Name: Protein AKIL: A Tezgahı Siliko olarak De novo Tasarım (Video) | JoVE Journal
Uploaded: 2013-07-25T13:00:00.000+00:00
Duration: 10 min 58 s
Description: Keşfedin Protein WISDOM ile hesaplamalı de novo protein tasarımı yöntemlerini. Bu çevrimiçi araç, monomerik proteinlerin stabilitesini ve komplekslerin bağlanma afinitesini artırmak için kullanıcı dostu bir arayüz sunar.

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

CAF, NSF, NIH (R01 GM52032; R24 GM069 736) ve ABD Çevre Koruma Ajansı, EPA (R 832721-010). Bu araştırmanın bir kısmı, Savunma Bakanlığı, Hava Kuvvetleri Bilimsel Araştırma Ofisi tarafından Hükümet desteği ile mümkün olmuştur. JS, NIH'den (P50GM071508-06) gelen desteği minnetle kabul eder. MLBP, Ulusal Savunma Bilimi ve Mühendisliği Yüksek Lisans (NDSEG) Bursu, 32 CFR 168a'nın desteğini minnetle kabul eder. GAK, DGE-1148900 hibe numarası altında Ulusal Bilim Vakfı Lisansüstü Araştırma Bursu'nun desteğini minnetle kabul eder.

Yazarlar, rekabet eden hiçbir finansal çıkarları olmadığını beyan ederler.

De novo protein tasarım çerçevesi, bir dizi seçim aşaması ve bir doğrulama aşaması olmak üzere iki aşamadan oluşur. Çerçeve, katı ve esnek tasarım şablonlarını işleyecek kadar sağlamdır ve tek protein tasarımına veya karmaşık protein tasarımına uygulanabilir. Çerçeve, düzinelerce hastalığa uygulanan çok sayıda protein sistemine başarıyla uygulanmıştır. Bugüne kadar keşfedilen bazı proteinlerin en güçlü inhibitörlerini veya agonistlerini sağlayan bir dizi tasarım deneysel olarak doğrulanmıştır. Bu çerçeve artık P...

