Method Article

Изучение мутаций каспазы и посттрансляционной модификации с помощью подходов молекулярного моделирования

DOI:

10.3791/64206

⸱

October 13th, 2022

 ,  ,  , 
1Belozersky Institute of Physicochemical Biology, Lomonosov Moscow State University, 2Faculty of Medicine, Lomonosov Moscow State University, 3Division of Toxicology, Institute of Environmental Medicine, Karolinska Institute

In This Article

Summary

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Настоящий протокол использует пакет биомолекулярного моделирования и описывает подход молекулярной динамики (MD) для моделирования каспазы дикого типа и ее мутантных форм. Метод MD позволяет оценить динамическую эволюцию структуры каспазы и потенциальный эффект мутаций или посттрансляционных модификаций.

Abstract

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Апоптоз — это тип запрограммированной гибели клеток, который устраняет поврежденные клетки и контролирует развитие и тканевой гомеостаз многоклеточных организмов. Caspases, семейство цистеиновых протеаз, играют ключевую роль в инициировании и выполнении апоптоза. Созревание каспаз и их активность тонко настраиваются посттрансляционными модификациями весьма динамичным образом. Чтобы оценить влияние посттрансляционных изменений, потенциальные участки обычно мутируют с остатками, устойчивыми к любым модификациям. Например, остаток серина заменяют аланином или аспарагиновой кислотой. Однако такие замены могут изменить конформацию активного центра каспазы, что приводит к нарушениям каталитической активности и клеточных функций. Более того, мутации других аминокислотных остатков, расположенных в критических положениях, также могут нарушать структуру и функции каспаз и приводить к возмущению апоптоза. Чтобы избежать трудностей с использованием мутировавших остатков, подходы молекулярного моделирования могут быть легко применены для оценки потенциального влияния замен аминокислот на структуру каспазы. Настоящий протокол позволяет моделировать как каспазу дикого типа, так и ее мутантные формы с помощью пакета биомолекулярного моделирования (Amber) и суперкомпьютерных средств для проверки влияния мутаций на структуру и функцию белка.

Introduction

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Апоптоз является одним из наиболее широко изученных клеточных процессов, регулирующих морфогенез и тканевый гомеостаз многоклеточных организмов. Апоптоз может быть инициирован широким спектром внешних или внутренних стимулов, таких как активация рецепторов смерти, нарушение сигналов клеточного цикла, повреждение ДНК, стресс эндоплазматического ретикулума (ER) и различные бактериальные и вирусные инфекции1. Каспазы - ключевые апоптотические игроки - условно классифицируются на две группы: инициаторы (каспаза-2, каспаза-8, каспаза-9 и каспаза-10) и эффекторы (каспаза-3, каспаза-6 и каспаза-7), в зависимости от их доменной структуры и места в каскаде каспазы 2,3. По сигналам гибели клеток инициаторы каспазы взаимодействуют с молекулами-адапторами, которые облегчают димеризацию и автообработку, индуцированную близостью, с образованием активного фермента. Эффекторные каспазы активируются путем расщепления инициаторными каспазами и выполняют последующие этапы выполнения путем расщепления нескольких клеточных субстратов4.

Созревание и функция инициатора и эффекторной каспаз регулируются большим количеством различных внутриклеточных механизмов, среди которых посттрансляционная модификация играет незаменимую роль в модуляции гибели клеток5. Добавление модифицирующих групп (фосфорилирование, нитрозилирование, метилирование или ацетилирование) или белков (убиквитинирование или SUMOylation) изменяет ферментативную активность каспаз или конформацию и стабильность белка, которые регулируют апоптоз. Мутагенез, направленный на сайт, широко применяется для исследования потенциальных посттрансляционных модификационных сайтов и определения их роли. Предполагаемый сайт модификации обычно заменяется другой аминокислотой, которая не может быть дополнительно модифицирована. Таким образом, потенциально фосфорилированные серин и треонин мутируют в аланин, а места убиквитинирования лизина заменяются аргинином. Другая стратегия включает замену аминокислоты, которая особенно имитирует посттрансляционную модификацию (например, глутамат и аспартат использовались для имитации фосфорилированного серина или треонина)6. Однако некоторые из этих замен, расположенных в непосредственной близости от активного сайта или в критических положениях, могут изменять структуру каспазы, нарушать каталитическую активность и подавлять апоптотическую гибель клеток7. Аналогичные эффекты могут наблюдаться в случаях опухолеассоциированных мутаций в генах каспазы. Например, опухолеассоциированная мутация каспазы-6 - R259H - привела к конформационным изменениям петель в субстрат-связывающем кармане, уменьшая эффективный каталитический оборот субстратов8. Замена аминокислот G325A в каспазе-8, идентифицированная при плоскоклеточном раке головы и шеи, могла препятствовать активности каспазы-8, что приводило к модуляции передачи сигналов ядерного фактора kB (NF-kB) и способствовало опухолевому генезу9.

