Из Википедии, бесплатной энциклопедии
Перейти к навигации Перейти к поиску
Эта статья о рациональном дизайне белков. Для более широкой инженерии белков см. Белковая инженерия .

Белковый дизайн - это рациональный дизайн новых белковых молекул для создания нового вида активности, поведения или цели, а также для улучшения базового понимания функции белка. [1] Белки могут быть созданы с нуля (разработка de novo ) или путем создания расчетных вариантов известной структуры белка и его последовательности (так называемая переработка белка ). Подходы к рациональному дизайну белков позволяют делать предсказания последовательности белков, которые складываются в конкретные структуры. Эти предсказанные последовательности могут быть затем подтверждены экспериментально с помощью таких методов, как синтез пептидов , сайт-направленный мутагенез или искусственный синтез генов..

Рациональный дизайн белков восходит к середине 1970-х годов. [2] Однако в последнее время появилось множество примеров успешного рационального дизайна водорастворимых и даже трансмембранных пептидов и белков, отчасти благодаря лучшему пониманию различных факторов, влияющих на стабильность структуры белка, и разработке более совершенных вычислительных методов.

Обзор и история [ править ]

Цель рационального дизайна белков - предсказать аминокислотные последовательности, которые будут сворачиваться в определенную структуру белка. Хотя количество возможных белковых последовательностей огромно и экспоненциально растет с размером белковой цепи, только часть из них будет надежно и быстро сворачиваться до одного нативного состояния . Дизайн белка включает идентификацию новых последовательностей в этом подмножестве. Нативное состояние белка - это конформационный минимум свободной энергии цепи. Таким образом, белковый дизайн - это поиск последовательностей, которые имеют выбранную структуру как минимум свободной энергии. В некотором смысле это противоположно предсказанию структуры белка . В дизайне третичное строениеуказывается, и идентифицируется последовательность, которая будет сворачиваться к нему. Следовательно, это также называют обратным складыванием . В таком случае дизайн белка представляет собой проблему оптимизации: с использованием некоторых критериев оценки выбирается оптимизированная последовательность, которая будет сворачиваться до желаемой структуры.

Когда первые белки были рационально сконструированы в течение 1970-х и 1980-х годов, их последовательность была оптимизирована вручную на основе анализа других известных белков, состава последовательности, зарядов аминокислот и геометрии желаемой структуры. [2] Первые разработанные белки приписываются Бернду Гутте, который разработал уменьшенную версию известного катализатора, бычьей рибонуклеазы и третичных структур, состоящих из бета-листов и альфа-спиралей, включая связующее из ДДТ . Еррите и его коллеги позже разработаны эластином -подобных волокнистых пептидов на основе правил о составе последовательности. Ричардсон и его коллеги разработали белок из 79 остатков, не имеющий гомологии последовательности с известным белком. [2]В 1990-х годах появление мощных компьютеров, библиотек конформаций аминокислот и силовых полей, разработанных в основном для моделирования молекулярной динамики, позволило разработать инструменты для построения вычислительных белков на основе структур. После разработки этих вычислительных инструментов за последние 30 лет был достигнут большой успех в дизайне белков. Первый белок, успешно сконструированный полностью de novo, был создан Стивеном Мэйо и его сотрудниками в 1997 году [3], а вскоре после этого, в 1999 году Питер С. Ким и его коллеги разработали димеры, тримеры и тетрамеры неестественных катушек с правой спиральной спиралью . [4] [5] В 2003 г.Лаборатория Дэвида Бейкера разработала полноценный белок в такой степени, которую раньше не было в природе. [6] Позже, в 2008 году, группа Бейкера компьютерно разработала ферменты для двух разных реакций. [7] В 2010 году одно из самых мощных нейтрализующих антител широкого спектра действия было выделено из сыворотки крови пациента с помощью белкового зонда, разработанного с помощью вычислений. [8] Благодаря этим и другим успехам (например, см. Примеры ниже) дизайн белков стал одним из наиболее важных инструментов, доступных для инженерии белков . Есть большая надежда, что создание новых белков, больших и малых, найдет применение в биомедицине и биоинженерии .


Базовые модели структуры и функции белков [ править ]

Программы дизайна белков используют компьютерные модели молекулярных сил, управляющих белками в среде in vivo . Чтобы сделать проблему разрешимой, эти силы упрощаются моделями конструкции белков. Хотя программы дизайна белков сильно различаются, они должны решать четыре основных вопроса моделирования: какова целевая структура дизайна, какая гибкость разрешена для целевой структуры, какие последовательности включаются в поиск и какое силовое поле будет использоваться для последовательности и структуры оценок.