De novo protein tasarımı, gelişmiş özelliklere veya işleve sahip istenen bir üçüncül yapıyı verecek protein dizilerinin tanımlanmasıdır. Bir proteinin doğal kıvrımı, serbest enerji minimumunda yer alan konformasyon olduğundan, de novo protein tasarımı, hedef kıvrımda minimum serbest enerjiye sahip olacak dizileri arar. Bu sorun ilk olarak Drexler1 ve Pabo2 tarafından tanımlanmış ve "ters katlama sorunu" olarak adlandırılmıştır. Bununla birlikte, bir dizinin yalnızca bir katlanmış yapı çözeltisi verebildiği protein katlanma probleminden farklı olarak, de novo protein tasarım problemi dejenerasyon sergiler. Birçok farklı amino asit dizisi aynı üçüncül yapıyı ve işlevi verebilir.
Protein tasarımı geleneksel olarak rasyonel tasarım ve yönlendirilmiş evrim yoluyla deneysel olarak gerçekleştirilirken, deneysel yöntemlerin doğasında bulunan sınırlı arama alanının üstesinden gelmek için hesaplamalı yöntemler daha yakın zamanda kullanılmıştır. Deterministik yöntemler, stokastik yöntemler ve olasılıksal yöntemler dahil olmak üzere çeşitli hesaplama yöntemleri kullanılmıştır. 3,4 Erken hesaplama yöntemleri, problemin çözülmesini kolaylaştırmak için sabit omurga şablonlarını kullandı. 5-7 Daha hızlı işlemcilerin, yüksek performanslı bilgi işlemin ve daha verimli algoritmaların ortaya çıkmasıyla, omurga esnekliği, sabit omurga şablonlarının8-14 bir topluluğu kullanılarak veya şablonu atom-atom mesafeleri ve dihedral açılar açısından ifade ederek gerçek omurga esnekliğini dahil ederek dahil edilmiştir. 15,16
Bu makale, hesaplamalı de novo protein tasarım çerçevemizi kullanmak için akademik topluluğa sunulan çevrimiçi bir araç olan Protein WISDOM'ı ayrıntılı olarak açıklamaktadır. Bu çerçeve, HIV, kanser, kompleman hastalıkları ve diğer otoimmün bozukluklar gibi hastalıkları hedef alan terapötik kullanım için çok sayıda proteinin tasarımına uygulanmıştır. Tahmin edilen peptitlerin çoğu deneysel olarak doğrulandı ve bu da yöntemin gücünü gösterdi. Tablo 1, protein veya peptidin boyutu, tahmin sayısı ve deneysel doğrulama dahil olmak üzere tasarlanmış farklı proteinlerin bir özetini sunmaktadır.
<tablo kenarlığı="1">
	<tbody>
		<tr>
			<td>Protein Tasarımı</td>
			<td>Protein Uzunluğu</td>
			<td># Hesaplamalı Tahminler</td>
			<td># Deneysel Doğrulamalar</td>
			<td>referans</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>İnsan beta-defensin-2'nin tam dizi tasarımı</td>
			<td>41</td>
			<td>340</td>
			<td> </td>
			<td>(17) buyurmuştur.</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>İnsan C3'ün compstatin inhibitörleri</td>
			<td>13</td>
			<td>28</td>
			<td>3/3</td>
			<td>(18, 19)</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Sıçan C3c'ye bağlanan compstatin analogları</td>
			<td>13</td>
			<td>5</td>
			<td> </td>
			<td>(20) buyurmuştur.</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Di-serin uzantılı compstatin analogları</td>
			<td>15</td>
			<td>8</td>
			<td> </td>
			<td> </td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Compstatin analog W4A9'un stabilize edici yapısı</td>
			<td>13</td>
			<td>18</td>
			<td> </td>
			<td> </td>
		</tr>
		<tr>
			<td>C3a reseptör agonistleri ve antagonistleri</td>
			<td>77</td>
			<td>20</td>
			<td>4/7</td>
			<td>(21) buyurmuştur.</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>C5a reseptör agonistleri ve antagonistleri</td>
			<td>74</td>
			<td>61</td>
			<td>2/61</td>
			<td> </td>
		</tr>
		<tr>
			<td>HIV-1 gp14 inhibitörleri</td>
			<td>12</td>
			<td>6</td>
			<td>4/5</td>
			<td>(22) buyurmuştur.</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>HIV-1 gp120 inhibitörleri</td>
			<td>9</td>
			<td>14</td>
			<td> </td>
			<td> </td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Bcl-x L ve Bcl-2'nin Bak inhibitörleri</td>
			<td>16-18</td> yaş arası
			<td>10</td>
			<td>5/5</td>
			<td>(23) buyurmuştur.</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>ERK2 inhibitörleri</td>
			<td>11</td>
			<td>25</td>
			<td> </td>
			<td> </td>
		</tr>
		<tr>
			<td>EZH2 inhibitörleri</td>
			<td>21</td>
			<td>17</td>
			<td>10/10</td>
			<td>(24)</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>LSD1 ve LSD2 inhibitörleri</td>
			<td>16</td>
			<td>41</td>
			<td>17/20</td>
			<td> </td>
		</tr>
		<tr>
			<td>HLA-DR1 inhibitörleri</td>
			<td>13</td>
			<td>6</td>
			<td> </td>
			<td>(25) buyurmuştur.</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>PNP inhibitörleri</td>
			<td>5</td>
			<td>13</td>
			<td> </td>
			<td> </td>
		</tr>
	</tbody>
</table>
Tablo 1. De novo protein tasarım çerçevesi kullanılarak tasarlanan proteinlerin ve peptitlerin özeti. Hesaplamalı tahminlerin #'si, olumlu tahminlerin sayısı olarak sunulur (yani, belirli bir kesimin üzerindeki katlama özgüllükleri veya yerel diziden daha büyük yaklaşık bağlanma afiniteleri). Deneysel doğrulamaların #'si iki sayı verir: birincisi deneysel olarak doğrulanan tahminlerin sayısı, ikincisi ise deneysel olarak test edilen toplam tahmin sayısıdır.
İnsan-beta-defensin-2 (hβD-2) tasarımı, peptidin antimikrobiyal özelliğini arttırmak için gerçekleştirildi. 17 Bu tasarım için iki durumu göz önünde bulundurduk: 1) hβD-2 boyunca 10'a kadar mutasyon ve 2) Sisteinler (8, 15, 20, 30, 37 ve 38) hariç tüm hβD-2 kalıntı konumlarının tam dizi tasarımı. Tasarımda üç farklı desen şablonu ve üç farklı dizi seçim modeli kullanılmıştır. Hem 10 mutasyon tasarımı hem de tam dizi tasarımı için ağırlıklı ortalama ve mesafe kutusu modelleri arasında mutasyonlarda yüksek düzeyde benzerlik gözlenmiştir. Ek olarak, çok sayıda dizinin doğal diziye göre daha uygun hesaplanmış Kat Özgüllüğü değerlerine sahip olduğu bulundu.
Kompleman sistem inhibitörleri (C3, C3a ve C5a) inme, kalp krizi, Alzheimer hastalığı, astım, romatoid artrit, ksenotransplantasyonun reddi, yetişkin solunum yolu hastalığı, sedef hastalığı ve Crohn hastalığı gibi bir dizi bağışıklık hastalığıyla mücadele etmek için tasarlanmıştır. Protein tasarım çerçevesi tarafından tahmin edilen üç C3c kompstatin inhibitörü ve rasyonel olarak tasarlanmış üç dizi, doğal compstatinden daha iyi bağlayıcılar olarak deneysel olarak doğrulandı. 18,19
Daha ileri çalışmalar, primat olmayan C3c'ye karşı compstatin aktivite kaybını inceledi ve bir dizi aday sıçan ve fare C3c inhibitörü tasarladı. Beş dizinin, sıçan C3c ile C3c'yi inhibe ettiği bilinen W4A9 compstatin mutantından daha uygun ilişki serbest enerjilerine sahip olduğu gösterilmiştir. Bu, Arg1 tarafından yeni bir tuz köprüsü oluşumundan kaynaklanmaktadır. 20 N-terminal uzantılı sekiz dizinin, di-Serin uzantılı W4A9'dan daha iyi bağlayıcılar olduğu tahmin edildi. Son olarak, 18 compstatin dizisinin W4A9'un bağlı konformasyonunu stabilize ettiği ve primat ve primat olmayan C3c inhibitörleri için güçlü adaylar sağladığı tahmin edildi.
