Name: Protein-Protein Etkileşimlerinde Görev Alan Potansiyel Olarak Çok Spesifik Peptit Bağlayıcı Alanların Amino Asit Tercihlerinin Hesaplamalı Tahmini (Video) | JoVE Journal
Uploaded: 2024-01-26T14:55:00.000+00:00
Duration: 6 min 50 s
Description: Keşfedin protein-protein etkileşimlerinde amino asit tercihlerini hesaplamalı olarak tahmin etme yöntemini. Bu protokol, immünolojide spesifik etkileşimleri inhibe eden aracıların tasarımına yardımcı olur ve yüksek verimli tarama sağlar.

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

1. Protein-peptit arayüzünün ilk hazırlanması
<ol><li>Protein-protein kompleksinin yapısının indirilmesi<ol><li>Protein Veri Bankası (PDB) ana sayfasına (https://www.rcsb.org/) gidin ve ana arama kutusuna protein-protein kompleksinin yapısı için PDB ID'yi yazın (Şekil 2A). Bu çalışmada örnek olarak kullanılan IRF5 dimerinin yapısı için PDB ID'si 3DSH19'dur.</li>
		<li>İstenen yapı için ana sayfada, Dosyaları İndir'e (Şekil 2B) ve ardından Biyolojik Montaj 1'e (PDB - gz) (Şekil 2C) tıklayın. NOT: PDB veritabanında, aynı monomerler tarafından oluşturulan birçok protein kompleksinin yapıları, PDB dosyasında yalnızca bir monomerin (asimetrik birim) yapısının saklandığı biyolojik düzenekler olarak temsil edilir. Multimerin yapısı, bu durumda, IRF5 dimer, asimetrik birimin iki örneğini içeren biyolojik düzenek olarak indirilmelidir. Bu protokolün sonraki adımlarını kolaylaştırmak için, önce iki monomer ayrılır ve bunlara farklı zincir kimlikleri atanır.</li>
		<li>İndirilen yapıyı UCSF Chimera20'de açın ve Tools &gt; Structure Editing &gt; Change Chain IDS'e tıklayın. Bu örnekte, biyolojik düzenekteki her iki zincir de A olarak adlandırılmıştır. İkinci zinciri ( #0.2 etiketli) B olarak yeniden adlandırın ve Tamam'a tıklayın.</li>
		<li>Model Paneli&gt; Sık Kullanılanlar'a tıklayın ve ardından iki zinciri içeren modeli seçin. Her zinciri farklı bir modele ayırmak için Grupla/Grubu Çöz düğmesine tıklayın. Ardından, iki modeli seçin ve Kopyala/Birleştir düğmesine tıklayın. Birleştirilmiş model için yeni bir ad girin, Close Source Models (Kaynak Modellerini Kapat) seçeneğini işaretleyin ve OK (Tamam) düğmesini tıklatın.</li>
		<li>&gt; Zincir Seç'e tıklayın ve dimerdeki her zincirin artık A ve B olmak üzere farklı bir harfle tanımlandığını onaylayın.</li>
		<li>Düzenlenen yapıyı, protokolün sonraki adımlarında kullanılacak olan farklı bir PDB dosyasına kaydetmek için Dosya &gt; PDB'yi Kaydet'i kullanın (burada IRF5_dimer.pdb adı kullanılmıştır).</li>
	</ol></li>
</ol><img alt="Figure 2" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/66314/66314fig02.jpg"> Şekil 2: Bu çalışmada temsili bir örnek olarak kullanılan yapı için Protein Veri Bankası (PDB) sayfası. (A) Hedef yapının PDB katılım kodunu tanıtmak için arama kutusu. (B) Yapıyı çeşitli formatlarda indirmek için menü. (C) Yapı asimetrik bir birim olarak kaydedildiğinde biyolojik düzenekleri indirme seçenekleri (daha fazla ayrıntı için bkz. adım 1.1.2). <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/66314/66314fig02large.jpg" target="_blank">Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.</a>
<ol start="2"><li>Ligand proteinindeki hedef segmentin belirlenmesi<ol><li>BUDE Alanine Scan sunucusuna (https://pragmaticproteindesign.bio.ed.ac.uk/balas/) gidin. Structure Upload (Yapı Yükleme) altındaki Choose File (Dosya Seç) düğmesine tıklayın ve adım 1.1.6'da kaydedilen PDB dosyasını seçin.</li>
		<li>Sonraki sayfada, yapının doğru şekilde yüklenip yüklenmediğini kontrol edin (Şekil 3A) ve sunucuda iş için bir ad girin (Şekil 3B).</li>
		<li>Reseptör (A) ve ligand (B) olarak muamele görecek olan PDB'den zincirleri ayarlayın (Şekil 3C). Ardından, işi göndermek için Taramayı Başlat düğmesine tıklayın.</li>
		<li>İş bittiğinde, sonuçlar sayfasını açmak için Sonuçları Göster'e tıklayın (Şekil 4). NOT: Sonuçlar sayfasında, ligand yapısından gelen kalıntılar, serbest enerjideki tahmini değişimlerine (ΔΔG) göre renklendirilir ve daha yüksek değerlere sahip olanlar kırmızı ile renklendirilir.</li>
		<li>Kalıntı listesinden, hedef bağlama yüzeyi ile daha iyi etkileşime gireceği tahmin edilen kalıntı gerginliğini seçin. Bu kalıntıların serbest enerji (ΔΔG) farkı için daha yüksek değerleri kümelediğinden emin olun. Bu örnekte, Leu424 ve Ser436 kalıntıları arasındaki segment seçilmiştir ( Şekil 4'ün sağ panelinde kırmızı bir kutu ile vurgulanmıştır).</li>
	</ol></li>
	<li>Dizi çeşitlendirmesi için protein-peptit arayüzünün hazırlanması<ol><li>Adım 1.1.6'da kaydedilen PDB dosyasını Chimera'da açın ve hedef alt birimlerin yapısında eksik atom veya bağ olup olmadığını kontrol edin.</li>
		<li>Orijinal yapı ile birlikte kristalize edilmiş tüm küçük molekülleri, iyonları ve çözücüleri silin. Bunu yapmak için, Kalıntı &gt; Seç'e tıklayın ve ardından standart amino asitler dışındaki tüm molekülleri seçin. Ardından, Atomlar/Bağlar &gt; Eylemler'e tıklayın ve Sil'e tıklayın.</li>
		<li>Ligand zincirini, adım 1.2.5'te seçilen en iyi etkileşime giren segmente kırpın. Bunu yapmak için, Sık Kullanılanlar ve Sıra'ya tıklayın ve ardından ligand (B) olarak kabul edilen zincire tıklayın. Sıra panelinde, 424 ve 436 konumları arasındakiler dışındaki tüm kalıntıları seçmek için fareyi sürükleyin. Bu kalıntıları silmek için Atomlar/Bağlar &gt; Eylemler'e ve Sil'e tıklayın.</li>
		<li>Düzenlenen yapıyı, protokolün sonraki adımlarında kullanılan farklı bir PDB dosyasına kaydetmek için Dosya &gt; PDB'yi Kaydet'i kullanın (burada IRF5_interface.pdb adı kullanılmıştır).</li>
	</ol></li>
</ol><img alt="Figure 3" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/66314/66314fig03.jpg"> Resim 3: BUDE Alanin Scan sunucusunda reseptör ve ligand seçimi. (A) Protein-protein kompleksinin grafik gösterimi. (B) Sunucudaki işin adını girmek için metin kutusu. (C) Reseptör ve ligand olarak kabul edilecek zincirleri etkileşimli olarak seçmek için panel (daha fazla ayrıntı için bkz. adım 1.2). <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/66314/66314fig03large.jpg" target="_blank">Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.</a>