Целевая структура [ править ]

TOP7 белок был одним из первых белков , предназначенных для складки , которые никогда не видели раньше в природе [6]

Функция белка в значительной степени зависит от структуры белка, и рациональный дизайн белка использует эту взаимосвязь для разработки функции путем создания белков, которые имеют целевую структуру или складку. Таким образом, по определению, в рациональном дизайне белка целевая структура или ансамбль структур должны быть известны заранее. Это контрастирует с другими формами белковой инженерии, такими как направленная эволюция , где используются различные методы для поиска белков, которые выполняют определенную функцию, и с предсказанием структуры белка, когда последовательность известна, но структура неизвестна.

Чаще всего целевая структура основана на известной структуре другого белка. Тем не менее, новые складки, невидимые в природе, становятся все более возможными. Питер С. Ким и его коллеги разработали тримеры и тетрамеры неестественных спиральных катушек, которые раньше не встречались в природе. [4] [5] Белок Top7, разработанный в лаборатории Дэвида Бейкера , был полностью разработан с использованием алгоритмов конструирования белков в совершенно новой форме. [6] Совсем недавно Бейкер и его коллеги разработали серию принципов для создания идеальных глобулярных белковых структур на основе белковых воронок.этот мост между предсказанием вторичной структуры и третичными структурами. Эти принципы, основанные как на предсказании структуры белка, так и на дизайне белка, были использованы для разработки пяти различных новых топологий белков. [9]

Пространство последовательности [ править ]

FSD-1 (показан синим цветом, PDB id: 1FSV) был первым de novo вычислительным дизайном полного белка. [3] Целевой складкой был цинковый палец в остатках 33-60 структуры белка Zif268 (показан красным, PDB id: 1ZAA). Созданная последовательность имела очень небольшую идентичность последовательности с какой-либо известной последовательностью белка.

При рациональном дизайне белков белки могут быть изменены на основе последовательности и структуры известного белка или полностью с нуля при разработке белков de novo . При редизайне белка большинство остатков в последовательности сохраняются как их аминокислоты дикого типа, в то время как некоторым позволяют мутировать. В дизайне de novo вся последовательность разрабатывается заново, без предшествующей последовательности.

И дизайн de novo, и редизайн белка могут устанавливать правила в пространстве последовательностей : конкретные аминокислоты, которые разрешены в каждом положении изменяемого остатка. Например, состав поверхности зонда RSC3 для отбора нейтрализующих ВИЧ антител был ограничен на основании данных эволюции и балансировки заряда. Многие из самых ранних попыток создания белков в значительной степени основывались на эмпирических правилах пространства последовательностей. [2] Более того, конструкция волокнистых белков обычно следует строгим правилам в отношении пространства последовательностей. Например, белки, созданные на основе коллагена , часто состоят из повторяющихся паттернов Gly-Pro-X. [2]Появление вычислительных методов позволяет конструировать белки без вмешательства человека в выбор последовательности. [3]

Структурная гибкость [ править ]

Обычные программы дизайна белков используют библиотеки ротамеров, чтобы упростить конформационное пространство боковых цепей белка. Эта анимация проходит через все ротамеры аминокислоты изолейцин на основе библиотеки предпоследних ротамеров. [10]

В дизайне белка целевая структура (или структуры) белка известна. Однако подход рационального дизайна белка должен моделировать некоторую гибкость целевой структуры, чтобы увеличить количество последовательностей, которые могут быть разработаны для этой структуры, и минимизировать вероятность сворачивания последовательности в другую структуру. Например, при редизайне белка одной небольшой аминокислоты (такой как аланин) в плотно упакованном ядре белка, очень небольшое количество мутантов может быть предсказано рациональным подходом к дизайну для сворачивания в целевую структуру, если окружающие боковые цепи не разрешается переупаковывать.

Таким образом, важным параметром любого процесса проектирования является степень гибкости, разрешенная как для боковых цепей, так и для магистрали. В простейших моделях остов протеина остается жестким, в то время как некоторым боковым цепям протеина позволяют изменять конформации. Однако боковые цепи могут иметь много степеней свободы в отношении длин связей, валентных углов и двугранных углов χ . Чтобы упростить это пространство, в методах дизайна белков используются библиотеки ротамеров, которые принимают идеальные значения длин связей и валентных углов, ограничивая при этом двугранные углы χ несколькими часто наблюдаемыми низкоэнергетическими конформациями, называемыми ротамерами .

