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PloS one20120101Vol.7issue(11)

Bcl :: fold-二次構造要素のアセンブリによる複雑および大きなタンパク質トポロジのNOVO予測

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文献タイプ:
  • Journal Article
  • Research Support, N.I.H., Extramural
  • Research Support, U.S. Gov't, Non-P.H.S.
概要
Abstract

計算上のタンパク質構造の予測は、単純なトポロジーの小さなタンパク質に限定されています。現在の研究では、理想的なαヘリックスとβ鎖からタンパク質トポロジーを組み立てることにより、現在の制限を超えて拡張するアプローチを探ります。アルゴリズムは、モンテカルロメトロポリスシミュレーションアニーリング折りたたみ式シミュレーションを実行します。回転半径、β鎖ペアリング、二次構造要素(SSE)パッキング、アミノ酸ペア距離、アミノ酸環境、接触順、二次構造予測一致、ループ閉鎖を分析する知識ベースの可能性を最適化します。タンパク質鎖の中止は、非局所接触のサンプリングを好み、それにより複雑なタンパク質トポロジーの作成を支持します。折り畳みシミュレーションは、柔軟なループ領域を除外することで加速され、立体配座検索スペースのサイズがさらに減少します。このアルゴリズムは、長さが83〜293アミノ酸の66個のタンパク質にベンチマークされています。これらのタンパク質のうち61個の場合、得られた最高のSSEのみのモデルは、8.0Å未満のRMSD100を持ち、ネイティブコンタクトの20%以上を回収します。アルゴリズムは、最大215の残基と0.46の相対接触順序でタンパク質トポロジーを組み立てます。この方法は、定義された二次構造の領域にしばしば抑制を提供する低解像度またはスパースの実験データセットと組み合わせて使用​​するように調整されています。

計算上のタンパク質構造の予測は、単純なトポロジーの小さなタンパク質に限定されています。現在の研究では、理想的なαヘリックスとβ鎖からタンパク質トポロジーを組み立てることにより、現在の制限を超えて拡張するアプローチを探ります。アルゴリズムは、モンテカルロメトロポリスシミュレーションアニーリング折りたたみ式シミュレーションを実行します。回転半径、β鎖ペアリング、二次構造要素(SSE)パッキング、アミノ酸ペア距離、アミノ酸環境、接触順、二次構造予測一致、ループ閉鎖を分析する知識ベースの可能性を最適化します。タンパク質鎖の中止は、非局所接触のサンプリングを好み、それにより複雑なタンパク質トポロジーの作成を支持します。折り畳みシミュレーションは、柔軟なループ領域を除外することで加速され、立体配座検索スペースのサイズがさらに減少します。このアルゴリズムは、長さが83〜293アミノ酸の66個のタンパク質にベンチマークされています。これらのタンパク質のうち61個の場合、得られた最高のSSEのみのモデルは、8.0Å未満のRMSD100を持ち、ネイティブコンタクトの20%以上を回収します。アルゴリズムは、最大215の残基と0.46の相対接触順序でタンパク質トポロジーを組み立てます。この方法は、定義された二次構造の領域にしばしば抑制を提供する低解像度またはスパースの実験データセットと組み合わせて使用​​するように調整されています。

Computational de novo protein structure prediction is limited to small proteins of simple topology. The present work explores an approach to extend beyond the current limitations through assembling protein topologies from idealized α-helices and β-strands. The algorithm performs a Monte Carlo Metropolis simulated annealing folding simulation. It optimizes a knowledge-based potential that analyzes radius of gyration, β-strand pairing, secondary structure element (SSE) packing, amino acid pair distance, amino acid environment, contact order, secondary structure prediction agreement and loop closure. Discontinuation of the protein chain favors sampling of non-local contacts and thereby creation of complex protein topologies. The folding simulation is accelerated through exclusion of flexible loop regions further reducing the size of the conformational search space. The algorithm is benchmarked on 66 proteins with lengths between 83 and 293 amino acids. For 61 out of these proteins, the best SSE-only models obtained have an RMSD100 below 8.0 Å and recover more than 20% of the native contacts. The algorithm assembles protein topologies with up to 215 residues and a relative contact order of 0.46. The method is tailored to be used in conjunction with low-resolution or sparse experimental data sets which often provide restraints for regions of defined secondary structure.

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