C3c inhibitörlerine ek olarak, C3a ve C5a reseptör agonistleri ve antagonistleri, C3a ve C5a'nın yapılarına dayalı olarak tasarlanmıştır. Model tarafından tahmin edilen yedi C3a dizisi deneysel olarak test edildi. Dizilerden ikisi güçlü agonistler iken, diğer ikisi kısmi agonistlerdi. 21 İki güçlü agonist, daha önce keşfedilen bir "süperagonist" e göre 58 kat iyileşme gösterdi. C5a reseptör agonistlerinin ve antagonistlerinin tasarımı, 61 diziden oluşan bir set sağladı. Tüm diziler sentezlendi ve ikisinin yeni C5a agonistleri olduğu bulundu.
AIDS'e neden olan virüs olan HIV-1'in füzyon inhibitörleri, HIV-1'in hücreleri enfekte etmesini önlemek için tasarlanmıştır. İlk tasarım, HIV-1'in bir zarf glikoproteini olan gp41'i hedef aldı. Protein tasarım çerçevesi, doğal diziden daha iyi bağlayıcı olan altı diziyi öngördü. Bu tahmin edilen dizilerden dördü, HIV-1'i inhibe etmek için deneysel olarak doğrulandı ve en iyi dizi 29 μM kadar düşük bir IC50'ye sahipti. Bu dizi, doğal diziye göre 3-15 kat iyileşme gösterdi ve Enfuvirtide dirençli bir virüs suşuna karşı aktivite kaybı olmadı. 22 İkinci tasarım, HIV-1'in başka bir zarf glikoproteini olan gp120'yi hedef aldı. On dört dizinin gp120'nin bağlayıcıları olduğu ve HIV-1'in ek potansiyel füzyon inhibitörleri sağladığı tahmin edildi.
Kanserle bağlantılı çok sayıda protein, kanser terapötikleri için umut verici hedefler sağladı. Bcl-2 ve Bcl-xL, hücre ölümünü önleyen anti-apoptotik proteinlerdir. Bu iki proteinin inhibitörleri, kanser hücrelerinde hücre ölümünü indüklemek için tasarlanmıştır. On dizinin doğaldan daha iyi bağlayıcı olduğu tahmin edildi ve bu sonuçlar önceki deneysel ve mutajenez sonuçlarını yakaladı. 23 Başka bir hedef protein olan ERK2, onu antiproliferatif kanser tedavileri için umut verici bir hedef haline getiren sinyal iletim kaskadlarında yer alır. Yirmi beş dizinin ERK2'nin inhibitörleri olduğu tahmin edildi.
Histon metiltransferazlar ve demetilazlar, prostat, meme, lenfoma, miyelom, mesane, kolon, cilt, karaciğer, endometriyal, akciğer ve mide dahil olmak üzere birçok kanser türüyle bağlantılı olan histon metilasyonunu dinamik olarak kontrol eder. De novo protein tasarım çerçevesi, 17 EZH2 inhibitörü (bir Lizin metiltransferaz) tanımladı ve deneysel olarak test edilen on inhibitörden hepsinin EZH2'yi inhibe ettiği bulundu. 24 En güçlü peptit, yaklaşık 13 μM'lik bir IC50'ye sahipti, yüksek enzim konsantrasyonları ile eşit derecede etkiliydi ve kofaktör ile rekabet etmedi. Bu peptitler, EZH2'nin ilk inhibitör setiydi. 53 LSD1 inhibitörü (bir demetilaz) çerçeve tarafından tahmin edildi ve deneysel olarak test edilen 20 inhibitörün 17'si LSD1 inhibitörü ve 18'i LSD2 inhibitörüydü. En iyi inhibitörler, 1 μM'nin altında IC50 değerlerine sahipti ve bu da onları bugüne kadar keşfedilen en güçlü peptidik inhibitörler haline getirdi.
Son iki protein sistemi, Çölyak hastalığı, diabetes mellitus tip 1, sistemik lupus eritematozus, Sjögren sendromu, Churg-Strauss Sendromu, Hashimoto tiroiditi, Graves hastalığı, idiyopatik trombositopenik purpura, romatoid artrit ve alerjiler gibi çeşitli otoimmün hastalıkların tedavisi için hedefler sağladı. Bu potansiyel inhibitörlerin hiçbiri deneysel olarak doğrulanmamıştır, ancak çerçeve HLA-DR1'e bağlanan altı dizi ve PNP'ye bağlanan 13 dizi öngörmüştür.
Tablo 2, de novo protein tasarım çerçevesi kullanılarak tahmin edilen deneysel olarak doğrulanmış inhibitörleri ve agonistleri özetlemektedir. Yaklaşık bağlanma afinitesi metriği, dizilerin dokuzunu (insan C3c inhibitörleri, HIV-1 gp41, EZH2, LSD1 ve LSD2) tahmin etmek için kullanılırken, kat özgüllüğü metriği, dizilerin dördünü (C3aR'nin agonistleri / antagonistleri) tanımlamak için kullanıldı. Bu peptitler, de novo protein tasarım çerçevesinin, özellikle de eklenen yaklaşık bağlanma afinitesi metriğinin başarısını vurgulamaktadır. Çerçeve, uygulanabilirliği açısından son derece çok yönlüdür. Yirmi beş farklı hastalıkla bağlantılı altı farklı protein başarıyla tasarlanmış ve deneysel olarak doğrulanmıştır.
<table border="1" cellpadding="1" cellspacing="1" height="147" width="856">
	<tbody>
		<tr>
			<td>ad</td>
			<td>IC50</td> Serisi
			<td>EC50</td> Serisi
			<td>Protein Hedefi</td>
			<td>Uygulanabilir Hastalıklar</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>SQ027</td> Serisi
			<td>0,94 μM</td>
			<td> </td>
			<td>insan C3c</td>
			<td colspan="1" rowspan="7">inme, kalp krizi, Alzheimer hastalığı, astım, romatoid artrit, sistemik lupus eritematozus, multipl skleroz, sedef hastalığı, diyabet tip I, Crohn hastalığı, pankreatit ve kistik fibroz</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>SQ086</td> Serisi
			<td>1,98 μM</td>
			<td> </td>
			<td>insan C3c</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>SQ059</td> Serisi
			<td>4,73 μM</td>
			<td> </td>
			<td>insan C3c</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>SQ110-4</td> Serisi
			<td> </td>
			<td>15,2 deniz</td> mili
			<td>C3aR</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>SQ060-4</td> Serisi
			<td> </td>
			<td>36,4 milyon</td>
			<td>C3aR</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>SQ007-5</td> Serisi
			<td>15,4 milyon</td>
			<td> </td>
			<td>C3aR</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>SQ002-5</td> Serisi
			<td>26,1 nM</td>
			<td> </td>
			<td>C3aR</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>SQ435</td> Serisi
			<td>29 - 253 μM</td> arası
			<td> </td>
			<td>HIV-1 gp41</td>
			<td>AIDS</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>SQ037</td> Serisi
			<td>13,57 μM</td>
			<td> </td>
			<td>EZH2</td>
			<TD Colspan="1" rowspan="5">prostat, meme, lenfoma, miyelom, mesane, kolon, cilt, karaciğer, endometriyal, akciğer ve mide kanserleri</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>SQ011-1</td> Serisi
			<td>0,521 μM</td>
			<td> </td>
			<td>LSD1</td> (İngilizce)
		</tr>
		<tr>
			<td>SQ016-1</td> Serisi
			<td>0,249 μM</td>
			<td> </td>
			<td>LSD1</td> (İngilizce)
		</tr>
		<tr>
			<td>SQ026-1</td> Serisi
			<td>2,51 μM</td>
			<td> </td>
			<td>LSD2</td> Serisi
		</tr>
		<tr>
			<td>SQ015-1</td> Serisi
			<td>1.332 μM</td>
			<td> </td>
			<td>LSD2</td> Serisi
		</tr>
	</tbody>
</table>
Tablo 2. Çeşitli hastalıkları hedef alan hesaplamalı olarak tahmin edilmiş ve deneysel olarak doğrulanmış peptitler.