<img alt="Figure 4" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/66314/66314fig04.jpg"> Şekil 4: BUDE Alanine Scan sunucusunun sonuç sayfası. Ligand dizisindeki potansiyel en iyi etkileşime giren segment kırmızı bir kutu ile gösterilir. Sol panelde, tahmin edilen daha yüksek enerji katkısına (Leu433) sahip kalıntı yeşil renkle vurgulanmıştır. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/66314/66314fig04large.jpg" target="_blank">Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.</a>
2. Dizi çeşitlendirmesi
NOT: Aşağıdaki adımlarda, rosetta_main , genellikle /opt/rosetta_src_<version>_bundle/main/</version> konumunda bulunan ana Rosetta kurulum dizinine atıfta bulunur, burada <version></version> kurulu Rosetta sürümünü gösterir. Ayrıca, Rosetta uygulamalarının sistem genelinde erişilebilir olduğu varsayılmaktadır; Durum böyle değilse, yürütülebilir dosyalara giden tam yolun sağlanması gerekir. Kaynaktan derlendiğinde, bu yürütülebilir dosyalar /rosetta_main/source/bin/ dizininde bulunur.
<ol><li>Amino asit yan zincirlerinin ilk optimizasyonu<ol><li>Adım 1.3.4'te kaydedilen düzenlenmiş yapıyı Rosetta uygulamaları tarafından erişilebilen bir Linux konumuna kopyalayın.</li>
		<li>Dizi çeşitlendirmesinden önce baz yapısının tüm amino asit yan zincirlerinin yeniden paketlenmesini gerçekleştirmek için Rosetta'nın FixBB uygulamasını kullanın. Bu işlemde, tüm amino asit yan zincirlerinin oryantasyonu, enerjiyi en aza indirmek ve kompleksin stabilitesini artırmak için optimize edilir. Bunu yapmak için aşağıdaki komutu çalıştırın: <img alt="Equation 1" src="/files/ftp_upload/66314/66314eq01v2.jpg" style="margin: auto;"> NOT: Bu komut, ek bir sayısal sonek (bu örnekte IRF5_interface_0001.pdb ) ile orijinal yapının adını taşıyan bir PDB dosyası çıktısı verir.</li>
		<li>Protokolün bir sonraki adımını kolaylaştırmak için, aşağıdaki komutu kullanarak yeniden paketlenmiş PDB dosyasını _repack sonekiyle yeniden adlandırın: MV IRF5_interface_0001.PDB IRF5_repack.pdb</li>
	</ol></li>
	<li>Dizi çeşitlendirmesi<ol><li>Aşağıdaki komutu kullanarak gerçek dizi çeşitlendirme adımını gerçekleştirmek için Pepspec'i tasarım modunda çalıştırın: <img alt="Equation 2" src="/files/ftp_upload/66314/66314eq02.jpg" style="margin: auto;"> Aşağıdakiler genel seçeneklerdir:<ul style="list-style-type: square;"><li>-s giriş dosyasını gösterir (adım 2.1.3'te oluşturulan yeniden paketlenmiş PDB dosyası).</li>
			<li>-o , çıktı dosyalarını adlandırmak için öneki belirtir.</li>
			<li>- veritabanı, ana Rosetta 3 veritabanının yolunu gösterir.</li>
			<li>-ex1, -ex2 ve extrachi_cutoff rotamer kitaplık seçenekleridir (daha fazla ayrıntı için Pepspec belgelerine bakın).</li>
			<li>-overwrite , uygulamaya önceki yinelemeler tarafından oluşturulan önceden var olan olası çıktıların üzerine yazmasını söyler.</li>
		</ul>Aşağıdakiler, kendi başına dizi çeşitlendirmesi ile ilgili seçeneklerdir:<ul style="list-style-type: square;"><li>-pepspec:pep_chain , ligand (bu örnekte 'b') olarak kabul edilen PDB zincirlerini belirtir.</li>
			<li>-pepspec:native_pep_anchor , çapa olarak kullanılan amino asit kalıntısını gösterir (bu örnekte, ligand peptidinin 10. pozisyonundaki Leu kalıntısı).</li>
			<li>-pepspec:n_peptides çıktı alınacak peptit yapılarının sayısını gösterir.</li>
			<li>-pepspec:no_prepack_prot uygulamaya giriş tabanı yapısında yeniden paketlemeyi atlamasını söyler (çünkü bu daha önce adım 2.1'de gerçekleştirilmiştir). NOT: Ana Pepspec çıktısı, .pdbs sonekiyle (örnekte IRF5.pdbs) çıkış öneki kullanılarak adlandırılan, tasarım aşamasından kaynaklanan peptitler için PDB dosyalarını içeren bir dizindir. Ek olarak, Pepspec, dizi çeşitlendirme adımının bir parçası olarak test edilen tüm kabul edilen peptit dizilerini ve bunlara karşılık gelen Rosetta enerji puanlarını, çıktı önekinden sonra adlandırılan sekmeyle ayrılmış bir metin dosyasında çıkarır. spec soneki (örnekte IRF5.spec). Bu çalışmada açıklanan protokol, gerçek peptit tasarımından ziyade amino asit tercihlerini tahmin etmeyi amaçladığından, sonraki adımlar .pdbs dizinindeki PDB yapıları yerine IRF5.spec kullanır.</li>
		</ul></li>
	</ol></li>
</ol>3. Amino asit tercihlerinin tahmini
<ol><li>PWM hesaplama<ol><li>Bir PWM oluşturmak için Rosetta paketinde bulunan gen_pepspec_pwm.py betiğini kullanın. Bu komut dosyasını çalıştırmak için aşağıdaki komutu kullanın: <img alt="Equation 3" src="/files/ftp_upload/66314/66314eq03v3.jpg" style="margin: auto;"> nerede:<ul style="list-style-type: square;"><li>IRF5.spec , adım 2.2'de oluşturulan Pepspec çıktı dosyasıdır.</li>
			<li>-1 , dizide ek N-terminal kalıntısı olmadığını ve bu nedenle PWM'deki konumların 1 tabanlı olduğunu gösterir.</li>
			<li>0,2 , komut dosyasına yalnızca Pepspec çıktısından en iyi puan alan 'lik peptitleri dikkate almasını söyler (varsayılan değer 0,1'dir, 'a karşılık gelir).</li>
			<li>interface_score , komut dosyasına, Pepspec çıktı dosyasında bulunan çeşitli Rosetta puanlarından biri olan arayüz puanına göre peptitleri sıralamasını söyler. NOT: Bu komut dosyası, biri hesaplanan PWM ( .pwm sonekiyle) ve diğeri PWM'yi hesaplamak için kullanılan peptitlerin alt kümesinin dizileri için ( .seq sonekiyle) olmak üzere iki çıktı dosyası oluşturur. Bu dosyaların adları, sıralama için kullanılan peptitlerin skorunu ve fraksiyonunu da içerir. Bu örnekte, bu dosyalar sırasıyla IRF5_interface_score_0.2.pwm ve IRF5_interface_score_0.2.seq olarak adlandırılmıştır.</li>
		</ul></li>
	</ol></li>
	<li>Dizi logosu oluşturma<ol><li>WebLogo sunucusuna (https://weblogo.berkeley.edu/logo.cgi)21 gidin ve Sıra Verilerini Yükle'nin yanındaki Dosya Seç düğmesine tıklayın. Adım 3.1.1'de (bu örnekte IRF5_interface_score_0.2.seq) oluşturulan peptit dizilerini içeren dosyayı yükleyin.</li>
		<li>Giriş uzunluğuna göre logonun istediğiniz biçimini ve boyutunu seçin. Örnek, PDF biçimini ve 15 cm x 12 cm boyutunu kullanır. Logo Oluştur'a tıklayın.</li>
	</ol></li>
</ol>

