Реалистичное моделирование мембран с использованием сложных липидных смесей в имитационных исследованиях

Summary

Липидное разнообразие мембран по структуре и составу является важным фактором, влияющим на клеточные процессы, и может быть маркером заболевания. Молекулярно-динамическое моделирование позволяет изучать мембраны и их взаимодействие с биомолекулами с атомистическим разрешением. Здесь мы предоставляем протокол для создания, запуска и анализа сложных мембранных систем.

Abstract

Липиды являются структурными строительными блоками клеточных мембран; Виды липидов различаются в разных клеточных органеллах и в разных организмах. Это разнообразие приводит к различным механическим и структурным свойствам мембраны, которые непосредственно влияют на молекулы и процессы, происходящие на этой границе. Липидный состав динамичен и может служить для модуляции клеточных сигнальных процессов. Вычислительные подходы все чаще используются для прогнозирования взаимодействий между биомолекулами и получения молекулярной информации для экспериментальных наблюдений. Молекулярная динамика (МД) — это метод, основанный на статистической механике, который предсказывает движение атомов на основе сил, которые на них действуют. МД-моделирование может быть использовано для характеристики взаимодействия биомолекул. Здесь мы кратко представим технику, опишем практические шаги для начинающих, заинтересованных в моделировании липидных бислоев, продемонстрируем протокол с помощью программного обеспечения, удобного для начинающих, и обсудим альтернативы, проблемы и важные соображения процесса. В частности, мы подчеркиваем актуальность использования сложных липидных смесей для моделирования интересующей клеточной мембраны для захвата соответствующих гидрофобных и механических сред при моделировании. Мы также обсудим некоторые примеры, когда состав и свойства мембраны модулируют взаимодействие бислоев с другими биомолекулами.

Introduction

Липиды являются основными компонентами мембран, которые обеспечивают границы для клеток и обеспечивают внутриклеточную компартментализацию ^1,2,3. Липиды амфифильные, с полярной головной группой и двумя гидрофобными хвостами жирных кислот; Они самоорганизуются в бислой, чтобы свести к минимуму контакт гидрофобных цепей с водой ^3,4. Различные комбинации гидрофильных головных групп и гидрофобных хвостов приводят к образованию различных классов липидов в биологических мембранах, таких как глицерофосфолипиды, сфинголипиды ....

Protocol

1. Построение координат системы

1. Перейдите в CHARMM-GUI.org (C-GUI) с помощью веб-браузера. В верхнем меню перейдите в раздел Генератор входных данных, затем выберите Membrane Builder из вертикальных опций в левой части экрана.
2. Чтобы создать двухслойный элемент, выберите Bilayer Builder.
   ПРИМЕЧАНИЕ: Новые пользователи должны активировать свою бесплатную учетную запись перед созданием своего первого набора координат.
3. Выберите Только мембранная система. Сохраните сгенерированный идентификатор задания, чтобы получить систему и при необходимости продолжить ....

Results

Для иллюстрации использования протокола и результатов, которые могут быть получены, обсуждается сравнительное исследование мембранных моделей эндоплазматического ретикулума (ЭР). В этом исследовании использовались две модели: (i) модель PI, которая содержит четыре основных вида липидов, обнаруженных в ER, и (ii) модель PI-PS, в которой были добавлены липидные формы анионного фосфатидилсерина (PS). Эти модели позже были использованы в исследовании вирусного белка и того, как он взаимодействует с мембраной, интерес к PS бы.......

Discussion

Экспериментальные методы позволяют визуализировать биомолекулы с высоким разрешением с помощью криоэлектронной микроскопии (крио-ЭМ)⁵⁸, флуоресцентных методов и атомно-силовой микроскопии (АСМ)⁵⁹. Тем не менее, сложно уловить взаимодействие и динамику молекулярных взаимодействий, лежащих в основе биологических путей, патогенеза заболевания и терапевтической доставки на атомарном или аминокислотном уровне. Здесь обсуждались возможности МД-моделирования для исследования липид.......

Materials

List of materials used in this article

Name	Company	Catalog Number	Comments
Anaconda3	Anaconda Inc (Python и связанные библиотеки)	N/A
CHARMM-GUI.org	Im lab, Lehigh University	N/A
GROMACS	GROMACS команда разработчиков	/A
Linux HPC Cluster	UB CCR	N/A
MATLAB	MathWorks	N/A
VMD	Теоретический и Группа вычислительной биофизики	Н/Д