Прогноз химического сдвига белка
Прогнозирование химического сдвига белка — это раздел биомолекулярной спектроскопии ядерного магнитного резонанса , целью которого является точный расчет химических сдвигов белка по координатам белка. Предсказание химического сдвига белка было впервые предпринято в конце 1960-х годов с использованием полуэмпирических методов, применяемых к белковым структурам, решенным с помощью рентгеновской кристаллографии . [1] С тех пор предсказание химического сдвига белка эволюционировало и теперь использует гораздо более сложные подходы, включая квантовую механику , машинное обучение и эмпирически полученные гиперповерхности химического сдвига. [1] Самые последние разработанные методы демонстрируют замечательную точность и достоверность.
Химические сдвиги в белках
[ редактировать ]ЯМР Химические сдвиги часто называют вехами спектроскопии ядерного магнитного резонанса . Химики уже более 50 лет используют химические сдвиги как легко воспроизводимые и легко измеряемые параметры для определения ковалентной структуры небольших органических молекул. Действительно, чувствительность химических сдвигов ЯМР к типу и характеру соседних атомов в сочетании с их достаточно предсказуемыми тенденциями сделала их бесценными как для расшифровки, так и для описания структуры тысяч недавно синтезированных или недавно выделенных соединений. [1] [2] [3] [4] Та же самая чувствительность к множеству важных структурных особенностей белков сделала химические сдвиги белков одинаково ценными для химиков по белкам и биомолекулярных ЯМР-спектроскопистов. [4] В частности, химические сдвиги белков чувствительны не только к эффектам заместителей или ковалентных атомов (таким как электроотрицательность , окислительно-восстановительные состояния или кольцевые токи ), но они также чувствительны к углам скручивания основной цепи (т.е. вторичной структуры), водородным связям, локальным атомным движениям и растворителю. доступность.
Важность прогнозирования химического сдвига белка
[ редактировать ]Прогнозируемые или предполагаемые химические сдвиги белков можно использовать для облегчения процесса назначения химических сдвигов. Это особенно верно, если аналогичная (или идентичная) структура белка была решена с помощью рентгеновской кристаллографии. В этом случае трехмерную структуру можно использовать для оценки того, какими должны быть химические сдвиги ЯМР, и тем самым упростить процесс определения экспериментально наблюдаемых химических сдвигов. Прогнозируемые/оцененные химические сдвиги белков также можно использовать для выявления неправильных или ошибочных присвоений, для исправления ошибочно упоминаемых или неправильно упомянутых химических сдвигов, для оптимизации белковых структур посредством уточнения химического сдвига и для определения относительного вклада различных электронных или геометрических эффектов в ядерно-специфические сдвиги. [1] Химические сдвиги белков также можно использовать для идентификации вторичных структур, оценки углов скручивания основной цепи , определения местоположения ароматических колец , оценки степени окисления цистеина , оценки воздействия растворителя и измерения гибкости основной цепи . [4]
Прогресс в программах прогнозирования химического сдвига
[ редактировать ]Значительный прогресс в предсказании химического сдвига был достигнут благодаря постоянному улучшению нашего понимания ключевых физико-химических факторов, способствующих изменениям химического сдвига. Этим улучшениям также способствовали значительные вычислительные достижения. [5] [6] [7] [8] и быстрое расширение баз данных биомолекулярных химических сдвигов. [9] . [10] За последние четыре десятилетия как минимум три различных метода расчета или прогнозирования химических сдвигов появилось белков. Первый основан на использовании выравнивания последовательностей/структур по базам данных химических сдвигов белков , второй основан на прямом расчете сдвигов по координатам атомов, а третий основан на использовании комбинации двух подходов. [1] [4]
- Прогнозирование сдвигов с помощью гомологии последовательностей: они основаны на простом наблюдении, что сходные белковые последовательности имеют схожие структуры и схожие химические сдвиги. [1] [3]
- Прогнозирование сдвигов по координатным данным/структуре:
- Полуклассические методы: используют эмпирические уравнения, полученные на основе классической физики и экспериментальных данных. [1]
- Квантово-механические (КМ) методы: используют теорию функционала плотности (ТПФ). [1] [2]
- Эмпирические методы: полагаются на использование химического сдвига или соответствующих таблиц «структура/сдвиг». «гиперповерхностей» [1]
- Гибридные методы: объединение двух вышеуказанных методов. [1]
Появление гибридных методов прогнозирования
[ редактировать ]К началу 2000 года несколько исследовательских групп поняли, что химические сдвиги в белках можно более эффективно и точно рассчитывать, комбинируя различные методы, как показано на рисунке 1. Это привело к разработке нескольких программ и веб-серверов, которые быстро рассчитывают химические сдвиги в белках при наличии данные о координатах белка. [1] Эти «гибридные» программы, а также некоторые их функции и URL-адреса перечислены ниже в Таблице 1.