Библиотеки ротамеров описывают ротамеры на основе анализа многих белковых структур. Библиотеки ротамеров, не зависящие от основной цепи, описывают все ротамеры. [10] Зависимые от скелета библиотеки ротамеров, напротив, описывают ротамеры как вероятность их появления в зависимости от расположения белкового скелета вокруг боковой цепи. [11] Ротамеры, описываемые библиотеками ротамеров, обычно представляют собой области в космосе. Большинство программ дизайна белков используют одну конформацию (например, модальное значение для двугранных углов ротамера в пространстве) или несколько точек в области, описываемой ротамером; программа конструирования белков OSPREY , напротив, моделирует всю непрерывную область. [12]

Хотя рациональный дизайн белка должен сохранять общую складку скелета белка, допущение некоторой гибкости скелета может значительно увеличить количество последовательностей, которые укладываются в структуру, при сохранении общей складки белка. [13] Гибкость скелета особенно важна при редизайне белка, потому что мутации в последовательности часто приводят к небольшим изменениям в структуре скелета. Более того, гибкость основной цепи может быть существенной для более сложных приложений дизайна белков, таких как предсказание связывания и дизайн ферментов. Некоторые модели гибкости основной цепи конструкции белка включают небольшие и непрерывные глобальные движения позвоночника, дискретные образцы позвоночника вокруг целевой складки, движения позвоночника и гибкость петли белка. [13] [14]

Энергетическая функция [ править ]

Сравнение различных функций потенциальной энергии. Самая точная энергия - это те, которые используют квантово-механические расчеты, но они слишком медленные для дизайна белков. С другой стороны, эвристические функции энергии основаны на статистических терминах и работают очень быстро. В середине находятся энергетические функции молекулярной механики, которые основаны на физике, но не так затратны в вычислительном отношении, как квантово-механическое моделирование. [15]

Методы рационального конструирования белков должны быть в состоянии отличать последовательности, которые будут стабильными под целевой складкой, от последовательностей, которые предпочли бы другие низкоэнергетические конкурирующие состояния. Таким образом, дизайн белка требует точных энергетических функций, которые могут ранжировать и оценивать последовательности по тому, насколько хорошо они укладываются в целевую структуру. В то же время, однако, эти энергетические функции должны учитывать вычислительные проблемы, стоящие за дизайном белка. Одно из самых сложных требований для успешного проектирования - это функция энергии, которая является точной и простой для вычислительных расчетов.

Наиболее точные функции энергии основаны на квантовомеханическом моделировании. Однако такое моделирование слишком медленное и обычно непрактично для дизайна белков. Вместо этого многие алгоритмы проектирования белков используют либо физические функции энергии, адаптированные из программ моделирования молекулярной механики , функции энергии, основанные на знаниях , либо гибридное сочетание того и другого. Возникла тенденция к использованию более основанных на физике функций потенциальной энергии. [15]

Физические функции энергии, такие как AMBER и CHARMM , обычно выводятся из квантово-механического моделирования и экспериментальных данных из термодинамики, кристаллографии и спектроскопии. [16] Эти энергетические функции обычно упрощают функцию физической энергии и делают их попарно разложимыми, что означает, что полная энергия конформации белка может быть вычислена путем добавления попарной энергии между каждой парой атомов, что делает их привлекательными для алгоритмов оптимизации. Энергетические функции, основанные на физике, обычно моделируют притягивающий-отталкивающий член Леннарда-Джонса между атомами и парный электростатический кулоновский член [17] между несвязанными атомами.

Водородные связи, опосредованные водой, играют ключевую роль в связывании белок-белок. Одно такое взаимодействие показано между остатками D457, S365 в тяжелой цепи ВИЧ-нейтрализующего широкого антитела VRC01 (зеленый) и остатками N58 и Y59 в белке оболочки GP120 ВИЧ (фиолетовый). [18]

Статистические потенциалы, в отличие от потенциалов, основанных на физике, обладают тем преимуществом, что их можно быстро вычислить, неявно учитывать сложные эффекты и они менее чувствительны к небольшим изменениям в структуре белка. [19] Эти энергетические функции основаны на получении значений энергии из частоты появления в структурной базе данных.

