Предсказание структуры белка

Материал из Википедии — свободной энциклопедии
Перейти к навигации Перейти к поиску

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 код]

Предсказание структуры белков с помощью компьютерных программ (in silico) направлено на разработку эффективных способов получения 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.), 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 код]

Примечания[править | править код]

  1. Zaki, M. J., Bystroff, C. Protein structure prediction, Humana Press, 2008, 337 p. Фрагмент текста на Google Books
  2. Zhang Y. Progress and challenges in protein structure prediction (англ.) // Current Opinions in Structural Biology : journal. — 2008. — Vol. 18, no. 3. — P. 342—348. — DOI:10.1016/j.sbi.2008.02.004. — PMID 18436442.
  3. Xiang Z. Advances in homology protein structure modeling (неопр.) // Current Protein and Peptide Science. — 2006. — Т. 7, № 3. — С. 217—227. — DOI:10.2174/138920306777452312. — PMID 16787261.
  4. Kuhlman B., Dantas G., Ireton G.C., Varani G., Stoddard B.L., Baker D. Design of a novel globular protein fold with atomic-level accuracy (англ.) // Science : journal. — 2003. — Vol. 302, no. 5649. — P. 1364—1368. — DOI:10.1126/science.1089427. — Bibcode2003Sci...302.1364K. — PMID 14631033.
  5. Ritchie D.W. Recent progress and future directions in protein–protein docking (англ.) // Current Protein and Peptide Science : journal. — 2008. — Vol. 9, no. 1. — P. 1—15. — DOI:10.2174/138920308783565741. — PMID 18336319.
  6. Scheraga H.A., Khalili M., Liwo A. Protein-folding dynamics: overview of molecular simulation techniques (англ.) // Annual Review of Physical Chemistry (англ.) : journal. — 2007. — Vol. 58. — P. 57—83. — DOI:10.1146/annurev.physchem.58.032806.104614. — Bibcode2007ARPC...58...57S. — PMID 17034338.
  7. John E. Stone, James C. Phillips, Peter L. Freddolino, David J. Hardy 1, Leonardo G. Trabuco, Klaus Schulten. Accelerating molecular modeling applications with graphics processors (англ.) // Journal of Computational Chemistry (англ.) : journal. — 2007. — Vol. 28, no. 16. — P. 2618—2640. — DOI:10.1002/jcc.20829. — PMID 17894371.
  8. Zagrovic B., Snow C.D., Shirts M.R., Pande V.S. Simulation of folding of a small alpha-helical protein in atomistic detail using worldwide-distributed computing (англ.) // Journal of Molecular Biology (англ.) : journal. — 2002. — Vol. 323, no. 5. — P. 927—937. — DOI:10.1016/S0022-2836(02)00997-X. — PMID 12417204.
  9. Herges T., Wenzel W. In silico folding of a three helix protein and characterization of its free-energy landscape in an all-atom force field (англ.) // Physical Review Letters : journal. — 2005. — Vol. 94, no. 1. — P. 018101. — DOI:10.1103/PhysRevLett.94.018101. — Bibcode2005PhRvL..94a8101H. — PMID 15698135.
  10. Hoffmann M., Wanko M., Strodel P., König P.H., Frauenheim T., Schulten K., Thiel W., Tajkhorshid E., Elstner M. Color tuning in rhodopsins: the mechanism for the spectral shift between bacteriorhodopsin and sensory rhodopsin II (англ.) // Journal of the American Chemical Society (англ.) : journal. — 2006. — Vol. 128, no. 33. — P. 10808—10818. — DOI:10.1021/ja062082i. — PMID 16910676.