protein akil: a tezgahı<em&gt; siliko olarak</em&gt;<em&gt; de novo</embiyomoleküllerin&gt; tasarım

Protein WISDOM: A Workbench for In silico De novo Design of BioMolecules

De novo protein tasarım amacı, doğal diziye göre bu tür bir bağlanma afinitesi, agonist ya da antagonist davranış veya stabilite gibi belirli özellikleri, iyileştirmeler ile arzu edilen bir 3-boyutlu yapı içine düşen doyurmaya amino asit dizileri bulmaktır. Protein tasarım güncel gelişmeler ilaç tasarımı ve keşif merkezinde yer almaktadır. Sadece protein tasarım potansiyel olarak yararlı ilaç hedefleri için tahminler sağlar, ama aynı zamanda protein katlanması süreci ve protein-protein etkileşimleri anlayışımızı artırır yok. Bu yönlendirilmiş evrim gibi deneysel yöntemlerle protein tasarımı başarı göstermiştir. Ancak, bu tür yöntemleri tractably aranabilir sınırlı dizisi boşluk sınırlıdır. Bunun aksine, hesaplama tasarım stratejileri özellikler ve işlevler geniş bir yelpazede kapsayan dizileri çok daha büyük bir dizi tarama için izin verir. Biz hesaplama de novo protein tasarım metodoloji bir dizi geliştirdikprotein tasarım birçok önemli alanlarda mücadele yeteneğine ds. Bu artan bağlanma afinitesi açısından daha yüksek kararlılık ve kompleksleri için monomerik protein tasarımı içerir. Daha geniş için bu yöntemleri yaymak için biz Protein AKIL (mevcut kullanmak <a href="http://www.proteinwisdom.org" target="_blank">http://www.proteinwisdom.org</a> ), protein tasarım sorunları çeşitli için otomatik yöntemler sağlayan bir araçtır. Yapısal şablonları tasarım süreci başlatmak için sunulur. Tasarım ilk aşaması sırası alanda potansiyel enerji minimizasyonu yoluyla istikrarı geliştirmek amaçlayan bir optimizasyon sırası seçim aşamasıdır. Seçilen dizileri daha sonra bir kat özgüllük sahne ve bir bağlanma afinitesi sahne aracılığıyla çalıştırılır. Sürecinin her adımı için dizilerin bir rütbe-sipariş listesi birlikte ilgili tasarlanmış yapıları, tasarım kapsamlı bir nicel değerlendirme ile kullanıcıya sunar. Burada ayrıntıları o sağlamakm, her bir tasarım yöntemi, hem de yöntemlerin kullanımı ile elde birkaç önemli deneysel başarılar.

