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    JCIM | DEPACT和PACMatch:一種從頭設計蛋白口袋結合小分子的工作流程

    JCIM | DEPACT和PACMatch:一種從頭設計蛋白口袋結合小分子的工作流程

    JCIM | DEPACT和PACMatch:一種從頭設計蛋白口袋結合小分子的工作流程

    兩種新計算方法組成的工作流用于執行特定小分子結合任務?;跀祿寗拥腄EPACT可以設計和評估小分子結合的口袋能否作為獨立的團簇,而PACMatch則是完成簇模型中的口袋殘基與給定蛋白質支架上位置的匹配。

    背景介紹

    在設計具有生物傳感器或酶等功能的蛋白質的項目中,一個主要任務通常是在現有蛋白質骨架中設計一個新的口袋,以創建一個能結合特定小分子和/或提供一個新的催化活性位點。執行此任務常用一種由內而外的方法,它包括兩個主要步驟:第一個是團簇設計步驟,第二個是團簇-支架匹配步驟。團簇設計步驟目標是構建一個孤立的團簇口袋模型,該模型由圍繞在目標小分子周圍的未連接的蛋白質部分組成,以提供特定的蛋白質配體相互作用;每個蛋白質部分可以是一個氨基酸殘基或幾個殘基組成的短肽片段(基序)。團簇-支架匹配步驟的目標是在候選蛋白支架上找到合適的主鏈位置來放置在團簇模型中的氨基酸殘基(即口袋殘基),因此,口袋殘基(放置在支架上后)與配體之間的相對幾何形狀可以較好地再現孤立簇模型中相應的相對幾何形狀;這樣,就可以將第一步設計的孤立團簇模型中的蛋白質-配體的特異性相互作用轉移到第二步設計的嵌入蛋白質受體的口袋中。

    目前口袋設計方法中考慮的分子相互作用主要是基于物理模型來描述的,對于溶劑化這樣的重要效應只能簡化處理,存在精確度的問題。另一方面,當使用現有的蛋白質設計方法來選擇theozyme模型中沒有考慮的側鏈時,很難設計由水分子或金屬離子介導的蛋白質配體相互作用。

    主要內容

    中國科學技術大學的陳泉和劉海燕團隊,提出并實現了一種數據驅動的方法來獨立的從頭設計結合口袋的團簇模型。該方法利用了現有的蛋白質-小分子復合物結構,如口袋嫁接方法,并且克服了口袋嫁接的缺點。DEPACT尋找合適的子袋是通過(自動)搜索已知結構的蛋白質配體復合物(即模板復合物)的數據庫來找到的,而且提供了一個統計評分功能來對配體-袋相互作用的強度進行排序。PACMatch工具則可以執行團簇-支架-匹配步驟,能夠有效地處理約10個口袋殘基的團簇模型。相關的研究成果以“DEPACT and PACMatch:A Workflow of Designing De Novo Protein Pockets to Bind Small Molecules” 為題發布在國際著名期刊Journal of Chemical Information and Modeling上。

    數據下載

    https://github.com/chenyaoxi/DEPACT_PACMatch.git

    DEPACT工作流程

    圖1展示了DEPACT的工作流程。DEPACT的目標是為配體的結合口袋生成團簇模型。每個團簇模型都是一組不連接的蛋白質部分(最有可能是分離的氨基酸殘基),它們以特定的三維結構排列在配體周圍。DEPACT設計的口袋由從PDB中已知的蛋白質配體復合物(模板復合物)結構中提取的子口袋組成。

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    圖1. DEPACT工作流程。圖片來源:JCIM

    DEPACT主要有三個部分:

    1. 使用一組用戶定義的化學上不同的“基本片段”作為識別CCSS(共同化學子結構)的基本單元。

    2. 使用圖論最大團算法來尋找目標配體和模板配體之間的CCSS。

    3. 使用一個從PDB中所有蛋白質-小分子配體復合物的結構推導出來的統計評分函數來評估蛋白質-配體相互作用的強度。

    PACMatch的圖表概述

    PACMatch的目標是在蛋白質支架上找到放置袋狀殘基的位置,這樣袋狀殘基團簇就可以轉移到支架上,口袋殘基適當連接到支架主干,同時保持其相對于簇模型中的目標配體的關鍵幾何特征。圖2詳細地說明了這個過程。?

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    圖2. 整個PACMatch過程的圖表概述。圖片來源:JCIM

    DEPACT評分功能區分有利和不利的物理相互作用

    研究者檢測了蛋白質結構1YDB的配體結合口袋(圖3)。絕對值較大的負值(低于?1)的蛋白質殘基都似乎與配體有很強的相互作用。有利的相互作用包括氫鍵(GLN92、GLU106、THR200)、疏水(VAL121、PHE198)和金屬介導的相互作用(HIS94、HIS96、HIS119和ZN)。高于?1的分數始終與缺少有利相互作用的口袋殘基相關,包括PHE131、SER197和PRO201。?

