本質的に無秩序なタンパク質の液液相分離のためのマルチスケール計算フレームワーク

本質的に無秩序なタンパク質（IDP）の可逆的なアセンブリは、膜のないオルガネラ（MLOS）を形成することです。これは、生細胞の空間的調節に関与する基本的なプロセスです。液液相分離（LLP）を介して形成されたMLOSは、細胞機能を調節するために分子増強ハブとして機能します。分子間および分子内相互作用のネットワークを介したタンパク質アセンブリの複雑さと動的な性質により、LLPSの動作を説明および予測することは困難です。肉腫（FUS）タンパク質の融合とそのバリアントを実例として使用して、IDPのマルチスケール計算モデルを開発しました。タンパク質の記述を簡素化するために、FUSは、関連性ポリマー理論に触発されたように、スペーサーが散在するステッカーの線形チェーンとして表されます。FUSで利用可能な低複合性芳香族リッチキンクセグメント（LARK）は、LARKSDBを使用して特定され、「ステッカー」として表されました。ステッカーの各ペアのペアワイズポテンシャルエネルギーとそのβシート形成傾向は、分子ドッキングとすべての原子分子動力学（AA-MD）シミュレーションを介して推定されました。その後、FUS鎖は、粗粒（CG）ビーズとして立方格子にランダムに配置され、ステッカーとスペーサーのKuhn長推定に基づいてビーズの割り当てがありました。確率的FUSの動きは、モンテカルロ（MC）シミュレーションによってモデル化されました。メトロポリスアルゴリズムに加えて、ステッカー間の離散化されたペアの潜在的分布は、移動受容基準で考慮されました。選択されたペア電位は、可能な結合エネルギー状態の1つを表し、その確率は結合エネルギー分布ヒストグラムの周波数によって決定されます。平衡化格子MCシミュレーションの連続したMCトライアル移動間隔での平均放射状分布関数（RDF）の変動を使用して、タンパク質鎖のアセンブリ/分解の動的な性質を示しました。このマルチスケール計算フレームワークは、IDPのLLPの動作を予測および説明する経済的かつ効率的な方法を提供します。

The reversible assembly of intrinsically disordered proteins (IDPs) to form membraneless organelles (MLOs) is a fundamental process involved in the spatiotemporal regulation in living cells. MLOs formed via liquid-liquid phase separation (LLPS) serve as molecule-enhancing hubs to regulate cell functions. Owing to the complexity and dynamic nature of the protein assembly via a network of weak inter- and intra-molecular interactions, it is challenging to describe and predict the LLPS behavior. We have developed a multiscale computational model for IDPs, using the fused in sarcoma (FUS) protein and its variants as illustrative examples. To simplify the description of protein, FUS is represented as a linear chain of stickers interspaced by spacers, as inspired by the associative polymer theory. Low-complexity aromatic-rich kinked segments (LARKS) available in FUS were identified using LARKSdb and represented as "stickers". The pairwise potential energies of each pair of stickers and their β-sheet-forming propensity were estimated via molecular docking and all atomistic molecular dynamics (AA-MD) simulations. Subsequently, FUS chains were randomly positioned in a cubic lattice as coarse-grained (CG) beads, with the bead assignment based on the Kuhn length estimation of stickers and spacers. Stochastic FUS movements were modeled by Monte Carlo (MC) simulations. In addition to the Metropolis algorithm, discretized pair potential distributions between stickers were considered in the move acceptance criteria. The chosen pair potential represents one of the possible binding energy states, with its probability determined by the frequency of the binding energy distribution histogram. The fluctuations of averaged radial distribution functions (RDFs) in successive MC trial move intervals of equilibrated lattice MC simulations were used to indicate the dynamic nature of assembly/disassembly of the protein chains. This multiscale computational framework provides an economical and efficient way of predicting and describing the LLPS behavior of IDPs.