Topología de membrana

La topología de una proteína transmembrana se refiere a la ubicación de los extremos N y C de la cadena polipeptídica transmembrana con respecto a los lados interno o externo de la membrana biológica ocupada por la proteína. ^{[ 1 ]}

Varias bases de datos proporcionan topologías de proteínas de membrana determinadas experimentalmente. Entre ellas se incluyen Uniprot , TOPDB, ^{[ 3 ] [ 4 ] [ 5 ]} OPM y ExTopoDB. ^{[ 6 ] [ 7 ]} También existe una base de datos de dominios ubicados de forma conservativa en un lado determinado de las membranas, TOPDOM. ^{[ 8 ]}

Se desarrollaron varios métodos computacionales, con un éxito limitado, para predecir las hélices alfa transmembrana y su topología. Los métodos pioneros utilizaron el hecho de que las regiones transmembrana contienen más residuos hidrofóbicos que otras partes de la proteína; sin embargo, la aplicación de diferentes escalas de hidrofobicidad alteró los resultados de la predicción. Posteriormente, se desarrollaron varios métodos estadísticos para mejorar la predicción de la topografía y se introdujo un método de alineación especial. ^{[ 9 ]} Según la regla de "positivo hacia adentro", ^{[ 10 ]} los bucles citosólicos cerca de la bicapa lipídica contienen más aminoácidos con carga positiva. La aplicación de esta regla dio como resultado los primeros métodos de predicción de topología. También existe una regla de "negativo hacia afuera" en las hélices alfa transmembrana de proteínas de paso único, aunque los residuos con carga negativa son menos frecuentes que los residuos con carga positiva en los segmentos transmembrana de las proteínas. ^{[ 11 ]} A medida que se determinaron más estructuras, aparecieron algoritmos de aprendizaje automático. Los métodos de aprendizaje supervisado se entrenan en un conjunto de estructuras determinadas experimentalmente; sin embargo, estos métodos dependen en gran medida del conjunto de entrenamiento. ^{[ 12 ] [ 13 ] [ 14 ] [ 15 ]} Los métodos de aprendizaje no supervisado se basan en el principio de que la topología depende de la divergencia máxima de las distribuciones de aminoácidos en diferentes partes estructurales. ^{[ 16 ] [ 17 ]} También se demostró que bloquear la ubicación de un segmento basándose en el conocimiento previo sobre la estructura mejora la precisión de la predicción. ^{[ 18 ]} Esta característica se ha añadido a algunos de los métodos de predicción existentes. ^{[ 17 ] [ 14 ]} Los métodos más recientes utilizan predicción por consenso (es decir, utilizan varios algoritmos para determinar la topología final) ^{[ 19 ]} e incorporan automáticamente información experimental determinada previamente. ^{[ 20 ]} La base de datos HTP ^{[ 21 ] [ 22 ]} proporciona una colección de topologías que se predicen computacionalmente para proteínas transmembrana humanas.

La discriminación entre péptidos señal y segmentos transmembrana es un problema adicional en la predicción de topología que ha sido tratado con éxito limitado por diferentes métodos. ^{[ 23 ]} Tanto los péptidos señal como los segmentos transmembrana contienen regiones hidrofóbicas que forman hélices α. Esto provoca predicciones cruzadas entre ellos, lo cual es una debilidad de muchos predictores de topología transmembrana. Al predecir simultáneamente los péptidos señal y las hélices transmembrana (Phobius ^{[ 14 ]} ), se reducen los errores causados ​​por las predicciones cruzadas y se mejora sustancialmente el rendimiento. Otra característica utilizada para aumentar la precisión de la predicción es la homología (PolyPhobius).

También es posible predecir la topología de las proteínas de membrana con estructura de barril beta. ^{[ 24 ] [ 25 ]}

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