<meta charset="utf8"></head><body>Protein-Protein Bağlanma Arayüzlerinin Amino Asit Tercihlerini Tahmin Etmek

<ol><li>Kim, P. M., Lu, L. J., Xia, Y., Gerstein, M. B. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Relating+three-dimensional+structures+to+protein+networks+provides+evolutionary+insights%5BTitle%5D)+AND+%22Science%22%5BJournal%5D)">Relating three-dimensional structures to protein networks provides evolutionary insights.</a> Science. 314 (5807), 1938-1941 (2006).</li>
<li>Schreiber, G., Keating, A. E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Protein+binding+specificity+versus+promiscuity%5BTitle%5D)+AND+%22Current+Opinion+in+Structural+Biology%22%5BJournal%5D)">Protein binding specificity versus promiscuity.</a> Current Opinion in Structural Biology. 21 (1), 50-61 (2011).</li>
<li>Erijman, A., Aizner, Y., Shifman, J. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Multispecific+recognition%3A+Mechanism%2C+evolution%2C+and+design%5BTitle%5D)+AND+%22Biochemistry%22%5BJournal%5D)">Multispecific recognition: Mechanism, evolution, and design.</a> Biochemistry. 50 (5), 602-611 (2011).</li>
<li>Fromer, M., Shifman, J. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Tradeoff+between+stability+and+multispecificity+in+the+design+of+promiscuous+proteins%5BTitle%5D)+AND+%22PLoS+Computational+Biology%22%5BJournal%5D)">Tradeoff between stability and multispecificity in the design of promiscuous proteins.</a> PLoS Computational Biology. 5 (12), e1000627(2009).</li>
<li>Xie, T., Zmyslowski, A. M., Zhang, Y., Radhakrishnan, I. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Structural+basis+for+multispecificity+of+MRG+domains%5BTitle%5D)+AND+%22Structure%22%5BJournal%5D)">Structural basis for multispecificity of MRG domains.</a> Structure. 23 (6), London, England. 1049-1057 (2015).</li>
<li>Hendler, A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Human+SIRT1+multispecificity+is+modulated+by+active-site+vicinity+substitutions+during+natural+evolution%5BTitle%5D)+AND+%22Molecular+Biology+and+Evolution%22%5BJournal%5D)">Human SIRT1 multispecificity is modulated by active-site vicinity substitutions during natural evolution.</a> Molecular Biology and Evolution. 38 (2), 545-556 (2021).</li>
<li>Teilum, K., Olsen, J. G., Kragelund, B. B. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((On+the+specificity+of+protein-protein+interactions+in+the+context+of+disorder%5BTitle%5D)+AND+%22The+Biochemical+Journal%22%5BJournal%5D)">On the specificity of protein-protein interactions in the context of disorder.</a> The Biochemical Journal. 478 (11), 2035-2050 (2021).</li>
<li>Pelay-Gimeno, M., Glas, A., Koch, O., Grossmann, T. N. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Structure-based+design+of+inhibitors+of+protein-protein+interactions%3A+Mimicking+peptide+binding+epitopes%5BTitle%5D)+AND+%22Angewandte+Chemie+%28International+ed.+in+English%29%22%5BJournal%5D)">Structure-based design of inhibitors of protein-protein interactions: Mimicking peptide binding epitopes.</a> Angewandte Chemie (International ed. in English). 54 (31), 8896-8927 (2015).</li>
<li>Wang, Y., Xue, P., Cao, M., Yu, T., Lane, S. T., Zhao, H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Directed+evolution%3A+Methodologies+and+applications%5BTitle%5D)+AND+%22Chemical+Reviews%22%5BJournal%5D)">Directed evolution: Methodologies and applications.</a> Chemical Reviews. 121 (20), 12384-12444 (2021).</li>
<li>Liu, J., Cropp, T. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Rational+protein+sequence+diversification+by+multi-codon+scanning+mutagenesis%5BTitle%5D)+AND+%22Methods+in+Molecular+Biology%22%5BJournal%5D)">Rational protein sequence diversification by multi-codon scanning mutagenesis.</a> Methods in Molecular Biology. 978, 217-228 (2013).</li>
<li>Wei, H., Li, X. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Deep+mutational+scanning%3A+A+versatile+tool+in+systematically+mapping+genotypes+to+phenotypes%5BTitle%5D)+AND+%22Frontiers+in+Genetics%22%5BJournal%5D)">Deep mutational scanning: A versatile tool in systematically mapping genotypes to phenotypes.</a> Frontiers in Genetics. 14, 1087267(2023).</li>
<li>Bratulic, S., Badran, A. H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Modern+methods+for+laboratory+diversification+of+biomolecules%5BTitle%5D)+AND+%22Current+Opinion+in+Chemical+Biology%22%5BJournal%5D)">Modern methods for laboratory diversification of biomolecules.</a> Current Opinion in Chemical Biology. 41, 50-60 (2017).</li>
<li>Humphris, E. L., Kortemme, T. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Prediction+of+protein-protein+interface+sequence+diversity+using+flexible+backbone+computational+protein+design%5BTitle%5D)+AND+%22Structure%22%5BJournal%5D)">Prediction of protein-protein interface sequence diversity using flexible backbone computational protein design.</a> Structure. 16 (12), 1777-1788 (2008).</li>
<li>King, C. A., Bradley, P. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Structure-based+prediction+of+protein-peptide+specificity+in+Rosetta%5BTitle%5D)+AND+%22Proteins%22%5BJournal%5D)">Structure-based prediction of protein-peptide specificity in Rosetta.</a> Proteins. 78 (16), 3437-3449 (2010).</li>
