タンパク質のダイナミクスをモデル化するための実験構造の使用

タンパク質データバンク（PDB）で提出された解決されたタンパク質構造の数は、近年劇的に増加しています。いくつかの特定のタンパク質の場合、この数は非常に多い例であり、HIV-1プロテアーゼには550を超える解決された構造があります。1つは、免疫不全症候群（AIDS）を引き起こすヒト免疫不全ウイルス（HIV）のライフサイクルに不可欠なタンパク質です。人間で。同じタンパク質とそのバリアントの多数の構造には、タンパク質の異なる立体構造状態のサンプルが含まれています。同じタンパク質に対して実験的に解決された豊富な構造セットには、タンパク質の機能的ダイナミクスと構造メカニズムを説明できるデータセット内に埋もれた情報があります。実験構造からダイナミクス情報と機能的メカニズムを抽出するために、この章では、2つの方法と弾性ネットワークモデル（ENM）に焦点を当てています。PCAは、高次元データを分類および視覚化するために、広く使用されている統計的次元削減技術です。一方、ENMは、タンパク質の機能的に重要なグローバルな動きをモデル化するための定評のある単純な生物物理学的方法です。この章では、これら2つの基本について説明します。さらに、タンパク質の特定の構造セット内で見つかったバリエーションを利用する改良されたENMバージョンが記載されています。実用的な例として、このタンパク質の329 PDB構造のセットを使用して、HIV-1プロテアーゼの二量体構造の機能的ダイナミクスとメカニズムを抽出しました。タンパク質構造のセットを選択する方法、PCAのPDBファイルから必要な情報を抽出する方法、PCAを使用してダイナミクス情報を抽出する方法、ENMモードの計算方法、合同の測定方法について説明しました。主成分（PC）から計算されたダイナミクスとENMモードの間、およびPCを使用してエントロピーを計算する方法。コンピュータープログラムまたはソフトウェアツールへの参照を提供して、各ステップを達成し、これらのプログラムとツールの使用方法を示します。また、PCとENMモードに基づいて映画を生成し、それらを視覚化する方法を説明するコンピュータープログラムも含めます。

The number of solved protein structures submitted in the Protein Data Bank (PDB) has increased dramatically in recent years. For some specific proteins, this number is very high-for example, there are over 550 solved structures for HIV-1 protease, one protein that is essential for the life cycle of human immunodeficiency virus (HIV) which causes acquired immunodeficiency syndrome (AIDS) in humans. The large number of structures for the same protein and its variants include a sample of different conformational states of the protein. A rich set of structures solved experimentally for the same protein has information buried within the dataset that can explain the functional dynamics and structural mechanism of the protein. To extract the dynamics information and functional mechanism from the experimental structures, this chapter focuses on two methods-Principal Component Analysis (PCA) and Elastic Network Models (ENM). PCA is a widely used statistical dimensionality reduction technique to classify and visualize high-dimensional data. On the other hand, ENMs are well-established simple biophysical method for modeling the functionally important global motions of proteins. This chapter covers the basics of these two. Moreover, an improved ENM version that utilizes the variations found within a given set of structures for a protein is described. As a practical example, we have extracted the functional dynamics and mechanism of HIV-1 protease dimeric structure by using a set of 329 PDB structures of this protein. We have described, step by step, how to select a set of protein structures, how to extract the needed information from the PDB files for PCA, how to extract the dynamics information using PCA, how to calculate ENM modes, how to measure the congruency between the dynamics computed from the principal components (PCs) and the ENM modes, and how to compute entropies using the PCs. We provide the computer programs or references to software tools to accomplish each step and show how to use these programs and tools. We also include computer programs to generate movies based on PCs and ENM modes and describe how to visualize them.