Для оценки потенциального влияния аминокислотных замен на структуру и функцию каспазы может быть применено молекулярное моделирование. Подход молекулярной динамики (MD) описан в этой работе для моделирования каспазы дикого типа и ее мутантных форм с использованием биомолекулярного пакета моделирования (Amber). Метод MD дает представление о динамической эволюции структуры белка после введения мутаций. Первоначально разработанный группой Питера Коллмана, пакет Amber стал одним из самых популярных программных инструментов для биомолекулярного моделирования 10,11,12,13. Это программное обеспечение разделено на две части: (1) AmberTools, набор программ, обычно используемых для подготовки системы (присвоение типа атома, добавление водорода и молекул эксплицитной воды и т. Д.) И анализа траектории; и (2) Янтарь, который сосредоточен вокруг программы моделирования pmemd. AmberTools является бесплатным пакетом (и обязательным условием для установки самого Amber), в то время как Amber распространяется с отдельной структурой лицензий и сборов. Параллельное моделирование на суперкомпьютере и/или с использованием графических процессоров (GPU) может существенно повысить производительность для научных исследований динамики структуры белка14. Последними доступными версиями программного обеспечения являются AmberTools21 и Amber20, но описанные протоколы также могут использоваться с предыдущими версиями.

Protocol

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

1. Подготовка системы

ПРИМЕЧАНИЕ: Молекулярные модели нативных и мутантных белковых форм построены на основе соответствующей кристаллической структуры, полученной из Банка данных белка15,16.

  1. Чтобы получить выбранную структуру PDB, используйте раскрывающийся список Загрузить файлы и выберите Формат PDB. Удалите замечания и данные о подключении, а также вставьте карту TER между отдельными белковыми цепочками в файл PDB. Необязательно, установите состояние протонации остатков гистидина, заменив имя остатка HIS на HIE, HID или HIP (Дополнительный файл 1).
    ПРИМЕЧАНИЕ: Разумно не удалять кристаллографически разрешенные молекулы воды (если они присутствуют в файле PDB).
  2. Чтобы подготовить начальную модель, запустите программу tleap (пакет AmberTools) и введите команды, манипулирующие объектами tleap.
    1. Запустите программу: tleap. Загрузите силовое поле ff14SB для описания белка с молекулярной механикой: > источник leaprc.protein.ff14SB.
    2. Силовые поля нагрузки для молекул воды и атомных ионов (Na+, Cl-): > источника leaprc.water.tip3p.
    3. Загрузите PDB-файл и постройте координаты для водорода, создав объект с именем mol: > mol = loadpdb protein.pdb.
    4. Проверьте наличие внутренних несоответствий, которые могут вызвать проблемы: > проверьте моль.
      ПРИМЕЧАНИЕ: Дисульфидные мосты, если таковые имеются, должны быть указаны вручную. Замените названия ковалентно связанных цистеинов CYS на CYX и введите следующую команду в tleap , чтобы создать связь между атомами SG: mol.X.SG mol.Y.SG связи (X и Y — числа остатков цистеина).
    5. Создайте коробку растворителя вокруг белка (вода TIP3P, расстояние 12 Å): > сольватбокс моль TIP3PBOX 12.0.
    6. Проверьте общий заряд: > заряд моль и добавьте контрионы (Na+ или Cl-) для нейтрализации системы:
      > добавки моль Na+ 0.
    7. Создайте файл prmtop топологии и файл координат inpcrd (входные данные для выполнения моделирования): > saveamberparm mol protein.prmtop protein.inpcrd. Закройте программу tleap: > закройте.
      ПРИМЕЧАНИЕ: Файлы координат в янтарном формате могут быть легко преобразованы в формат PDB с помощью инструмента ambpdb (см. Руководство пользователя, см. Таблица материалов).