<li>Ibarra, A. A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Predicting+and+experimentally+validating+hot-spot+residues+at+protein-protein+interfaces%5BTitle%5D)+AND+%22ACS+Chemical+Biology%22%5BJournal%5D)">Predicting and experimentally validating hot-spot residues at protein-protein interfaces.</a> ACS Chemical Biology. 14 (10), 2252-2263 (2019).</li>
<li>Chen, W., Srinath, H., Lam, S. S., Schiffer, C. A., Royer, W. E., Lin, K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Contribution+of+Ser386+and+Ser396+to+activation+of+interferon+regulatory+factor+3%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Molecular+Biology%22%5BJournal%5D)">Contribution of Ser386 and Ser396 to activation of interferon regulatory factor 3.</a> Journal of Molecular Biology. 379 (2), 251-260 (2008).</li>
<li>Mancino, A., Natoli, G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Specificity+and+function+of+IRF+family+transcription+factors%3A+Insights+from+genomics%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Interferon+%26+Cytokine+Research%22%5BJournal%5D)">Specificity and function of IRF family transcription factors: Insights from genomics.</a> Journal of Interferon & Cytokine Research. 36 (7), 462-469 (2016).</li>
<li>Schwanke, H., Stempel, M., Brinkmann, M. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Of+keeping+and+tipping+the+balance%3A+Host+regulation+and+viral+modulation+of+IRF3-dependent+IFNB1+expression%5BTitle%5D)+AND+%22Viruses%22%5BJournal%5D)">Of keeping and tipping the balance: Host regulation and viral modulation of IRF3-dependent IFNB1 expression.</a> Viruses. 12 (7), 33(2020).</li>
<li>Chen, W., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Insights+into+interferon+regulatory+factor+activation+from+the+crystal+structure+of+dimeric+IRF5%5BTitle%5D)+AND+%22Nature+Structural+%26+Molecular+Biology%22%5BJournal%5D)">Insights into interferon regulatory factor activation from the crystal structure of dimeric IRF5.</a> Nature Structural & Molecular Biology. 15 (11), 1213-1220 (2008).</li>
<li>Pettersen, E. F., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((UCSF+Chimera-A+visualization+system+for+exploratory+research+and+analysis%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Computational+Chemistry%22%5BJournal%5D)">UCSF Chimera-A visualization system for exploratory research and analysis.</a> Journal of Computational Chemistry. 25, 1605-1612 (2004).</li>
<li>Crooks, G. E., Hon, G., Chandonia, J. -M., Brenner, S. E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((WebLogo%3A+a+sequence+logo+generator%5BTitle%5D)+AND+%22Genome+Research%22%5BJournal%5D)">WebLogo: a sequence logo generator.</a> Genome Research. 14 (6), 1188-1190 (2004).</li>
<li>Panne, D., McWhirter, S. M., Maniatis, T., Harrison, S. C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Interferon+regulatory+factor+3+is+regulated+by+a+dual+phosphorylation-dependent+switch%5BTitle%5D)+AND+%22The+Journal+of+Biological+Chemistry%22%5BJournal%5D)">Interferon regulatory factor 3 is regulated by a dual phosphorylation-dependent switch.</a> The Journal of Biological Chemistry. 282 (31), 22816-22822 (2007).</li>
<li>Weihrauch, D., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((An+IRF5+decoy+peptide+reduces+myocardial+inflammation+and+fibrosis+and+improves+endothelial+cell+function+in+tight-skin+mice%5BTitle%5D)+AND+%22PloS+One%22%5BJournal%5D)">An IRF5 decoy peptide reduces myocardial inflammation and fibrosis and improves endothelial cell function in tight-skin mice.</a> PloS One. 11 (4), e0151999(2016).</li>
<li>Mori, M., Yoneyama, M., Ito, T., Takahashi, K., Inagaki, F., Fujita, T. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Identification+of+Ser-386+of+interferon+regulatory+factor+3+as+critical+target+for+inducible+phosphorylation+that+determines+activation%5BTitle%5D)+AND+%22The+Journal+of+Biological+Chemistry%22%5BJournal%5D)">Identification of Ser-386 of interferon regulatory factor 3 as critical target for inducible phosphorylation that determines activation.</a> The Journal of Biological Chemistry. 279 (11), 9698-9702 (2004).</li>
<li>Smith, C. A., Kortemme, T. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Predicting+the+tolerated+sequences+for+proteins+and+protein+interfaces+using+RosettaBackrub+flexible+backbone+design%5BTitle%5D)+AND+%22PloS+One%22%5BJournal%5D)">Predicting the tolerated sequences for proteins and protein interfaces using RosettaBackrub flexible backbone design.</a> PloS One. 6 (7), e20451(2011).</li>
<li>Rubenstein, A. B., Pethe, M. A., Khare, S. D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((MFPred%3A+Rapid+and+accurate+prediction+of+protein-peptide+recognition+multispecificity+using+self-consistent+mean+field+theory%5BTitle%5D)+AND+%22PLoS+Computational+Biology%22%5BJournal%5D)">MFPred: Rapid and accurate prediction of protein-peptide recognition multispecificity using self-consistent mean field theory.</a> PLoS Computational Biology. 13 (6), e1005614(2017).</li>
</ol>

