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Articulo de referencia

Biblioteca de fragmentos de proteínas

Las bibliotecas de fragmentos de la estructura principal de las proteínas se han utilizado con éxito en diversas aplicaciones de biología estructural , incluyendo el modelado po...

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Las bibliotecas de fragmentos de la estructura principal de las proteínas se han utilizado con éxito en diversas aplicaciones de biología estructural , incluyendo el modelado por homología , [ 1 ] la predicción de estructuras de novo , [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] y la determinación de estructuras . [ 5 ] Al reducir la complejidad del espacio de búsqueda, estas bibliotecas de fragmentos permiten una búsqueda más rápida del espacio conformacional , lo que conduce a modelos más eficientes y precisos.

Motivación

Las proteínas pueden adoptar un número exponencial de estados cuando se modelan discretamente. Normalmente, las conformaciones de una proteína se representan como conjuntos de ángulos diedros , longitudes de enlace y ángulos de enlace entre todos los átomos conectados. La simplificación más común consiste en asumir longitudes y ángulos de enlace ideales. Sin embargo, esto aún deja los ángulos phi-psi del esqueleto y hasta cuatro ángulos diedros para cada cadena lateral , lo que lleva a una complejidad en el peor de los casos de k 6 * n estados posibles de la proteína, donde n es el número de residuos y k es el número de estados discretos modelados para cada ángulo diedro. Para reducir el espacio conformacional, se pueden utilizar bibliotecas de fragmentos de proteínas en lugar de modelar explícitamente cada ángulo phi-psi.

Los fragmentos son segmentos cortos de la cadena principal del péptido , generalmente de 5 a 15 residuos de longitud, y no incluyen las cadenas laterales. Pueden especificar la ubicación solo de los átomos C-alfa si se trata de una representación atómica reducida, o todos los átomos pesados ​​de la cadena principal (N, C-alfa, carbonilo de C, O). Cabe destacar que las cadenas laterales no suelen modelarse mediante el enfoque de biblioteca de fragmentos. Para modelar estados discretos de una cadena lateral, se podría utilizar un enfoque de biblioteca de rotámeros . [ 6 ]

Este enfoque parte de la premisa de que las interacciones locales desempeñan un papel fundamental en la estabilización de la conformación general de la proteína. En cualquier secuencia corta, las fuerzas moleculares restringen la estructura, lo que da lugar a un número reducido de conformaciones posibles, que pueden modelarse mediante fragmentos. De hecho, según la paradoja de Levinthal , una proteína no podría explorar todas las conformaciones posibles en un tiempo biológicamente razonable. Las estructuras localmente estabilizadas reducirían el espacio de búsqueda y permitirían que las proteínas se plegaran en cuestión de milisegundos.

Construcción

Agrupación de fragmentos.
Agrupación de fragmentos similares. El centroide se muestra en azul.

Las bibliotecas de estos fragmentos se construyen a partir de un análisis del Protein Data Bank (PDB). Primero, se elige un subconjunto representativo del PDB que debe abarcar una amplia gama de estructuras, preferiblemente con buena resolución. Luego, para cada estructura, se toma cada conjunto de n residuos consecutivos como un fragmento de muestra. Las muestras se agrupan en k grupos, según su similitud en configuración espacial, utilizando algoritmos como el agrupamiento k -means . Los parámetros n y k se eligen según la aplicación (véase la discusión sobre complejidad más adelante). Los centroides de los grupos se toman para representar el fragmento. Se puede realizar una optimización adicional para asegurar que el centroide posea una geometría de enlace ideal, ya que se derivó promediando otras geometrías. [ 7 ]

Dado que los fragmentos se derivan de estructuras que existen en la naturaleza, el segmento de la cadena principal que representan tendrá geometrías de enlace realistas. Esto ayuda a evitar tener que explorar todo el espacio de ángulos conformacionales, lo que daría lugar a geometrías poco realistas.

La agrupación anterior puede realizarse sin tener en cuenta la identidad de los residuos, o bien puede ser específica para cada residuo. [ 2 ] Es decir, para cualquier secuencia de aminoácidos de entrada, se puede obtener una agrupación utilizando únicamente muestras encontradas en la base de datos PDB con la misma secuencia en el fragmento k -mer. Esto requiere más trabajo computacional que la obtención de una biblioteca de fragmentos independiente de la secuencia, pero puede generar modelos potencialmente más precisos. Por otro lado, se requiere un conjunto de muestras mayor y es posible que no se logre una cobertura completa.

Ejemplo de uso: modelado de bucles

Construcción en bucle.
Bucle de longitud 10 construido con 6 fragmentos, cada uno de longitud 4. En este modelo 2D solo se utilizaron solapamientos de 2. Los puntos de anclaje están marcados con círculos.