2. Минимизация энергопотребления

ПРИМЕЧАНИЕ: Минимизация энергии необходима для удаления любых плохих контактов и перекрытий между атомами в стартовой системе, которые приводят к нестабильности при запуске MD.

  1. Провести первый этап минимизации энергии (2 500 шагов алгоритма самого крутого спуска + 2 500 шагов алгоритма сопряженного градиента) для оптимизации положений добавленных атомов водорода и молекул воды при сохранении белковых координат, зафиксированных позиционными ограничениями на тяжелых атомах.
    1. Запустите программу pmemd следующим образом:
      pmemd -O -i min1.in -p protein.prmtop -c protein.inpcrd -o protein_min1.out
      -r protein_min1.rst -ref protein.inpcrd      .
    2. Следуйте требуемым аргументам: -i FILE управляющие данные; -p ФАЙЛ молекулярной топологии, параметры силового поля, названия атомов; -c Исходные координаты ФАЙЛА; -o ФАЙЛ считаемый пользователем вывод журнала; -r ФАЙЛ конечных координат; -ref FILE справочные координаты для позиционных ограничителей.
    3. Укажите параметры во входном файле min1.in:
      &cntrl
      imin=1, maxcyc=5000, ncyc=2500,
      cut=10.0, ntb=1,
      ntc=1, ntf=1,
      ntpr=10,
      ntr=1,
      restraintmask=':1-517 & !@H=',
      restraint_wt=2.0
      /
      ПРИМЕЧАНИЕ: Параметры ввода: imin=1 выполняют минимизацию; maxcyc=5000 максимальное количество циклов минимизации; Метод минимизации ncyc=2500 переключается с самого крутого спуска на сопряженный градиент после циклов ncyc ; cut=10,0 несвязанное отсечение (Å); ntb=1 накладываются периодические границы, постоянный объем; ntc=1 к длинам связей не применяются ограничения (для лучшей конвергенции энергии); ntf=1 вычисляются все взаимодействия; ntpr=10 информация об энергии выводится в исходящий файл каждый шаг ntpr ; ntr=1 флаг для удержания заданных атомов с помощью гармонического потенциала; restraintmask=':1-517 & !@H=' указывает на ограниченные атомы; restraint_wt=вес 2,0 (ккал/моль∙Å2) для позиционных удерживающих устройств.
  2. Проведите второй этап минимизации энергии (5000 крутых ступеней спуска + 5000 сопряженных ступеней уклона) без ограничений для оптимизации всей системы.
    1. Используйте min2.in и protein_min1.rst в качестве входных данных: pmemd -O -i min2.in -p белок.prmtop
      -c protein_min1.rst -o protein_min2.out -r protein_min2.rst      .
    2. Укажите параметры во входном файле min2.in:
      &cntrl
      imin=1, maxcyc=10000, ncyc=5000,
      cut=10.0, ntb=1,
      ntc=1, ntf=1,
      ntpr=10
      /

3. Отопление

ПРИМЕЧАНИЕ: Этот этап направлен на нагрев системы от 0 K до 300 K. Начальные скорости присваиваются атомам, поскольку начальная модель, основанная на файле PDB, не содержит информации о скорости.