Краткое изложение программ прогнозирования химического сдвига белков
[ редактировать ]| Имя | Метод | Веб-сайт |
|---|---|---|
| SHIFTCALC [11] | Гибрид – эмпирические гиперповерхности химического сдвига в сочетании с полуклассическими расчетами. | https://archive.today/20140324204821/http://nmr.group.shef.ac.uk/NMR/mainpage.html |
| СМЕНЫ [12] | Гибрид – гиперповерхности химического сдвига КМ в сочетании с полуклассическими расчетами. | http://casegroup.rutgers.edu/qshifts/qshifts.htm |
| ЧеШИФТ [13] | Гиперповерхности химического сдвига, рассчитанные с помощью QM | http://cheshift.com/ |
| ShiftTX [2] | Гибрид – эмпирические гиперповерхности химического сдвига в сочетании с полуклассическими расчетами. | http://shiftx.wishartlab.com |
| ПРОШИФТ [14] | Модель нейронной сети с использованием атомарных параметров и информации о последовательности | http://www.meilerlab.org/index.php/servers/show?s_id=9 |
| СПАРТА [15] | Гибрид - сопоставление последовательностей и сдвигов с базами данных в сочетании с полуклассическими вычислениями. | http://spin.niddk.nih.gov/bax/software/SPARTA/index.html |
| СПАРТА+ [16] | Гибрид - сопоставление последовательностей и сдвигов с базами данных в сочетании с полуклассическими вычислениями и искусственной нейронной сетью. | http://spin.niddk.nih.gov/bax/software/SPARTA+/ |
| РАСПРОСТРАНИТЕЛЬ [17] | Дистанционный метод в сочетании с параметризованным полиномиальным разложением | https://web.archive.org/web/20140109151911/http://www-vendruscolo.ch.cam.ac.uk/camshift/camshift.php |
| SHIFTX2 [4] | Гибридный – метод машинного обучения с использованием атомарных параметров и комбинации с полуклассическими вычислениями (SHIFTX+). Наконец, использование правил ансамбля с предсказанием на основе гомологии последовательностей (SHIFTY+) | http://www.shiftx2.ca |
Сравнение производительности современных программ прогнозирования химического сдвига белков
[ редактировать ]В этой таблице (рис. 2) перечислены коэффициенты корреляции между экспериментально наблюдаемыми химическими сдвигами основной цепи и рассчитанными/предсказанными сдвигами основной цепи для различных предикторов химического сдвига с использованием идентичного тестового набора из 61 тестируемого белка.
Покрытие и скорость
[ редактировать ]Различные методы имеют разные уровни охвата и скорости расчета. Некоторые методы рассчитывают или прогнозируют химические сдвиги только для атомов основной цепи (6 типов атомов). Некоторые рассчитывают химические сдвиги для атомов основной цепи и некоторых атомов боковой цепи (только C и N), а третьи могут рассчитывать сдвиги для всех атомов (40 типов атомов). Для уточнения химического сдвига необходимы быстрые расчеты, поскольку во время молекулярной динамики или моделирования отжига генерируются тысячи структур, и их химические сдвиги необходимо рассчитывать одинаково быстро.
| Программа | Предсказанное количество типов атомов | Скорость (секунд/100 остатков) |
|---|---|---|
| ShiftTX | 27 | 0.59 |
| СПАРТА | 6 (только магистральная сеть) | 17.92 |
| СПАРТА+ | 6 (только магистральная сеть) | 2.47 |
| CamShift | 6 (только магистральная сеть) | 0.91 |
| СМЕНЫ | 31 | 3.66 |
| ПРОШИФТ | 40 | 12.82 |
| SHIFTX2 | 40 | 2.10 |
Все тесты скорости вычислений для SPARTA, SPARTA+, SHIFTS, CamShift, SHIFTX и SHIFTX2 проводились на одном компьютере с использованием одного и того же набора белков. Скорость вычислений, указанная для PROSHIFT, основана на скорости ответа его веб-сервера. [4]
См. также
[ редактировать ]Ссылки
[ редактировать ]- ^ Перейти обратно: а б с д и ж г час я дж к Уишарт, DS (февраль 2011 г.). «Интерпретация данных о химическом сдвиге белка». Прогресс в спектроскопии ядерного магнитного резонанса . 58 (1–2): 62–87. Бибкод : 2011PNMRS..58...62W . дои : 10.1016/j.pnmrs.2010.07.004 . ПМИД 21241884 .
- ^ Перейти обратно: а б с Нил, С; Нип AM; Чжан Х; Уишарт Д.С. (июль 2003 г.). «Быстрый и точный расчет химических сдвигов белков 1H, 13C и 15 N». Журнал биомолекулярного ЯМР . 26 (3): 215–240. дои : 10.1023/A:1023812930288 . ПМИД 12766419 . S2CID 29425090 .
- ^ Перейти обратно: а б Уишарт, Д.С.; Уотсон, штат Массачусетс; Бойко, РФ; Сайкс, Б.Д. (декабрь 1997 г.). «Автоматическое прогнозирование химического сдвига 1H и 13C с использованием BioMagResBank». Журнал биомолекулярного ЯМР . 10 (4): 329–336. дои : 10.1023/A:1018373822088 . ПМИД 9460240 . S2CID 6004996 .
