タンパク質を超えた水ネットワークと、疎水性効果を介して媒介されるタンパク質間相互作用の予測への影響

しばしば疎水性の力と混同される疎水性効果は、生物学的関連および自己組織化プロセスの主要な決定要因として関与しています。生体系のシグナル伝達経路に関与するタンパク質間相互作用は、疎水性効果が深い意味を持つ主要な例です。タンパク質間相互作用のコンテキストでは、関連する結合界面（つまり、結合相互作用に直接関与する残基のクラスター）の先験的な知識は困難です。疎水性が媒介された相互作用の場合、単一残基の疎水性特性に依存する水腫性ベースの方法の使用は、疎水性界面にそのような残基が存在する傾向を予測するために日常的かつ広く使用されています。しかし、最近の研究では、タンパク質表面上の単一残基の疎水性の考慮には、隣接する残基と局所水によって決定される局所環境の会計が必要であることが示唆されています。この研究では、浸透理論から派生した方法を使用して、一連の小さなタンパク質の最初の水和シェルにおける水ネットワークの範囲を評価します。タンパク質の疎水性領域を予測するために、残留ベースの水密度と単一リンケージクラスタリング方法を使用します。これらの領域は、結合相互作用に推定的に関与しています。この単純な方法は、一連のタンパク質の結合界面残基を十分な精度で予測し、カバーすることができることがわかります。このアプローチは、自動化されたサーバーと競合しています。この研究の結果は、タンパク質表面上の個々の残基の疎水性の性質を決定する際のローカル環境の会計の重要性を強調しています。

Hydrophobic effects, often conflated with hydrophobic forces, are implicated as major determinants in biological association and self-assembly processes. Protein-protein interactions involved in signaling pathways in living systems are a prime example where hydrophobic effects have profound implications. In the context of protein-protein interactions, a priori knowledge of relevant binding interfaces (i.e., clusters of residues involved directly with binding interactions) is difficult. In the case of hydrophobically mediated interactions, use of hydropathy-based methods relying on single residue hydrophobicity properties are routinely and widely used to predict propensities for such residues to be present in hydrophobic interfaces. However, recent studies suggest that consideration of hydrophobicity for single residues on a protein surface require accounting of the local environment dictated by neighboring residues and local water. In this study, we use a method derived from percolation theory to evaluate spanning water networks in the first hydration shells of a series of small proteins. We use residue-based water density and single-linkage clustering methods to predict hydrophobic regions of proteins; these regions are putatively involved in binding interactions. We find that this simple method is able to predict with sufficient accuracy and coverage the binding interface residues of a series of proteins. The approach is competitive with automated servers. The results of this study highlight the importance of accounting of local environment in determining the hydrophobic nature of individual residues on protein surfaces.