En el modelado por homología , una aplicación común de las bibliotecas de fragmentos es modelar los bucles de la estructura. Normalmente, las hélices alfa y las láminas beta se alinean con una estructura plantilla, pero los bucles intermedios no están especificados y deben predecirse. Encontrar el bucle con la configuración óptima es un problema NP-difícil . Para reducir el espacio conformacional que se debe explorar, se puede modelar el bucle como una serie de fragmentos superpuestos. El espacio se puede muestrear o, si ahora es lo suficientemente pequeño, enumerar exhaustivamente.

Un método para la enumeración exhaustiva es el siguiente: [ 1 ] La construcción del bucle comienza alineando todos los fragmentos posibles para que se superpongan con los tres residuos del extremo N del bucle (el punto de anclaje). A continuación, todas las opciones posibles para un segundo fragmento se alinean con (todas las opciones posibles de) el primer fragmento, asegurando que los últimos tres residuos del primer fragmento se superpongan con los primeros tres residuos del segundo fragmento. Esto garantiza que la cadena de fragmentos forme ángulos realistas tanto dentro del fragmento como entre fragmentos. Este proceso se repite hasta que se construye un bucle con la longitud correcta de residuos.

El bucle debe comenzar en el ancla del lado N y terminar en el ancla del lado C. Por lo tanto, cada bucle debe analizarse para determinar si sus últimos residuos se superponen con el ancla del extremo C. Muy pocos de estos bucles candidatos, cuyo número es exponencial, lograrán cerrar el bucle. Tras descartar los bucles que no se cierran, se debe determinar cuál tiene la configuración óptima, es decir, cuál presenta la energía más baja según un campo de fuerza de mecánica molecular.

Complejidad

La complejidad del espacio de estados sigue siendo exponencial en el número de residuos, incluso después de usar bibliotecas de fragmentos. Sin embargo, el grado del exponente se reduce. Para una biblioteca de fragmentos F -mer, con L fragmentos en la biblioteca, y para modelar una cadena de N residuos que se superponen a cada fragmento por 3, habrá L [ N /( F -3)]+1 cadenas posibles. [ 7 ] Esto es mucho menor que las K N posibilidades si se modelan explícitamente los ángulos phi-psi como K combinaciones posibles, ya que la complejidad crece a un grado menor que N .

La complejidad aumenta con L , el tamaño de la biblioteca de fragmentos. Sin embargo, las bibliotecas con más fragmentos capturan una mayor diversidad de estructuras de fragmentos, por lo que existe una compensación entre la precisión del modelo y la velocidad de exploración del espacio de búsqueda. Esta elección determina el valor de K que se utiliza al realizar la agrupación.

Además, para cualquier L fijo , la diversidad de estructuras que se pueden modelar disminuye a medida que aumenta la longitud de los fragmentos. Los fragmentos más cortos son más capaces de cubrir la diversa gama de estructuras que se encuentran en el PDB que los más largos. Recientemente, se demostró que las bibliotecas de hasta 15 fragmentos son capaces de modelar el 91 % de los fragmentos del PDB con una precisión de 2,0 angstroms. [ 8 ]

Véase también

Referencias

  1. 1 2 Kolodny, R., Guibas, L., Levitt, M., y Koehl, P. (2005, marzo). Cinemática inversa en biología: el problema del cierre del bucle de proteínas. The International Journal of Robotics Research 24(2-3), 151-163.
  2. 1 2 Simons, K., Kooperberg, C., Huang, E., y Baker, D. (1997). Ensamblaje de estructuras terciarias de proteínas a partir de fragmentos con secuencias locales similares utilizando recocido simulado y funciones de puntuación bayesianas. J Mol Biol 268, 209-225.
  3. ↑ Bujnicki, J. (2006) Predicción de la estructura de proteínas mediante recombinación de fragmentos. ChemBioChem. 7, 19-27.
  4. ↑ Li, S. et al. (2008) Fragment-HMM: Un nuevo enfoque para la predicción de la estructura de proteínas. Protein Science. 17, 1925-1934.
  5. ↑ DiMaio, F., Shavlik, J., Phillips, G. Un enfoque probabilístico para el rastreo de la estructura principal de las proteínas en mapas de densidad electrónica (2006). Bioinformatics 22(14), 81-89.
  6. ↑ Canutescu, A., Shelenkov, A., y Dunbrack, R. (2003). Un algoritmo de teoría de grafos para la predicción de cadenas laterales de proteínas. Protein Sci. 12, 2001–2014.
  7. 1 2 Kolodny, R., Koehl, P., Guibas, L., y Levitt, M. (2005). Pequeñas bibliotecas de fragmentos de proteínas modelan con precisión las estructuras de proteínas nativas. J Mol Biol 323, 297-307.
  8. ↑ Du, P., Andrec, M., y Levy, R. ¿Hemos visto todas las estructuras correspondientes a fragmentos cortos de proteínas en el Protein Data Bank? Una actualización. Protein Engineering. 2003, 16(6) 407-414.