- ^ Перейти обратно: а б с д и ж Хан, Бомсу; Ифэн Лю; Саймон Гинзингер; Дэвид Вишарт (май 2011 г.). «SHIFTX2: значительно улучшено предсказание химического сдвига белка» . Журнал биомолекулярного ЯМР . 50 (1): 43–57. дои : 10.1007/s10858-011-9478-4 . ПМК 3085061 . ПМИД 21448735 .
- ^ Уильямсон, член парламента; Асакура, Т. (июль 1997 г.). «Химические сдвиги в белках» . Методы ЯМР белков . Методы молекулярной биологии. Том. 60. С. 53–69 . дои : 10.1385/0-89603-309-0:53 . ISBN 978-0-89603-309-2 . ПМИД 9276246 .
- ^ Кейс, окружной прокурор (октябрь 1998 г.). «Использование химических сдвигов и их анизотропии при определении структуры биомолекул». Современное мнение в области структурной биологии . 8 (5): 624–630. дои : 10.1016/S0959-440X(98)80155-3 . ПМИД 9818268 .
- ^ Кейс, окружной прокурор (апрель 2000 г.). «Интерпретация химических сдвигов и констант взаимодействия в макромолекулах». Современное мнение в области структурной биологии . 10 (2): 197–203. дои : 10.1016/S0959-440X(00)00068-3 . ПМИД 10753812 .
- ^ Уишарт, Д.С.; Кейс, Д.А. (2001). «Использование химических сдвигов при определении макромолекулярной структуры». Ядерный магнитный резонанс биологических макромолекул . Часть А. Методы энзимологии. Том. 338. стр. 3–34. дои : 10.1016/s0076-6879(02)38214-4 . ISBN 9780121822392 . ПМИД 11460554 .
- ^ Сиви, BR; Фарр, Э.А.; Вестлер, В.М. и Маркли, Дж.Л. (1991). «Реляционная база данных для данных ЯМР белков, специфичных для последовательностей». Журнал биомолекулярного ЯМР . 1 (3): 217–236. дои : 10.1007/BF01875516 . ПМИД 1841696 . S2CID 33755287 .
- ^ Чжан, Х; Нил С. и Уишарт Д.С. (март 2003 г.). «RefDB: База данных единых химических сдвигов белков». Дж. Биомол. ЯМР . 25 (3): 173–195. дои : 10.1023/А:1022836027055 . ПМИД 12652131 . S2CID 12786364 .
- ^ Ивадате, М; Асакура Т; Уильямсон, член парламента (1999). «Химические сдвиги C-альфа и C-бета углерода-13 в белках из эмпирической базы данных». J Биомол ЯМР . 13 (3): 199–211. дои : 10.1023/A:1008376710086 . ПМИД 10212983 . S2CID 43991686 .
- ^ Сюй, XP; Дело ДА (2001). «Автоматическое предсказание химических сдвигов 15N, 13Calpha, 13Cbeta и 13C' в белках с использованием базы данных функционала плотности». J Биомол ЯМР . 21 (4): 321–333. дои : 10.1023/А:1013324104681 . ПМИД 11824752 . S2CID 665000 .
- ^ Вила, JA; Арнаутова Ю.А.; Мартин О.А. (2009). «Сервер химического сдвига 13Calpha (CheShift) на основе квантовой механики для проверки структуры белка» . Proc Natl Acad Sci США . 106 (40): 16972–16977. Бибкод : 2009PNAS..10616972V . дои : 10.1073/pnas.0908833106 . ПМЦ 2761357 . ПМИД 19805131 .
- ^ Мейлер, Дж (2003). «PROSHIFT: предсказание химического сдвига белка с использованием искусственных нейронных сетей». J Биомол ЯМР . 26 (1): 25–37. дои : 10.1023/А:1023060720156 . ПМИД 12766400 . S2CID 16360110 .
- ^ Шен, Ю; Бакс А (2007). «Химические сдвиги основной цепи белка, предсказанные на основе поиска в базе данных угла скручивания и гомологии последовательностей». J Биомол ЯМР . 38 (4): 289–302. дои : 10.1007/s10858-007-9166-6 . ПМИД 17610132 . S2CID 12886163 .
- ^ Шен, Ян; Ад Бакс (2010). «СПАРТА+: скромное улучшение в эмпирическом предсказании химического сдвига ЯМР с помощью искусственной нейронной сети» . J Биомол ЯМР . 48 (1): 13–22. дои : 10.1007/s10858-010-9433-9 . ПМЦ 2935510 . ПМИД 20628786 .
- ^ Кольхофф, К.Дж.; Робустелли П; Кавалли А; Сальвателла X; Вендрусколо М (2009). «Быстрое и точное предсказание химических сдвигов ЯМР белков на основе межатомных расстояний». J Am Chem Soc . 131 (39): 13894–13895. CiteSeerX 10.1.1.476.7079 . дои : 10.1021/ja903772t . ПМИД 19739624 .