İki protein arasındaki etkileşim genellikle kısa amino asit segmentlerinin, protein-peptit arayüzlerine benzeyen peptit bağlama alanlarına bağlanmasını içerir. Bu tür protein-protein etkileşimlerinde (PPI) yer alan reseptör proteinleri, genellikle multispesifisite 1,2 olarak bilinen bir özellik olan belirli bir örtüşen ancak farklı ligand dizileri setini tanıma yeteneğine sahiptir. Multispesifik tanıma, birçok hücresel proteinin bir özelliğidir, ancak enzimlerde ve hücre sinyal proteinlerinde özellikle dikkat çekicidir3. Multispesifik bağlanma bölgeleri ile etkileşime giren proteinler genellikle dizilimlerinde daha fazla ve daha az korunmuş bölgelerin bir kombinasyonuna sahiptir 4,5,6. Bu senaryoda, daha fazla korunmuş dizi motifleri, sıkı moleküler etkileşimlerde yer alır. Tersine, daha değişken diziler, reseptör bağlanma bölgesindeki bir şekilde izin verilen yüzeylerle etkileşime girer. Genellikle, bu daha az korunmuş ancak yine de işlevsel olarak ilgili segmentler, tanımlanmış ikincil yapı modellerinden yoksun döngülerdir veya içsel olarak düzensiz proteinlerin tipik olanları gibi daha dinamik konformasyonlara sahiptir7.
Bağlanma bölgelerinin potansiyel peptit ligandlarının tanımlanması, genellikle karşılık gelen PPI'lere müdahale edebilen aracıların tasarımında ilk adımdır8. Bununla birlikte, çok spesifik bağlanma bölgelerinin ligandlarında çoğu dizi pozisyonunda en sık görülen tek bir amino asit kalıntısı bulmak genellikle olası değildir. Bunun yerine, bu bölgeler kimyasal özelliklerine göre belirli bir amino asit sınıfı için özel tercihlere sahip olabilir, örneğin aspartat veya glutamat gibi asidik ve negatif yüklü amino asitler, fenilalanin gibi hacimli aromatik amino asitler veya alifatik amino asitler alanin, valin, lösin veya izolösin gibi daha hidrofobik kalıntılar3. Yönlendirilmiş evrim9, çoklu kodon tarama mutajenez10 ve derin mutasyon taraması11 dahil olmak üzere çeşitli deneysel yöntemler, protein bağlanma bölgelerinin amino asit tercihleri hakkında bilgi sağlayabilir. Bu yöntemlerin tümü, orijinal ligandlara mutasyonların eklenmesine ve bunların reseptör proteininin işlevi üzerindeki etkilerinin daha fazla analiz edilmesine dayanan dizi çeşitlendirmesi yaklaşımını takip eder (kapsamlı bir inceleme için Bratulic ve Badran12'ye bakınız). Bununla birlikte, bu yöntemler genellikle büyük dizi kitaplıklarının araştırılmasını gerektirir ve bu da onları daha hantal, maliyetli ve zaman alıcı hale getirir.
Çok spesifik bağlanma bölgelerinin amino asit tercihlerini çıkarmak için kullanılan hesaplama yöntemleri, ıslak laboratuvar yöntemlerinin sınırlamalarını aşma potansiyeline sahiptir. Bunlar arasında, in silico dizi çeşitlendirme yaklaşımı, PPI13'ün yapısal plastisitesini karakterize etmenin bir yolu olarak ligand dizisindeki çok çeşitli amino asit replasmanlarının enerjik etkisini değerlendirir. Bu yöntem, reseptör bağlanma bölgesine bağlı peptit ligandının yapısı veya modeli ile başlar ve daha sonra ligand dizisine mutasyonlar getirir. İstatistiksel ve enerji puanlama fonksiyonları daha sonra bu mutasyonların stabilite ve bağlanma afinitesi üzerindeki etkisini değerlendirmek için kullanılır. Değerlendirme aşamasından elde edilen en iyi skor ligand dizileri seti daha sonra amino asit tercihlerini hesaplamak için kullanılabilir. Bu strateji, çok yüksek sayıda ligand dizisini verimli bir şekilde işleme potansiyeline sahiptir. Bu nedenle, genellikle ıslak laboratuvar yaklaşımlarında işlenebilen daha sınırlı sayıda diziden hesaplananlara kıyasla amino asit tercihlerinin daha eksiksiz ve tutarlı bir çıkarımını sağlayabilir.