  1. Осуществляют процесс нагрева с позиционными ограничениями на атомах белка (50 пс, постоянный объем).
    1. Используйте heat.in и protein_min2.rst в качестве входных данных: pmemd -O -i heat.in -p белок.prmtop
      -c protein_min2.rst -o protein_heat.out
      -r protein_heat.rst -x protein_heat.mdcrd -ref protein_min2.rst
    2. Следуйте обязательным аргументам: -x НАБОРЫ координат FILE, сохраненные по траектории MD.
    3. Укажите параметры во входном файле heat.in:
      &cntrl
      imin=0, irest=0, ntx=1,
      nstlim=25000, dt=0.002,
      ntc=2, ntf=2,
      cut=10.0, ntb=1,
      ntpr=500, ntwx=500,
      ntt=3, gamma_ln=2.0,
      tempi=0.0, temp0=300.0,
      ntr=1, сдерживающая маска=':1-517',
      restraint_wt=1.0,
      nmropt=1
      /
      &wt TYPE='TEMP0',
      istep1=0, istep2=25000,
      значение1=0.1, значение2=300.0 /
      &wt TYPE='END' /
      ПРИМЕЧАНИЕ: Параметры ввода: imin=0 run MD; irest=0 запустите новую симуляцию; ntx=1 начальные скорости не считываются из файла rst ; nstlim=25000 количество шагов MD; dt=0,002 временного шага (ps); связи ntc=2 с участием водорода ограничены с помощью алгоритма SHAKE; ntf=2 силы для ограниченных связей не вычисляются; Координаты ntwx=500 записываются в файл mdcrd каждый шаг ntwx ; ntt=3 Регулирование температуры Ланжевена; частота столкновений gamma_ln=2,0 для динамики Ланжевена (ps−1); tempi=начальная температура 0,0 ; temp0=300.0 опорная температура; параметры nmropt=1 , указанные в списке имен &wt , считываются; TYPE='TEMP0' изменяет целевую температуру.

4. Уравновешивание

ПРИМЕЧАНИЕ: Этот этап необходим для корректировки плотности воды и получения равновесного состояния белка.

  1. Выполняйте уравновешивание при 300 К без каких-либо ограничений (500 пс, постоянное давление).
    1. Используйте equil.in и protein_heat.rst в качестве входных данных: pmemd -O -i equil.in -p белок.prmtop
      -c protein_heat.rst -o protein_equil.out -r protein_equil.rst -x protein_equil.mdcrd      .
    2. Укажите параметры во входном файле equil.in:
      &cntrl
      imin=0, irest=1, ntx=5,
      nstlim=250000,
      dt=0.002,
      ntc=2, ntf=2,
      cut=10.0, ntb=2, ntp=1, taup=2.0,
      ntpr=1000, ntwx=1000, ntwr=50000,
      ntt=3, gamma_ln=2.0,
      temp0=300.0
      /
      ПРИМЕЧАНИЕ: Параметры ввода: irest=1 перезапуск моделирования; координаты и скорости ntx=5 считываются из ранее сгенерированного rst-файла ; ntb=2 периодические границы, постоянное давление; ntp=1 изотропное масштабирование давления; taup=2.0 время релаксации давления (ps); ntwr=50000 каждые шаги ntwr , rst файл записывается, обеспечивая восстановление после сбоя.

5. Динамика производства

  1. После того, как равновесие успешно достигнуто, проводят производственное моделирование MD (10 нс или более) при постоянном давлении и генерируют файл траектории для последующего анализа структуры белка.
    1. Используйте prod.in и protein_equil.rst в качестве входных данных: pmemd -O -i prod.in -p белок.prmtop
      -c protein_equil.rst -o protein_prod.out -r protein_prod.rst -x protein_prod.mdcrd      .
    2. Укажите параметры во входном файле prod.in:
      &cntrl
      imin=0, irest=1, ntx=5,
      nstlim=5000000,
      dt=0.002,
      ntc=2, ntf=2,
      cut=10.0, ntb=2, ntp=1, taup=2.0,
      ntpr=1000, ntwx=1000, ntwr=50000,
      ntt=3, gamma_ln=2.0,
      temp0=300.0, ig=-1
      /
      ПРИМЕЧАНИЕ: Параллельная версия pmemd (pmemd. MPI) или gpu-ускоренная версия (pmemd.cuda) может использоваться на компьютерных кластерах и суперкомпьютерах. Длинное моделирование MD может быть разбито на несколько сегментов и выполнено последовательно. Настоятельно рекомендуется устанавливать ig=-1 (опция случайного начального значения) для каждого перезапуска моделирования. Программы ptraj или cppptraj могут использоваться для анализа и обработки координатных траекторий. Дополнительные сведения см. в Руководстве пользователя программного обеспечения.