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    圖3. 蛋白1YDB口袋殘基的DEPACT評分。圖片來源:JCIM

    DEPACT設計出與天然口袋化學環境相似的口袋團簇

    從圖4A可以看出,在10個被檢測的靶標配體中,DEPACT設計的口袋所覆蓋的自然口袋化學環境元素的百分比均可達到70%以上。幾種配體的覆蓋率均在90%以上。這些結果表明,一些全新的DEPACT設計的口袋,在很大程度上恢復了各自的自然口袋的化學環境,可以承載相同的配體。與此同時,對于相同的配體,其他DEPACT設計的口袋與自然口袋相比形成了相對新穎的整體化學環境,它們僅覆蓋了40-70%的天然口袋元素。?

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    圖4.(A)由DEPACT設計的口袋簇覆蓋自然口袋結合環境中的物理化學元素,(B)設計口袋簇的DEPACT得分與相應自然口袋簇得分的偏差。圖片來源:JCIM

    圖4B表明對同一靶標,設計袋簇相對于自然袋簇的DEPACT得分。對于10個檢測的目標配體中的9個,設計的口袋簇的DEPACT分數顯著低于各自的自然口袋。這些口袋簇包括自然口袋中物理化學元素覆蓋率低的那些,表明由DEPACT組成的新型口袋仍然具有強烈的有利的蛋白質-配體相互作用。

    設計金屬-離子或水介導的蛋白質配體相互作用

    在圖5中,研究者比較了配體乙酰唑胺(PDB ID: 3ML5)天然配合物中鋅介導的蛋白-配體相互作用的配位幾何構型,以及DEPACT設計的口袋簇中鋅介導的配位幾何構型??梢钥闯?,天然構型和設計構型具有相同類型的蛋白殘基,其結構與鋅的配位方式高度相似。

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    圖5. 自然(綠色)和設計(灰色)鋅配位構型的對比。圖片來源:JCIM

    DEPACT為10個測試配體設計的大量口袋包含了間接相互作用。通過比較這些設計的口袋與大量PDB配合物中含鋅的天然口袋的鍵長、鍵角和鋅中心配位數的分布。作者發現,DEPACT設計的金屬離子中心具有物理合理的配位幾何形狀。對DEPACT設計的袋中,水分子的氫鍵幾何分布與自然袋中水分子的氫鍵幾何分布進行比較。設計的水介質與自然的水介質相互作用的幾何特征分布相似,說明DEPACT設計的水介質接觸也是合理的。

    PACMatch能夠正確地恢復天然酶的催化殘基和底物接觸殘基的位置

    圖6顯示了與通過PACMatch恢復的袋狀結構相比,結合基板的幾個自然袋狀結構,這些袋狀結構是根據播種殘基的匹配KAs平移和旋轉從原始復合物中提取的孤立團簇模型產生的。?圖6A、B分別顯示了成功的TS模型匹配和完全口袋匹配的典型結果,大多數口袋殘基的底物位置和側鏈構象已被恢復。對于酶L-Fuculose-1-phosphate aldolase (PDB ID:4FUA),得分最高的PACMatch結果正確地恢復了大部分口袋殘基的原始位置,但對口袋殘基GLU提出了不同的位置(從原來的位置73到新的位置131,如圖6E所示)。在另一個匹配結果中(排名第三),所有4FUA口袋殘基的原始位置都被正確恢復(圖6F)。然而,圖6E所示的結構并沒有出現明顯的缺陷,將GLU放置在不同的支架位置也可能是一個好的設計。

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    圖6. PACMatch結果的案例。圖片來源:JCIM

    DEPACT和PACMatch的完整工作流程示例

    從圖7A可以看出,將PACMatch應用于得分最低的DMP的天然口袋簇及其對應的天然支架,可以恢復所有天然口袋殘基的原生位置和構象。將得分最高的DEPACT設計的袋狀殘基與同一支架相匹配時,15個(設計的)袋狀殘基中有10個成功放置在支架上(圖7B)。此外,這些成功放置的口袋殘基的DEPACT總分為?25.46分,低于得分最低的自然口袋群(?21.63分)。在這些成功放置的袋殘基中,有4個是不同類型的,而對應的原殘基占據了匹配的位置。因此,在PACMatch的指導下,似乎有可能在真正的蛋白質支架中實現由DEPACT設計的新穎的、非自然的蛋白質配體相互作用。DEPACT和PACMatch工作流的這個結果,可以看作是對蛋白質袋的合理重新設計。?

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    圖7. 將天然和設計的DMP口袋簇與蛋白支架匹配的比較(PDB代碼:1QBS)。圖片來源:JCIM

    結論總結

    本文提出了在蛋白支架中設計配體結合口袋的DEPACT-PACMatch工作流程。DEPACT能夠設計自然袋狀化學成分和蛋白質配體相互作用強度的口袋簇,以及設計由水分子或金屬離子介導的蛋白質-配體相互作用。PACMatch通過將簇模型中的KAs與支架上的KAs進行匹配,將殘基放置在蛋白支架上的口袋簇中。PACMatch的兩步計算過程能夠有效地處理約10個口袋殘基的簇。

    與其他用于骨架取樣和氨基酸選擇的計算工具適當集成,DEPACT-PACMatch工作流可以為配體結合蛋白(如酶和生物傳感器)的總體設計方案提供有用的方法。

    參考文獻

    Yaoxi Chen, Quan Chen, and Haiyan Liu, DEPACT and PACMatch: A Workflow of Designing De Novo Protein Pockets to Bind Small Molecules, Journal of Chemical Information and Modeling?2022 62 (4), 971-985 DOI: 10.1021/acs.jcim.1c01398.

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