Rosetta moleküler modelleme paketi14'ün Pepspec uygulaması, peptit tasarım modunun önemli bir adımı olarak dizi çeşitlendirmesini gerçekleştiren bir araçtır. Bu uygulama, sonraki adımlar için bir çapa olarak kullanılan, uzunluk olarak tek bir amino asit kalıntısına kadar bağlı bir peptit ile reseptör proteininin bir yapısını veya modelini gerektirir. Bağlı peptitin dizisi daha sonra genişletilir (gerekirse) ve çok sayıda varsayılan peptit ligandı oluşturmak için çeşitlendirilir. Bu peptitlerin bağlanma afinitesi daha sonra en iyi tahmin edilen bağlanma skorlarına sahip olanları seçmek için esnek omurga peptit yerleştirme ile değerlendirilir. Bu uygulamanın ana çıktısı, tasarım aşamasının sonunda seçilen en iyi peptit adayları olmasına rağmen, bu aşamada kabul edilen çok daha büyük peptit seti, hedef bağlanma bölgesinin amino asit tercihlerini hesaplamak için de kullanılabilir. Amino asit tercihleri, bir konum ağırlık matrisi (PWM) veya daha görsel bir dizi logosu olarak temsil edilen ligand dizisinin konumu başına her bir amino asit kalıntısının frekansı olarak hesaplanır.
Bu makalede, bir PPI'da yer alan bir reseptör proteininin bağlanma yüzeyinin amino asit tercihlerini tahmin etmek için bir protokol açıklıyoruz. Protokol, protein-ligandın doğrusal bir segmentinin reseptör proteinine bağlandığı bilinen PPI'lara odaklanmıştır, bu nedenle senaryo bir protein-peptit arayüzü olarak modellenebilir. Bu senaryoda, liganddan korunan motifler tipik olarak reseptör bağlanma bölgesindeki tanımlanmış ceplerle etkileşime girer, ancak PPI'da yer alan tüm ligand segmenti daha az korunmuş bölgeler içerebilir. Protokolün ana adımlarını özetleyen bir akış şeması Şekil 1'de gösterilmektedir. Protokol, protein-protein kompleksinin 3D yapısı ile başlar ve ligand proteinini potansiyel olarak en iyi etkileşime giren segmente indirgeyerek reseptör proteinini sağlam bırakır. En iyi etkileşime giren segment, etkileşen iki protein arasındaki sıcak nokta kalıntılarını tanımlamak için hesaplamalı alanin tarama mutajenezi gerçekleştiren BUDE Alanin Tarama sunucusu15 kullanılarak çıkarılır. Bu yaklaşımda, liganddan gelen kalıntılar ayrı ayrı alanin ile değiştirilir ve daha sonra serbest enerjideki veya kompleksin stabilitesindeki (ΔΔG) tahmini değişiklik, hedef PPI için karşılık gelen kalıntının alaka düzeyini çıkarmak için kullanılır. En iyi etkileşime giren segment çıkarıldıktan sonra, reseptör proteini ile olan kompleksi, dizi çeşitlendirmesini gerçekleştirmek için Pepspec'e gönderilen baz yapı olarak kullanılır.
<img alt="Figure 1" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/66314/66314fig01.jpg"> Şekil 1: Bu çalışmada önerilen protokolün ana adımlarına genel bakış. Sayılar, protokol bölümündeki adım numaralarıyla eşleşir. Metinde anlatılan örnek olarak kullanılan protein-protein kompleksi ile figürler yapılmıştır. Bu komplekste, reseptör olarak kabul edilen protein zinciri pembe renkle gösterilirken, ligand olarak kabul edilen zincir açık mavi renkle gösterilir ve tahmin edilen en iyi etkileşime giren segmenti kırmızı renkle vurgulanır. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/66314/66314fig01large.jpg" target="_blank">Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.</a>
Önerilen protokolün sınırlamalarından biri, protein-peptit arayüzünün çözülmüş bir yapısı için gerekliliktir. Protokol alternatif olarak hedef protein-peptit arayüzünün bir modeli ile başlayabilir, ancak spesifik modelleme adımları burada açıklanmamıştır. Ayrıca, protokol herhangi bir işletim sistemini çalıştıran kişisel bir bilgisayarda yürütülebilse de, Rosetta uygulamalarını içeren adımlar için bir Linux ortamı gereklidir. Genellikle Pepspec tarafından gerçekleştirilen çok sayıda yineleme nedeniyle dizi çeşitlendirme adımı için bir bilgisayar kümesi de şiddetle tavsiye edilir.
Önerilen protokolün uygulanması, insan interferon düzenleyici faktör (IRF) ailesinin bir üyesi olan IRF5'in teklif yüzeyinin amino asit tercihlerinin tahmini ile gösterilmiştir. Bu proteini örnek olarak seçtik, çünkü aktivasyonu sırasında iki alt birim, yapısı iyi karakterize edilmiş bir dimer oluşturmak üzere bağlanır16. IRF dimerlerinde bağlanma, bir alt birimin bağlanma yüzeyini sağladığı ve diğerinin pLxIS17,18 adı verilen kısa korunmuş bir motif içeren bir bölge aracılığıyla etkileşime girdiği bir protein-peptit arayüzü olarak modellenebilir. Ek olarak, IRF alt birimlerine bağlanma çok spesifiktir; bu nedenle, koaktivatörler18 olarak bilinen diğer hücresel proteinlerle homodimerler, heterodimerler ve kompleksler oluşturabilirler.