De Novo HIV-1 Giriş İnhibitörlerinin Tasarımı
Protein WISDOM'da uygulanan de novo tasarım çerçevesi, birkaç önemli terapötik sistem için inhibitör peptidlerin tasarımında kullanılmıştır (Tablo 1 ve 2). Dikkat çeken sistemlerden biri, HIV-1'in konak hücre reseptörü CD4'e girişini inhibe eden peptidlerin tasarımıdır ve bu sistem, Protein WISDOM arayüzünün pratik kullanımını göstermek için burada temsili bir sistem olarak kullanılmıştır. Peptidler, HIV-1'in konak T...

Protein tasarımının birkaç önemli alanını ele alabilen hesaplamalı de novo protein tasarım yöntemleri geliştirdik. Bu yöntemleri yaymak için, protein tasarımı için çevrimiçi bir araç olan Protein WISDOM'ı sunuyoruz (<a href="http://www.proteinwisdom.org" target="_blank">http://www.proteinwisdom.org</a>). Yapısal bir şablondan başlayarak, artan stabilite için monomerik proteinlerin ve artan bağlanma afinitesi için komplekslerin tasarımı gerçekleştirilebilir.

Protein AKIL: A Tezgahı<em&gt; Siliko olarak</em&gt;<em&gt; De novo</emBiyomoleküllerin&gt; Tasarım

The aim of de novo protein design is to find the amino acid sequences that will fold into a desired 3-dimensional structure with improvements in specific ...

