w celu wspierania tej części procesu. Nasze przyszłe badania będą koncentrować się na wnioskowaniu o sieci biologicznej i interakcji mikrobioty między gospodarzem a środowiskiem w sieciach wielowarstwowych. Prace te będą wspierane przez biosieci ML oraz nasz pakiet opracowany przez kolegów z laboratorium.
[Narrator] Aby rozpocząć, odwiedź serwer I-TASSER, aby uzyskać informacje o strukturze i funkcji białek. Prześlij cel molekularny lub sekwencję projektową jako plik w formacie FASTA, plik tekstowy lub wklejając go bezpośrednio w polu wejściowym. Przypisz unikatową nazwę do sekwencji i kliknij przycisk uruchom I-TASSER, aby umożliwić programowi analizę sekwencji. Aby przewidzieć strukturę 3D za pomocą trRosetta, uzyskaj dostęp do serwera trRosetta. Wprowadź docelową sekwencję receptora jako plik w formacie FASTA, plik tekstowy, plik w formacie MSA lub wklej ją bezpośrednio w polu wejściowym na serwerze. Po zarejestrowaniu się za pomocą instytucjonalnego adresu e-mail przypisz nazwę do strukturalnie przewidywanego białka. Upewnij się, że opcja wykluczania szablonów jest zaznaczona i wybierz uruchom trRosettaX-Single, aby wykluczyć użycie dowolnych sekwencji homologicznych i szablonów. Kliknij przycisk Prześlij, aby rozpocząć proces przewidywania struktury białka. W wyniku przewidywania sprawdź, czy wynik TM jest miarą jakości modelu. Następnie sprawdź mapy kontaktów, mapy odległości na aminokwas oraz mapy rotacji dla atomów węgla alfa i beta pod kątami omega, theta i phi. Otwórz przeglądarkę internetową i przejdź do serwera internetowego HADDOCK. Kliknij przycisk Prześlij nowe zadanie, a następnie wprowadź nazwę zadania i liczbę cząsteczek. Prześlij struktury PDB cząsteczek do dokowania. Pozostaw ustawienia domyślne bez zmian i kliknij Dalej. Wprowadź aktywne i pasywne reszty aminokwasowe zarówno dla cząsteczki pierwszej, jak i cząsteczki drugiej, a następnie kliknij Dalej. W sekcji parametrów dokowania pozostaw domyślne ustawienia dla wszystkich parametrów, takich jak ograniczenia odległości, parametry próbkowania, parametry grupowania i tak dalej, bez zmian, a następnie kliknij przycisk Prześlij, aby rozpocząć proces dokowania. Otwórz stronę wyników i przejrzyj wyniki dokowania. Po pobraniu pliku dokowania receptora liganda otwórz oprogramowanie do wizualizacji strukturalnej, takie jak UCSF Chimera lub PyMOL. Prześlij plik dokowania i zwizualizuj model konstrukcji. Model trRosetta antyportera sodowo-wodorowego ujawnił wysoce uporządkowaną strukturę trzeciorzędową składającą się głównie z alfa-helis tworzących ciasno upakowaną wiązkę transbłonową. Sugeruje to funkcjonalną rolę białka jako transportera jonów osadzonego w błonie. Niezawodność modelu jest wspierana przez wysokie lokalne wartości testowe różnic przekraczające 80% w całym regionie centralnym, przy zmniejszonym zaufaniu na obu końcach, co wskazuje na możliwą elastyczność. Mapy kontaktów i odległości potwierdzają stabilne składanie ze spójnymi wzorami ukośnymi i grupowymi. Molekularne dokowanie zaprojektowanego peptydu przeciwgrzybiczego do domeny zewnątrzkomórkowej receptora skutkuje stabilnym kompleksem, o czym świadczy korzystny wynik HADDOCK wynoszący -73 i niskie odchylenie średniokwadratowe wynoszące 0,7 angstrema. Zmierzone odległości potwierdzają bliskie kontakty między poszczególnymi aminokwasami, przy czym najkrótszy zaobserwowano między tyrozyną 407 a cysteiną 13.
Wyświetl pełny transkrypt i uzyskaj dostęp do tysięcy filmów naukowych
Niniejsze badanie koncentruje się na opracowaniu modeli strukturalnych białek o funkcjach przeciwdrobnoustrojowych przy użyciu narzędzi bioinformatycznych. Wygenerowane modele są analizowane pod kątem ich potencjału w leczeniu patogenów opornych na antybiotyki przed przejściem do testów in vitro.
Szybkie modelowanie i dokowanie białek in silico przekształcają wczesny etap odkrywania środków przeciwdrobnoustrojowych, umożliwiając predykcyjną ocenę wariantów białek przed ich syntezą laboratoryjną. Podejście to przyspiesza identyfikację kandydatów o wysokim potencjale funkcjonalnym, bezpośrednio odpowiadając na pilną potrzebę opracowania nowych terapii przeciwko patogenom opornym. Integracja tych narzędzi obliczeniowych z procesem odkrywania usprawnia selekcję portfela i zmniejsza ryzyko biologiczne przed rozpoczęciem prac in vitro, które wymagają dużych nakładów zasobów.
Te metody obliczeniowe integrują etap wczesnego odkrywania z identyfikacją związków wiodących, stanowiąc podstawę dla późniejszej walidacji eksperymentalnej i oceny przedklinicznej.