<table><tbody><tr><td>BUDE Alanine Tarama Sunucusu</td><td>Edinburgh Üniversitesi</td><td>https://pragmaticproteindesign.bio.ed.ac.uk/balas/</td> <td>doi: 10.1021/acschembio.9b00560</td></tr><tr><td>Rosetta Modelleme Yazılımı</td><td>Rosetta Commons</td><td>https://www.rosettacommons.org/software</td><td>doi: 10.1002/prot.22851</td></tr><tr><td>UCSF Chimera</td><td>California Üniversitesi San Francisco</td><td>https://www.cgl.ucsf.edu/chimera/</td> <td>doi: 10.1002/ JCC.20084</td></tr></tbody></table>

protein-protein etkileşimlerinde görev alan potansiyel olarak Çok spesifik peptit bağlayıcı alanların amino asit tercihlerinin hesaplamalı tahmini

Computational Prediction of Amino Acid Preferences of Potentially Multispecific Peptide-Binding Domains Involved in Protein-Protein Interactions

Bu makalede, insan interferon düzenleyici faktörler olarak bilinen bir transkripsiyon faktörleri ailesinin bir üyesi olan IRF5'in bağlanma yüzeyinin amino asit tercihlerini tahmin etmek için bir protokol tanımladık. Bu proteinler, doğuştan gelen ve adaptif bağışıklık tepkilerinin düzenleyicileridir ve çeşitli bağışıklık hücrelerinin farklılaşmasına ve aktivasyonuna katılırlar. IRF alt birimleri, diğer hücresel proteinlerle homodimerler, heterodimerler ve kompleksler oluşturabilen oldukça plastik ve çok spesifik bağlanma yüzeylerine sahiptir17,18. Dimerizasyonun bu faktörlerin aktivasyonunda ilk adım olduğu düşünülmektedir ve çoğu aile üyesinde çoklu serin/treonin kalıntılarının fosforilasyonu ile tetiklenir18. Dimerizasyon sırasında, her bir monomer, dizilerinin C-terminal bölgesine doğru yerleştirilmiş, pLxIS adı verilen yüksek oranda korunmuş bir motif aracılığıyla diğer monomerin teklif yüzeyi ile etkileşime girer. pLxIS kısaltması, bir polar amino asidi ('p') sırayla tanıyan, ardından yüksek frekanslı lösin ('L') ve izolösin ('I') olan iki pozisyonun izlediği, herhangi bir amino asit ('x') tarafından işgal edilen bir pozisyonla ayrılan ve ardından fosforile edilebilir bir serin kalıntısı (bu örnekte Ser436) olan bağlanma yüzeyinin amino asit tercihlerini temsil eder. pLxIS motifininki de dahil olmak üzere çeşitli serin kalıntılarının fosforilasyonu, bir monomerin C-terminal segmentinin bükülmesini ve bunun diğer monomerin19,22 bağlanma yüzeyi ile etkileşimini teşvik eder.
Burada açıklanan protokol, monomerlerden birinin keyfi olarak PPI'daki reseptör olarak kabul edildiği, diğerinin ise pLxIS motifini içeren ligand olarak kabul edildiği IRF5 dimer19'un 3 boyutlu bir yapısı ile başladı. Reseptör bağlanma bölgesi ile etkileşime giren ligand segmentini daha iyi tanımlamak için, hesaplamalı alanin tarama mutajenezi gerçekleştirdik (adım 1.2). Tahmin edilen segment, 424 ila 436 pozisyonlarından 13 amino asit kalıntısından oluşuyordu ve pLxIS motifi Arg432'de başlıyordu. Orijinal dimerin yapısı daha sonra, ligand olarak kabul edilen monomer dizisinin tahmin edilen en iyi etkileşime giren segmente kırpıldığı, diğer monomerin ise bozulmadan bırakıldığı bir peptit-protein kompleksine indirgendi (adım 1.3). Bu yapı daha sonra dizi çeşitlendirme stratejisi (bölüm 2) için girdi olarak kullanıldı ve pLxIS motifinin (Leu433) lösin kalıntısını Pepspec tarafından istenen ankraj olarak belirledi. Bu işlem 26.000'den fazla potansiyel peptit ligandı ile sonuçlandı. En iyi enerji skorlarına (5.280) sahip en üst potansiyel ligandlar, bir PWM (Şekil 5A) ve bir dizi logosu (Şekil 5B) (bölüm 3) şeklinde bağlanma yüzeyinin amino asit tercihlerini tahmin etmek için kullanıldı.
<img alt="Figure 5" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/66314/66314fig05.jpg"> Şekil 5: IRF3'ün bağlanma yüzeyinin amino asit tercihleri. (A) Peptit ligand dizisindeki (sütunlar) pozisyon başına her bir amino asit kalıntısının (satırlar) frekansını gösteren PWM. (B) Karşılık gelen amino asit frekanslarını görsel olarak temsil eden dizi logosu. Orijinal IRF5 dizisinin konumları, dizi logosunun her sütununun altında parantez içinde gösterilir. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/66314/66314fig05large.jpg" target="_blank">Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.</a>
PWM'de, her satır belirli bir amino asit kalıntısına karşılık gelirken, her sütun dizideki bir konumu temsil eder. Matrisin her hücresi, genel arka plan frekansları tarafından ağırlıklandırılmış, o konumdaki her bir amino asidin nispi frekansını içerir. Dizi logoları, amino asitlerin harflerinin istiflenmesiyle oluşturulur, böylece her konumdaki yığının toplam yüksekliği, o konumdaki genel dizinin korunumunu gösterir. Tersine, yığın içindeki tek tek harflerin yüksekliği, karşılık gelen amino asidin frekansını gösterir. Bu örnekte, hem PWM hem de dizi logosu, IRF5'in bağlanma yüzeyi ile ilgili önceki bilgilerle tutarlıdır, 432 ('p') pozisyonunda bir polar amino asit (glutamat) için daha yüksek bir tercih ve sırasıyla 433 ve 435 pozisyonlarında lösin ve izolösin için çok yüksek bir tercih. Dikkat çekici bir şekilde, 427, 429 ve 436 pozisyonlarının, orijinal IRF5 dizisinde serin tarafından işgal edilmesine rağmen aspartat için daha yüksek korumaya sahip olduğu tahmin edildi. Bu bulgu, aspartat ve glutamatın yan zincirlerindeki negatif yük fosfoserininkine benzediğinden, IRF5 dimerinin oluşumu için bu konumların fosforilasyonunun önemini kanıtlamaktadır. Aslında, önceki bir çalışma, bu serin kalıntılarının aspartat ile değiştirildiği IRF5D adı verilen bir tuzak peptidin, IRF5 aktivitesi23'ü inhibe edebildiğini bildirmiştir. Tersine, 425 pozisyonunun serin için çok yüksek bir tercihe sahip olduğu tahmin edildi, bu da bu pozisyondaki serin kalıntısının fosforile edilmemiş formda PPI'ya katılabileceğini düşündürdü. Nitekim, eşdeğer serin kalıntısının fosforilasyonunun dimerizasyonu ve diğer koaktivatörlere bağlanmayı olumsuz etkilediği diğer IRF'ler için daha önce bildirilmiştir 16,24.