Aşağıdaki deneyin genel amacı, katlanma, bağlanma veya fonksiyonel özellikleri iyileştirilmiş proteinler veya peptitler tasarlamaktır. Bu işlem, protein veya kompleks yapısının yüklenmesi ve mutasyon ile biyolojik kısıtlamaların tanımlanmasıyla gerçekleştirilir. İkinci adım olarak tasarım hedefinin tanımlanması için, stabilite ve etkileşim özellikleri geliştirilmiş çok sayıda olası protein veya peptit sekansı üreten sekans seçimi optimizasyonu yapılır. Ardından katlanma işlemi gerçekleştirilir.Tasarlanan proteinlerin veya peptidlerin istenen geliştirilmiş özellikler açısından doğrulanması amacıyla, tasarlanan sekans üzerinde özgünlük ve/veya yaklaşık bağlanma afinitesi hesaplamaları gerçekleştirilir. Bu prosedür aracılığıyla üretilen yapıların bilgisayar destekli analizi sonucunda, tasarlanan sekansların geliştirilmiş özelliklerini gösteren sonuçlar elde edilir. Bu protokol, Princeton Üniversitesi'nden bir flütist olan Profesör Chris Doles'in laboratuvarında geliştirilmiştir.Bu genel hesaplamalı de novo protein tasarım protokolü, protein tasarımının birçok önemli alanında uygulanabilmektedir. Bunlar arasında, artırılmış stabilite için monomerik proteinlerin ve artırılmış bağlanma afinitesi için komplekslerin tasarımı yer almaktadır. H-I-V-G-P 41 inhibitörleri, kanser terapötikleri için EZH iki hedefli inhibitörler ve kompleman bileşenleri C3 A hedefli inhibitörler dahil olmak üzere çeşitli terapötik alanlarda dikkat çekici ve başarılı tasarımlar gerçekleştirdik. Protein tasarım metodolojisinin daha geniş bir akademik topluluğun kullanımına sunulması amacıyla, Protein Wisdom adlı bir web arayüzü geliştirdik.Bu arayüz; kullanıcıya şablon gönderimi, tasarım kısıtlaması tanımlama ve yöntem parametresi belirleme konularında tam kontrol sağlayarak, çok çeşitli tasarım problemleri için tasarım yöntemlerinin kolayca uygulanmasına olanak tanır. Metin protokolünde açıklandığı şekilde protein wisdom web sitesine kullanıcı kaydını gerçekleştirdikten sonra, kullanıcı giriş düğmesine tıklayarak protein dizisini ve şablon yapısını gönderin. Protein tasarım deneyini başlatmak için kullanıcıya; gönderilen işlerin sayısını, yüklenen yapıların sayısını ve şimdiye kadar yüklenen yapıların bir listesini içeren kullanıcı ana sayfası sunulur. Yeni bir tasarım işi başlatın.Yeni iş oluştur'a tıklayarak kullanıcı iş gönderim sayfasına yönlendirilir. İşe bir isim verin ve önceki bir işe dayanıp dayanmadığını belirtin. Devam et'e tıklayın.Tasarım şablonunun protein yapısını yükleyin. Bu şablon, standart protein veri bankası veya PDB formatında olmalıdır. Şablon, her atom için tek bir koordinat setine sahip rijit bir şablon veya NMR çözelti yapılarıyla elde edilenler gibi çoklu modeller içeren esnek bir şablon olabilir.Tek bir protein tasarlanması durumunda yalnızca bir zincir olabilir. Şablonda, kullanıcı yeni bir şablon yükleyebilir veya daha önce yüklediği mevcut şablonlar arasından seçim yapabilir. Birden fazla şablon yüklendiğinde, her modelin model numarası ile başladığından ve model sonu ile bittiğinden emin olun.Her bir kalıntının doğal bir amino asit ile tanımlandığından emin olun. Devam et düğmesine tıklayın. Şablon başarıyla yüklendikten ve onaylandıktan sonra kullanıcı ana kontrol sayfasına yönlendirilir.Bu sayfada kullanıcı, iş durumunu görüntüleyebilir, mutasyon setlerini ve biyolojik kısıtlamaları düzenleyebilir ve işi birinci aşama dizi seçimi için gönderebilir. Bu noktada, birinci aşama henüz tamamlanmadığından, ikinci aşama için herhangi bir seçenek bulunmamaktadır. Bu seçenekler, birinci aşamanın sonuçları mevcut olduğunda görünür.Ardından, mutasyon setlerini tanımlamak için ana kontrol sayfasındaki mutasyon setleri bağlantısına tıklayın, hangi kalıntıların mutasyona uğramasına izin verileceğini seçin ve bunların hangi amino asitlere dönüşebileceğini belirleyin. Varsayılan olarak, herhangi bir konumdaki izin verilen amino asitler, çözücüye açık yüzey alanı veya SSA mutasyon setlerine göre seçilir. Mutasyon setleri seçildikten sonra değişiklikleri kaydet seçeneğine tıklayın.Çözülecek optimizasyonun hesaplama karmaşıklığını dikkate alın. İzin verilen hesaplama karmaşıklığı için 20 üzeri 25 üst sınırı bulunmaktadır. Ardından, biyolojik kısıtlamaları tanımlamak için ana kontrol sayfasındaki biyolojik kısıtlamalar bağlantısına tıklayın; tüm protein genelinde veya proteinin bir kısmı için yük veya amino asit içeriği kısıtlamalarını belirleyin.Gerektiğinde meydana gelmesine izin verilen toplam mutasyon sayısı; biyolojik kısıtlamalar isteğe bağlıdır. İşlem tamamlandığında ana kontrol sayfasına dönün. Kullanıcıyı birinci aşama gönderim sayfasına yönlendirmek için birinci aşamayı başlat bağlantısına tıklayın.Mesafe bağımlı kuvvet alanını ve model hesaplamasını oluşturacak sekans sayısını tasarlamak için zinciri seçin. Bu seçimlerle ilgili spesifik ayrıntılar metin protokolünde bulunabilir. İşi gönderdiğinizde, kullanıcı tekrar ana kontrol sayfasına yönlendirilir.