Results

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Настоящий протокол может быть легко применен в исследованиях посттрансляционной модификации каспаз или патогенных мутаций. В этом разделе проиллюстрирован рабочий процесс моделирования MD (рисунок 1), который был успешно использован при исследовании каспазы-27. Используя in vitro сайт-направленный мутагенез потенциальных участков фосфорилирования (Ser/Thr to Ala) и биохимические подходы, было продемонстрировано, что мутация Ser384Ala предотвращает обработку каспазы-2 и блокирует ферментативную активность и индукцию апоптотической гибели клеток (дополнительный рисунок 1). Однако ни масс-спектрометрический анализ, ни технология Phos-Tag не подтвердили, что Ser384 подвергается фосфорилированию7. Чтобы понять, как Ser384 регулирует активность каспазы-2, было выполнено MD-моделирование трехмерной структуры белка (рисунок 1).

Молекулярные модели диких и мутантных форм каспазы-2 построены с использованием кристаллической структуры 1pyo (имеющиеся структуры каспазы-2 перечислены в Дополнительной таблице 1). Мутант Ser384Ala был создан путем удаления атома Oγ в остатке Ser384 (в PDB остатки Ser и Ala отличаются наличием атома Oγ). Водородные координаты обычно отсутствуют в кристаллических структурах. Поэтому атомы водорода добавляли к структуре белка, а затем его растворяли слоем воды TIP3P толщиной 12 Å, чтобы обеспечить дальнейшее моделирование эксплицитного растворителя. Ионы натрия были добавлены для нейтрализации системы. Полученные стартовые модели каспазы-2 подвергали минимизации энергии, уравновешиванию и последующему 10-нс MD моделированию по протоколу MD-моделирования с использованием файлов данных управления min1.in, min2.in, heat.in, equil.in и prod.in.

В кристаллической структуре каспазы-2 Ser384 вместе с Arg219 и Arg378 участвуют в формировании поверхности полости в активном центре. Arg219 и Arg378 образуют водородные связи с карбоксильной группой подложки, в то время как Ser384 не вмешивается в прямые взаимодействия с подложкой. Моделирование MD подтвердило, что замещение Ser384Ala не повлияло на каталитические остатки Cys320 (нуклеофил) и His277 (общее основание), но вызвало серьезные конформационные изменения в Arg378. Его гуанидиниевая группа повернулась к объемному растворителю так, что атом Nε не мог образовывать существенную водородную связь с карбоксильной группой субстрата (рисунок 1). В нативном ферменте происходит электростатическое взаимодействие между атомом Oγ Ser384 (частичный отрицательный заряд) и группой гуанидиниума Arg378 (положительный заряд). Однако замена серина, по-видимому, нарушает это взаимодействие. Таким образом, было показано, что замещение Ser384Ala влияло на распознавание субстрата остатками аргинина в активном центре каспазы-2, ухудшая ферментативную активность и способность вызывать гибель апоптотических клеток. Обнаруженный механизм кажется эволюционно сохраненным и общим для других членов семейства каспазы. Таким образом, внедрение MD-моделирования позволило подтвердить биохимические результаты и получить новое представление о молекулярной структуре активного центра каспаз.

figure-results-1
Рисунок 1: Рабочий процесс моделирования MD, используемый для изучения структуры каспазы. Каспаза дикого типа-2 и ее мутант Ser384Ala были исследованы в соответствии с инструкциями в разделе протокола. Выявлено, что замещение Ser384Ala вызывает важное конформационное изменение остатка активного сайта Arg378. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этого рисунка.

Дополнительный рисунок 1: Функция каспазы-2 при гибели клеток. В ответ на внешние и внутренние раздражители каспаза-2 дикого типа может быть активирована автопротеолитическим механизмом. Активная каспаза-2 расщепляет Bid, что, в свою очередь, способствует пермеабилизации наружной мембраны митохондрий и гибели апоптотических клеток. Мутация Ser384Ala предотвращает активацию каспазы-2 и индукцию гибели клеток. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы загрузить этот файл.

Дополнительная таблица 1: Структуры каспазы-2, доступные в банке данных белка. Структуры сортируются по дате выпуска. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы загрузить эту таблицу.