Protein-Protein Etkileşimlerinde Görev Alan Potansiyel Olarak Çok Spesifik Peptit Bağlayıcı Alanların Amino Asit Tercihlerinin Hesaplamalı Tahmini

Many protein-protein interactions involve the binding of short protein segments to peptide-binding domains. Usually, such interactions require the ...

computational-prediction-amino-acid-preferences-potentially

Research

JoVE Journal

Biochemistry

Biyokimya

I-TASSER boru hattı kullanarak protein yapısal ve fonksiyonel karakterizasyonu tabanlı bir bilgisayar için yönergeler açıklanmıştır. 3D modelleri sorgu protein dizisi başlayarak, birden fazla iş parçacığı hizalanmalar kullanılarak oluşturulan yapısal montaj simülasyonları yinelemeli. Fonksiyonel çıkarımlar sonra bilinen yapı ve fonksiyonlara sahip proteinlere maçlarına göre çizilir.

Bilgisayar Tabanlı Protein Yapısı ve İşlevi Tahmin Protokolü

Exosomes HIV-1 Nef salgılanmasını altında yatan mekanizmaları incelemek için teknikler tarif edilmiştir. Nef ve protein transfeksiyon elde edilen özel kısa peptitler yapısı, işlevi, ve Nef en Salgı Değişiklik Bölgesi bağlayıcı ortakları belirlemek için istismar edildi. Bu prosedürler birçok mekanik çalışmalar genel ilgisi var.

Fonksiyonel Motifler ve Bağlama Ortaklar peptid bazlı Kimlik

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 (http://www.proteinwisdom.org). 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

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

Burada kullanılan deney, küçük moleküller ve protein hedefleri arasındaki etkileşimi tahmin etmek ve doğrulamak için hücresel termal kayma testi ile birleştirilmiş bir moleküler yerleştirme yöntemini göstermektedir.

Küçük moleküllü bileşiğin protein hedef tahmini ve validasyonu

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

Protein etkileşimleri bir hücrenin işlevi merkezinde yer alıyor. Kalorimetre ve spektroskopik teknikleri yaygın onları karakterize etmek için kullanılır. Burada Shwachman-Diamond Sendromu (SBD'ler) mutasyona uğramış protein ve Uzama faktörü benzeri 1 GTPaz (EFL1) arasındaki etkileşimi incelemek için bir araç olarak floresan anizotropi açıklar.

Protein-protein etkileşimleri çalışmak için aracı olarak floresan Anizotropi

Bu makale, lipid-proksimal bir ortamda çeşitli partner faktörlerle in vitro olarak integral membran proteinlerinin etkileşimlerini ve montajlarını değerlendirmek için bir yöntemi açıklamaktadır.

İskele Lipozomlar kullanarak Lipid-proksimal protein-protein etkileşimleri Sulandırın için İn Vitro

Protein-protein etkileşimleri bir hücrenin hem çekirdeğinde hem de sitoplazmasında meydana gelebilir. Bu etkileşimleri araştırmak için geleneksel ko-immünopresipitasyon ve modern yakınlık ligasyon testi uygulanır. Bu çalışmada, NF90-RBM3 etkileşimlerinin çekirdek ve sitoplazmadaki dağılımını görselleştirmek için bu iki yöntemi karşılaştırıyoruz.

Co-immunoprecipitation tarafından Nükleer ve Sitoplazmik Kesirler Protein-protein Etkileşim görselleştirme ve<em&gt; In Situ</em&gt; Proximity ligasyon Testi

Uyumlu esneklik proteini fonksiyonunda önemli bir rol oynamaktadır. Burada, düzenli ve düzensiz protein işlevi sürücü hızlı yapısal değişiklikleri algılama için hidrojen döteryum değişimi bağlanmış zamana bağımlı elektrosprey iyonizasyon kütle spektrometresi kullanılmasını tarif eder.

Zaman çözülmesi elektro sprey iyonizasyon Hidrojen-döteryum Değişim Kütle Spektrometre Protein Yapısı ve Dinamikleri incelenmesi için

Keşfedin protein-protein etkileşimlerinde amino asit tercihlerini hesaplamalı olarak tahmin etme yöntemini. Bu protokol, immünolojide spesifik etkileşimleri inhibe eden aracıların tasarımına yardımcı olur ve yüksek verimli tarama sağlar.

Protein-Protein Etkileşimlerinde Görev Alan Potansiyel Olarak Çok Spesifik Peptit Bağlayıcı Alanların Amino Asit Tercihlerinin Hesaplamalı Tahmini (Video) | JoVE Journal

Protein-Protein Etkileşimlerinde Görev Alan Potansiyel Olarak Çok Spesifik Peptit Bağlayıcı Alanların Amino Asit Tercihlerinin Hesaplamalı Tahmini

Daha fazla video keşfet