İş durumu, işin mevcut ilerlemesini belirtecek şekilde güncellenecektir. İş, gönderildikten sonra düzenleme için kilitlenecektir. İş tamamlandığında, kullanıcıya tasarlanan dizilerin bir listesinden oluşan sonuçları içeren bir e-posta gönderilir.Sonuçlar ayrıca ana kontrol sayfasından da görüntülenebilir. Kullanıcının bu doğrulamayı gerçekleştirebilmesi için sayfada ikinci aşama katlanma özgüllüğü için bir kutu belirir; bunu yapmak için ikinci aşama katlanma özgüllüğünü başlat'a tıklayın. İkinci aşama oluşturma sayfasına girmek için, şablon esneklik faktörünü ya mesafe yüzdesi olarak ya da sabit bir mesafe olarak belirterek üst ve alt alfa karbon, alfa karbon mesafe sınırlarını tanımlayın.Ardından, PHI ve yan dihedral açıları için üst ve alt açı sınırlarını tanımlayın. Şablon esneklik faktörünü bir yüzde olarak belirledikten sonra gönder düğmesine tıklayın, sekans başına oluşturulacak yapı sayısını belirtin ve Devam'a tıklayın. Sekans başına oluşturulabilecek yapıların üst sınırının 500 olduğunu unutmayın.Ardından, katlanma doğrulaması için gönderim niyetini onaylamak üzere devam'a tıklayın. Birinci aşama ve ikinci aşama, ikinci aşama tamamlanana kadar düzenlemeye kapalıdır. İşlem tamamlandığında, sonuçlar kullanıcıya e-posta ile gönderilir; sonuçlar aynı zamanda ana kontrol sayfasından da görüntülenebilir.Burada, tasarlanmış dizileri, birinci aşamadan elde edilen ilgili enerji değerlerini ve ikinci aşamadan elde edilen katlanma özgüllük değerlerini içeren metin dosyaları görüntülenebilir ve indirilebilir. Ayrıca kullanıcı, birinci aşama sıralamaları ve enerji değerlerinin yanı sıra ikinci aşama sıralamalarını ve katlanma özgüllük değerlerini tarayıcıda bir tablo halinde görüntüleyen sonuçları görüntüle bağlantısına tıklayabilir. Tasarlanan ligand proteinin veya peptidin kompleksin geri kalanıyla olan afinitesini belirlemek için yaklaşık bağlanma afinitesi hesaplamaları kullanılır.Bu hesaplamalar, birinci aşamadan hemen sonra veya katlanma özgüllüğü hesaplamaları tamamlandıktan sonra gerçekleştirilebilir. Başlamak için, diziyi seçmek üzere dizi numarasına tıklayın. Yaklaşık bağlanma afinitesi hesaplamasını başlatmak için kullanıcı, tasarım dizilerinin listesinin yanı sıra dizi seçim ve katlanma özgüllüğü sıralamalarının sunulduğu dizi seçme sayfasına yönlendirilecektir.Dizilim seçilip kaydedildikten sonra, kullanıcı ana kontrol sayfasına yönlendirilir. Ardından, işi göndermek için Begin stage two, approximate binding affinity (İkinci aşamaya başla, yaklaşık bağlanma afinitesi) seçeneğine tıklayın; tamamlandığında sonuçlar kullanıcıya e-posta ile gönderilir ve bu e-posta, dizilim numarasını, yaklaşık bağlanma afinitesini ve bölümlendirme fonksiyonu değerlerini içeren bir ek içerir. Sonraki her yaklaşık bağlanma afinitesi işi için, bu dosya tamamlanan tüm dizilimlerin sonuçlarını içerir.Tam sonuçlar, gösterilen işin ana kontrol sayfasına erişilerek de görüntülenebilir. Burada, HIV-1 giriş inhibitörleri için tasarım şablonu yer almaktadır; bu şablon, GP41 çekirdeği ile kompleks halindeki C14 link mid a 14 kalıntılı çapraz bağlı peptidin kristal yapısıdır. Bu şablon peptit, bilinen güçlü bir inhibitördür ve çapraz bağlayıcı çıkarılmış halde sunulmuştur.Tasarım girişleri tanımlandıktan ve sistem birinci aşama sekans seçimi için gönderildikten sonra, sıralanmış sekans seçimi sonuçlarına ana işlem sayfasındaki "sonuçları görüntüle" bağlantıları üzerinden erişilebilir. Bu bağlantı, verilen bir sistem için hesaplanan tüm sonuçların, herhangi bir aşama sonucuna göre sıralanabilen, kolayca okunabilir bir özetini sunar.Hızlı analiz için sonuçlar, seçilen dizilerin üç harfli amino asit koduyla özetini sunan sekans sonuçları bağlantısı üzerinden de görselleştirilebilir. Sonuçlara erişim için üçüncü seçenek ise, seçilen sekanslarla çalıştırılan optimizasyon modelinin özetini, enerjilerini ve modelin çözüm için harcadığı süreyi veren enerji sonuçları bağlantısıdır. Birinci aşama olan sekans seçimi ve ikinci aşama katlanma özgüllüğü ile yaklaşık bağlanma afinitesi yöntemlerinin gönderilmesi tamamlandıktan sonra, sonuçlara özet görünüm sonuçları bölümünden erişilebilir ve sonuçlar burada sıralanabilir.Alternatif olarak, bunlar Katlanma Özgünlüğü Sonuçları bölümünde tek tek görüntülenebilir; Katlanma Özgünlüğü Sonuçları bölümünde, dizi numarası ve katlanma özgünlüğü değerleri bir dizi olarak sunulur. Örnek yaklaşık bağlanma afinite hesaplamalarının sonuçları, sıralanabilir bir liste olarak sunulur. Sonuçları görüntüle bölümünde, yaklaşık bağlanma afinite hesaplaması için çalıştırılan tüm dizilerin görüntüleme sütununda vurgulanmış bir bağlantısı bulunur. Görüntüleme bağlantısı, kullanıcıyı bir tasarım bilgi sayfasına yönlendirir.Bu sayfa, kullanılan tüm kompleks ve peptit yapıları için indirilebilir zip dosyaları sağlamaktadır. Hem kompleks hem de peptit yapıları için nihai yapı tasarım adımında, en düşük enerjili ilk 10 yapı sıralı bir liste halinde sunulmuştur. Her yapının, kullanıcının yapıyı etkileşimli bir JM O ortamında görüntülemesine olanak tanıyan bir görüntüleme bağlantısı bulunmaktadır.Kullanıcının her bir yapıyı ayrı ayrı indirmesine olanak tanımak için bir indirme bağlantısı da sağlanmıştır. Sonuçların daha ayrıntılı bilgileri, yaklaşık bağlanma afinitesi sonuçları bölümünde sunulmuştur. Bu bölüm, peptid protein ve kompleks bölüşüm fonksiyon değerlerinin yanı sıra nihai yaklaşık bağlanma afinitesi değerini sunmaktadır.Protein Wisdom ile çalışırken, tasarım kısıtlamalarının seçiminin genel tasarım sonuçları üzerinde büyük bir etkisi olabileceğini unutmamak önemlidir. Tasarım kısıtlamaları, optimizasyon algoritmalarının keşfetmesi gereken sekans alanı miktarını sınırlandırarak genel aramayı hızlandırmakla kalmaz, aynı zamanda deneysel bilgilerden türetilen optimizasyon kısıtlamalarının kullanılması, biyolojik olarak ilgili protein tasarımlarının elde edilmesini sağlayabilir. Tasarım yöntemlerinin Protein Wisdom web arayüzü üzerinden erişilebilir olmasının, bu yöntemlerin daha yaygın şekilde kullanılmasına olanak tanıyacağını umuyoruz.Tasarım yöntemlerinin yeteneklerini genişletmeye ve geliştirmeye devam ediyoruz ve yakın gelecekte çerçeveyi multimerik sistemleri, Protein DNA etkileşimlerini, post-translasyonel modifikasyonlar ve kanonik olmayan amino asitlerle tasarımı kapsayacak şekilde genelleştirmeyi umuyoruz. Her genişletme ile yöntemlerin protein Wisdom aracılığıyla erişilebilir olması, akademik topluluğun kolay ve verimli bir şekilde uygulama yapmasına olanak sağlayacaktır.

