Предсказание структуры белка

Материал из Википедии — свободной энциклопедии
Перейти к: навигация, поиск

Предсказа́ние структу́ры белка́ (англ. protein structure prediction) — направление молекулярного моделирования, предсказание по аминокислотной последовательности трёхмерной структуры белка[1] (вторичной, третичной или четвертичной). Существенно отличается от проблемы дизайна белка (англ. protein design). Предсказание структуры белка — одна из самых важных целей биоинформатики и теоретической химии. Оно применяется в медицине (например, в фармацевтике) и биотехнологии (например, при создании новых ферментов). Каждые два года результативность существующих методов предсказания оценивается в эксперименте CASP (англ. Critical Assessment of Techniques for Protein Structure Prediction — критическая оценка технологий предсказания структуры белка).

Методы[править | править вики-текст]

Предсказание структуры белков с помощью компьютерных программ (in silico) направлено на разработку эффективных способов получение моделей белков, структура которых еще не определена экспериментально [2]. Самый успешный тип предсказания структур, известный как гомологическое моделирование, опирается на существующую "шаблонную" структуру, сходную по аминокислотной последовательности с моделируемым белком[3]. Методы предсказания структуры белков используются в развивающейся области генетической инженерии белков, с помощью которой уже получены новые третичные структуры белков [4]. Более сложной вычислительной задачей является прогнозирование межмолекулярных взаимодействий, таких как молекулярная стыковка и предсказание белок-белковых взаимодействий [5].

Процессы фолдинга и межмолекулярных взаимодействий белков и могут быть смоделированы с использованием молекулярной механики (англ.)русск., в частности, молекулярной динамики и метода Монте-Карло, которые все чаще используют преимущества параллельных и распределенных вычислений (проект Folding@home[6] или молекулярного моделирования на GPU[7])). Фолдинг небольших альфа-спиральных белковых доменов, например, белка виллин [8] или одного из белков вируса ВИЧ [9] были успешно смоделированы in silico. С помощью гибридных методов, сочетающих стандартную молекулярную динамику с квантовой механикой было исследованы электронные состояния зрительного пигмента родопсина[10].

См. также[править | править вики-текст]

Примечания[править | править вики-текст]

  1. Zaki, M. J., Bystroff, C. Protein structure prediction, Humana Press, 2008, 337 p. Фрагмент текста на Google Books
  2. Zhang Y (2008). «Progress and challenges in protein structure prediction». Current Opinions in Structural Biology 18 (3): 342–48. DOI:10.1016/j.sbi.2008.02.004. PMID 18436442.
  3. Xiang Z (2006). «Advances in homology protein structure modeling». Current Protein and Peptide Science 7 (3): 217–27. DOI:10.2174/138920306777452312. PMID 16787261.
  4. Kuhlman B, Dantas G, Ireton GC, Varani G, Stoddard BL, Baker D (2003). «Design of a novel globular protein fold with atomic-level accuracy». Science 302 (5649): 1364–68. DOI:10.1126/science.1089427. PMID 14631033. Bibcode:2003Sci...302.1364K.
  5. Ritchie DW (2008). «Recent progress and future directions in protein–protein docking». Current Protein and Peptide Science 9 (1): 1–15. DOI:10.2174/138920308783565741. PMID 18336319.
  6. Scheraga HA, Khalili M, Liwo A (2007). «Protein-folding dynamics: overview of molecular simulation techniques». Annual Review of Physical Chemistry 58: 57–83. DOI:10.1146/annurev.physchem.58.032806.104614. PMID 17034338. Bibcode:2007ARPC...58...57S.
  7. John E. Stone, James C. Phillips, Peter L. Freddolino, David J. Hardy 1, Leonardo G. Trabuco, Klaus Schulten (2007). «Accelerating molecular modeling applications with graphics processors». Journal of Computational Chemistry 28 (16): 2618–2640. DOI:10.1002/jcc.20829. PMID 17894371.
  8. Zagrovic B, Snow CD, Shirts MR, Pande VS (2002). «Simulation of folding of a small alpha-helical protein in atomistic detail using worldwide-distributed computing». Journal of Molecular Biology 323 (5): 927–37. DOI:10.1016/S0022-2836(02)00997-X. PMID 12417204.
  9. Herges T, Wenzel W (2005). «In silico folding of a three helix protein and characterization of its free-energy landscape in an all-atom force field». Physical Review Letters 94 (1). DOI:10.1103/PhysRevLett.94.018101. PMID 15698135. Bibcode:2005PhRvL..94a8101H.
  10. Hoffmann M, Wanko M, Strodel P, König PH, Frauenheim T, Schulten K, Thiel W, Tajkhorshid E, Elstner M (2006). «Color tuning in rhodopsins: the mechanism for the spectral shift between bacteriorhodopsin and sensory rhodopsin II». Journal of the American Chemical Society 128 (33): 10808–18. DOI:10.1021/ja062082i. PMID 16910676.