Дополнительный файл 1: Различные шаги при редактировании PDB-файла. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы загрузить этот файл.

Discussion

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Описанный подход MD позволяет моделировать как дикие, так и мутантные формы каспазы с использованием биомолекулярных пакетов моделирования. Здесь обсуждается несколько важных вопросов методологии. Во-первых, репрезентативная кристаллическая структура каспазы должна быть выбрана из банка данных белка. Важно отметить, что приемлемы как мономерные, так и димерные формы каспазы. Выбор конструкций с высоким разрешением с минимальным количеством недостающих остатков является хорошей идеей. Состояние протонации некоторых остатков может быть установлено вручную во входном PDB-файле. Например, на фиг.1 атом водорода был присоединен к атому Nε2 (форма HIE) каталитического остатка His277. Во-вторых, вокруг белка должна быть создана коробка растворителя для дальнейшего моделирования эксплицитного растворителя. Минимизация энергии необходима для оптимизации координат добавленных атомов водорода и молекул воды. В-третьих, нагрев и уравновешивание должны быть выполнены до моделирования динамики производства. На стадии нагрева следует следить за тем, чтобы полости и связывающие карманы на поверхности белка заполнялись молекулами воды (при необходимости можно увеличить количество ступеней МД). На стадии равновесия приобретение равновесной конформации белка необходимо подтвердить анализом среднеквадратичного отклонения его опорных атомов от исходных положений12. В-четвертых, необходим мониторинг конформационных изменений структуры белка при моделировании динамики производства. Для этого следует наложить траекторные рамки на стартовую структуру, подогнав опорные атомы, а затем проанализировать конформационные изменения с помощью инструмента молекулярной визуализации (VMD, PyMOL и т. Д.). 17. При необходимости можно увеличить количество шагов MD и/или разбить моделирование на несколько сегментов, выполняемых последовательно. В-пятых, рекомендуется использовать GPU-ускоренную версию программы моделирования MD (pmemd.cuda), производительность которой значительно превышает достижимую традиционной реализацией CPU14,18.

Возможным ограничением описанного способа является наличие определенных каспазных структур в банке данных белка. Тем не менее, по запросу "caspase" обнаружено более 900 записей PDB, что указывает на то, что структуры каспазы были подробно исследованы. Некоторые трудности могут возникнуть, когда кристаллическая структура получена при низком разрешении (т.е. при грубом уровне детализации) или отсутствует некоторые фрагменты, важные для функции каспазы.

Таким образом, подходы к моделированию MD доказали свою эффективность в прогнозировании структурных изменений белков после мутаций их генов, модификаций или межмолекулярных взаимодействий. Применение МД-моделирования в области гибели клеток открывает большие возможности для изучения молекулярных механизмов регуляции каспазы посттрансляционными модификациями. В связи с этим долгосрочное моделирование MD может оценить динамическое поведение функциональных областей и потенциальный эффект замен аминокислот для выяснения молекулярных причин, связанных с мутировавшей или модифицированной каспазой-2, а также другими каспазами. Например, ошибочные мутации генов-инициаторов каспазы (каспаза-2/каспаза-8/каспаза-9/каспаза-10) были обнаружены при раке желудочно-кишечного тракта и в опухолях центральной и периферической нервной системы19. В совокупности MD-моделирование каспаз является мощным подходом in silico для понимания механизмов, регулирующих запрограммированную гибель клеток и связанные с ней расстройства, а также для разработки новых эффективных методов лечения.

Disclosures

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

У авторов нет конфликта интересов для раскрытия.

Acknowledgements

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Эта работа была поддержана грантом Российского научного фонда (17-75-20102, разработка протокола). Эксперименты, описанные в разделе репрезентативных результатов (анализ фосфорилирования), были поддержаны Стокгольмским (181301) и Шведским (190345) онкологическими обществами.

