グローバル距離スコアリングによる高解像度タンパク質構造の変動性の評価

タンパク質の統計的および動的特性の体系的な分析は、細胞イベントを理解するために重要です。一連の高解像度構造からの生物学的に関連する情報の抽出は、タンパク質ファミリーの機能的特性の背後にある機械的詳細を提供し、家族間の合理的な比較を可能にすることができるため、重要です。現在の構造比較のほとんどはペアワイズベースであり、タンパク質データバンクの増加する内容のグローバルな分析を妨げます。さらに、タンパク質構造のペアリングは、重ね合わせのために他の設定を頻繁に伴うため、再現性に関する不確実性をもたらします。この研究では、少なくともいくつかの高解像度構造が利用可能なタンパク質のグローバル分析の分子内距離スコアリングを導入します。パイロット研究として、300のヒトタンパク質をテストし、この方法が原子レベルで各タンパク質とタンパク質ファミリーの進歩を概説するために包括的に使用されることを示しました。この方法は、モデル計算の解釈とともに、タンパク質の特定の構造変動を理解するための新しい基準を提供し、異なる種のタンパク質の変動のグローバルな比較を可能にします。

Systematic analysis of the statistical and dynamical properties of proteins is critical to understanding cellular events. Extraction of biologically relevant information from a set of high-resolution structures is important because it can provide mechanistic details behind the functional properties of protein families, enabling rational comparison between families. Most of the current structural comparisons are pairwise-based, which hampers the global analysis of increasing contents in the Protein Data Bank. Additionally, pairing of protein structures introduces uncertainty with respect to reproducibility because it frequently accompanies other settings for superimposition. This study introduces intramolecular distance scoring for the global analysis of proteins, for each of which at least several high-resolution structures are available. As a pilot study, we have tested 300 human proteins and showed that the method is comprehensively used to overview advances in each protein and protein family at the atomic level. This method, together with the interpretation of the model calculations, provide new criteria for understanding specific structural variation in a protein, enabling global comparison of the variability in proteins from different species.