protein-wisdom-workbench-for-silico-de-novo-design

Research

JoVE Journal

Biology

Biyoloji

Konsensüs motiflerine dayanan sentetik protein dizileri, tipik olarak, interpozisyonel bağımlılıkları (IPD'ler) ima eden birlikte gelişen kalıntıları görmezden gelir.  IPD'ler aktivite için gerekli olabilir ve bunları göz ardı eden tasarımlar optimal olmayan sonuçlara neden olabilir.  Bu protokol, IPD'leri tanımlamak ve rasyonel protein tasarımını bilgilendirmeye yardımcı olmak için StickWRLD'yi kullanır ve bu da daha verimli sonuçlar sağlar.

Sentetik Proteinlerin Optimizasyon: interpozisyonel bağımlılıklar belirlenmesi Yapısal belirten ve / veya Fonksiyonel Bağlantılı tortular

NEMO'nun IKK-bağlayıcı alanının x-ışını kristalografisi ile yapı tayinine ilişkin protokolleri açıklıyoruz. Bu yöntemler arasında protein ekspresyonu, saflaştırma ve karakterizasyonunun yanı sıra başarılı kristal optimizasyonu ve proteinin sınırsız formunda yapı tespiti stratejileri yer almaktadır.

NEMO'nun IKK bağlayıcı alanının üretimi, kristalizasyonu ve Yapı Tayini

Kriyo-elektron mikroskopisinde tek parçacık analizi, biyolojik toplulukların yapısını yüksek çözünürlükte belirlemek için kullanılan ana tekniklerden biridir. Scipion, mikroskop tarafından elde edilen bilgileri işlemek ve biyolojik numunenin 3D yeniden yapılandırılmasını sağlamak için tüm boru hattını oluşturmak için araçlar sağlar.

Scipion ile Kriyo-EM ve Tek Parçacık Analizi

Biyomoleküler modellemede önemli bir beceri, proteinlerdeki aktif bölgelerin görüntülenmesi ve açıklamalarının gösterilmesidir. Bu teknik makromoleküler görselleştirme için dört popüler ücretsiz program kullanılarak gösterilmiştir: iCn3D, Jmol, PyMOL ve UCSF ChimeraX.

Moleküler Görselleştirme Freeware Kullanarak Bir Enzim Aktif Sitesini Modelleme

Bu protokol, deneysel tasarım yapımında öznel seçimleri en aza indiren karışım, sürekli ve kategorik çalışma faktörleri üzerinden formülasyon optimizasyonuna bir yaklaşım sağlar. Analiz aşaması için etkili ve kullanımı kolay bir modelleme montaj prosedürü kullanılır.

Lipid Nanopartikül (LNP) Formülasyon Optimizasyonu için Tasarlanmış Karışım-Proses Deneyleri ve Kendi Kendini Doğrulayan Topluluk Modelleri (SVEM) Kullanarak Bir İş Akışı

Bu protokol, makromoleküllerin kriyoEM haritalarında küçük moleküllü ligandları modellemek için mevcut araçları tanıtır.

Ligandların Elektron Kriyomikroskopisinden Türetilen Haritalara Modellenmesi

Protein tasarımı, amino asit dizilerinin inşasını ve fonksiyonel varyantlar oluşturmak için belirli motiflerin dahil edilmesini içerir. Bu yaklaşım, antibiyotiğe dirençli patojenlerle savaşmak için antimikrobiyal peptitlerin (AMP'ler) geliştirilmesi için kritik öneme sahiptir. Bu makale, çeşitli biyoinformatik araçları kullanılarak protein yapımı için bir prosedür sunmaktadır.

Proteinlerin De Novo ve In Silico Tasarımı için I TASSER, trRosetta, UCSF Chimera, HADDOCK sunucusu ve HEX loria uygulaması

Bu protokol, otomasyon destekli genetik kütüphane oluşturma ve değerlendirme yoluyla genetik olarak kodlanmış biyosensörlerin sistematik küresel optimizasyonu için bir yöntem sağlar. Bu, deneyleri kolaylaştırmak ve biyosensörleri belirli tasarım sonuçlarına göre ayarlamak için genetik bileşenlerin seçimini sağlamak için deney tasarımı metodolojileriyle birleştirilir.

Genetik Olarak Kodlanmış Biyosensör Tasarım Alanının Verimli Örneklenmesi, Deney Tasarımı ve Otomasyon İş Akışı ile Etkinleştirildi

Biz altın Mikroelektronlar bir silikon taban üzerinde bir poli (etilen glikol), kendinden montajlı tek tabaka (PEG-SAM) oluşturmak için bir prosedür mevcut. PEG-SAM, tek bir adımda oluşan ve silikon ve altın yüzeyler biofouling engeller. Elektroforez sonra nano ölçekli desenlendirme biyomoleküllerin için kullanılır.

Desenlendirme Biyomoleküller Mikroelektronlar Kendinden monte mono tabakaları Zehirli

İlişikteki video GELFREE 8100 Fraksiyonu Sistemi kullanımı, kompleks protein örneklerinin moleküler ağırlık bazında bölümleri açıklar ve sıvı faz fraksiyonları kurtarır. Video teknoloji, nasıl kullanılır, inşaat işleri ve fraksiyone sığır karaciğer Homojenat poliakrilamid jel elektroforezi analizleri ile ortaya çıkan veri sağlar.

Sıvı Faz Kurtarma Moleküler Ağırlık Tabanlı Fraksiyonu GELFREE 8100 Fraksiyonu Sisteminin Kullanılması

Keşfedin Protein WISDOM ile hesaplamalı de novo protein tasarımı yöntemlerini. Bu çevrimiçi araç, monomerik proteinlerin stabilitesini ve komplekslerin bağlanma afinitesini artırmak için kullanıcı dostu bir arayüz sunar.

Protein AKIL: A Tezgahı

Daha fazla video keşfet