Materials

List of materials used in this article
NameCompanyCatalog NumberComments
Янтарь20Калифорнийский университет, Сан-ФранцискоПрограммное обеспечение для моделирования молекулярной динамики
http://ambermd.org
Янтарные инструменты21Калифорнийский университет, Сан-ФранцискоПрограммное обеспечение для молекулярного моделирования и анализа
http://ambermd.org

References

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,
  1. Olsson, M., Zhivotovsky, B. Caspases and cancer. Cell Death and Differentiation. 18 (9), 1441-1449 (2011).
  2. Lavrik, I. N., Golks, A., Krammer, P. H. Caspase: Pharmacological manipulation of cell death. Journal of Clinical Investigation. 115 (10), 2665-2672 (2005).
  3. Degterev, A., Boyce, M., Yuan, J. A decade of caspases. Oncogene. 22 (53), 8543-8567 (2003).
  4. Pop, C., Salvesen, G. S. Human caspases: Activation, specificity, and regulation. Journal of Biological Chemistry. 284 (33), 21777-21781 (2009).
  5. Zamaraev, A. V., Kopeina, G. S., Prokhorova, E. A., Zhivotovsky, B., Lavrik, I. N. Post-translational modification of caspases: The other side of apoptosis regulation. Trends in Cell Biology. 27 (5), 322-339 (2017).
  6. Pearlman, S. M., Serber, Z., Ferrell, J. E. A mechanism for the evolution of phosphorylation sites. Cell. 147 (4), 934-946 (2011).
  7. Zamaraev, A. V., et al. Requirement for Serine-384 in Caspase-2 processing and activity. Cell Death and Disease. 11 (10), 825(2020).
  8. Dagbay, K. B., Hill, M. E., Barrett, E., Hardy, J. A. Tumor-associated mutations in caspase-6 negatively impact catalytic efficiency. Biochemistry. 56 (34), 4568-4577 (2017).
  9. Ando, M., et al. Cancer-associated missense mutations of caspase-8 activate nuclear factor-κB signaling. Cancer Science. 104 (8), 1002-1008 (2013).
  10. Case, D. A., et al. AMBER 2020. , University of California, San Francisco. (2020).
  11. Salomon-Ferrer, R., Case, D. A., Walker, R. C. An overview of the Amber biomolecular simulation package. WIREs Computational Molecular Science. 3 (2), 198-210 (2013).
  12. Roe, D. R., Cheatham, T. E. PTRAJ and CPPTRAJ: Software for processing and analysis of molecular dynamics trajectory data. Journal of Chemical Theory and Computation. 9 (7), 3084-3095 (2013).
  13. Maier, J. A., et al. ff14SB: Improving the accuracy of protein side chain and backbone parameters from ff99SB. Journal of Chemical Theory and Computation. 11 (8), 3696-3713 (2015).
  14. Salomon-Ferrer, R., Götz, A. W., Poole, D., Le Grand, S., Walker, R. C. Routine microsecond molecular dynamics simulations with AMBER on GPUs. 2. Explicit solvent particle mesh ewald. Journal of Chemical Theory and Computation. 9 (9), 3878-3888 (2013).
  15. Berman, H. M., et al. The Protein Data Bank. Nucleic Acids Research. 28 (1), 235-242 (2000).
  16. Burley, S. K., et al. RCSB Protein Data Bank: Powerful new tools for exploring 3D structures of biological macromolecules for basic and applied research and education in fundamental biology, biomedicine, biotechnology, bioengineering and energy sciences. Nucleic Acids Research. 49, 437-451 (2021).
  17. Martinez, X., et al. Molecular graphics: Bridging structural biologists and computer scientists. Structure. 27 (11), 1617-1623 (2019).
  18. Lee, T. S., et al. GPU-accelerated molecular dynamics and free energy methods in Amber18: Performance enhancements and new features. Journal of Chemical Information and Modeling. 58 (10), 2043-2050 (2018).
  19. Jäger, R., Zwacka, R. M. The enigmatic roles of caspases in tumor development. Cancers. 2 (4), 1952-1979 (2010).

Reprints and Permissions

Request permission to reuse the text or figures of this JoVE article

Request Permission

Tags

Caspase MutationsPost Translational ModificationMolecular ModelingMolecular DynamicsProtein StructureApoptosis RegulationSite Directed MutagenesisProtein SimulationActive Site ConformationCancer Cell Apoptosis

Related Articles