Однако дизайн белков имеет требования, которые иногда могут быть ограничены в силовых полях молекулярной механики. Силовые поля молекулярной механики, которые использовались в основном в молекулярно-динамическом моделировании, оптимизированы для моделирования отдельных последовательностей, но конструкция белка ищет во многих конформациях многих последовательностей. Таким образом, силовые поля молекулярной механики должны быть адаптированы для дизайна белков. На практике энергетические функции дизайна белков часто включают как статистические, так и физические термины. Например, функция энергии Розетты, одна из наиболее часто используемых функций энергии, включает в себя термины энергии, основанные на физике, происходящие из функции энергии CHARMM, и статистические термины энергии, такие как вероятность ротамера и электростатика, основанная на знаниях. Как правило, энергетические функции сильно настраиваются между лабораториями,и специально адаптированы для каждого дизайна.[16]

Проблемы эффективного проектирования энергетических функций [ править ]

Вода составляет большинство молекул, окружающих белки, и является основным двигателем структуры белка. Таким образом, моделирование взаимодействия между водой и белком жизненно важно при разработке белков. Количество молекул воды, которые взаимодействуют с белком в любой момент времени, огромно, и каждая из них имеет большое количество степеней свободы и партнеров по взаимодействию. Вместо этого программы дизайна белков моделируют большинство таких молекул воды как континуум, моделируя как гидрофобный эффект, так и поляризацию сольватации. [16]

Отдельные молекулы воды иногда могут играть решающую структурную роль в ядре белков и во взаимодействиях белок-белок или белок-лиганд. Неспособность смоделировать такие воды может привести к неверному предсказанию оптимальной последовательности межбелкового интерфейса. В качестве альтернативы к ротамерам можно добавлять молекулы воды.

[16]


Как проблема оптимизации [ править ]

Эта анимация иллюстрирует сложность поиска дизайна белка, который обычно сравнивает все конформации ротамера из всех возможных мутаций по всем остаткам. В этом примере остаткам Phe36 и His 106 позволяют мутировать, соответственно, в аминокислоты Tyr и Asn. Phe и Tyr имеют по 4 ротамера в библиотеке ротамеров, в то время как Asn и His имеют 7 и 8 ротамеров, соответственно, в библиотеке ротамеров (из предпоследней библиотеки ротамеров Ричардсона [10] ). Анимация проходит через все (4 + 4) x (7 + 8) = 120 вариантов. Показанная структура соответствует миоглобину, PDB id: 1mbn.

Цель дизайна белка - найти последовательность белка, которая сворачивается в целевую структуру. Таким образом, алгоритм дизайна белка должен искать все конформации каждой последовательности относительно целевой складки и ранжировать последовательности в соответствии с конформацией каждой из них с наименьшей энергией, как определено функцией энергии дизайна белка. Таким образом, типичными входными данными для алгоритма конструирования белка являются целевая складка, пространство последовательностей, структурная гибкость и энергетическая функция, в то время как выходными данными являются одна или несколько последовательностей, которые, как прогнозируется, будут стабильно свертываться в целевую структуру.

Однако количество кандидатных белковых последовательностей растет экспоненциально с увеличением количества белковых остатков; например, существует 20 100 белковых последовательностей длиной 100. Кроме того, даже если конформации боковой цепи аминокислот ограничены несколькими ротамерами (см. Структурная гибкость ), это приводит к экспоненциальному количеству конформаций для каждой последовательности. Таким образом, в нашем белке из 100 остатков и при условии, что каждая аминокислота имеет ровно 10 ротамеров, алгоритм поиска, который ищет это пространство, должен будет искать более 200 100 конформаций белка.

Наиболее распространенные энергетические функции могут быть разложены на попарные члены между ротамерами и типами аминокислот, что делает проблему комбинаторной, и для ее решения можно использовать мощные алгоритмы оптимизации. В этих случаях полная энергия каждой конформации, принадлежащей каждой последовательности, может быть сформулирована как сумма индивидуальных и попарных членов между положениями остатков. Если проектировщика интересует только лучшая последовательность, алгоритм дизайна белка требует только конформации с наименьшей энергией последовательности с наименьшей энергией. В этих случаях идентичность аминокислот каждого ротамера можно игнорировать, и все ротамеры, принадлежащие к разным аминокислотам, можно рассматривать одинаково. Пусть r i - ротамер в положении остатка i в белковой цепи, а E (r i ) потенциальная энергия между внутренними атомами ротамера. Пусть E ( r i , r j ) будет потенциальной энергией между r i и ротамером r j в остаточной позиции j . Затем мы определяем задачу оптимизации как задачу нахождения соответствия минимальной энергии ( E T ):


 

 

 

 

( 1 )

Проблема минимизации E T является NP-сложной задачей. [14] [20] [21] Несмотря на то, что класс проблем является NP-сложным, на практике многие примеры проектирования белков могут быть решены точно или удовлетворительно оптимизированы с помощью эвристических методов.


Алгоритмы [ править ]

Несколько алгоритмов были разработаны специально для задачи дизайна белков. Эти алгоритмы можно разделить на два широких класса: точные алгоритмы, такие как устранение тупика , которые не имеют гарантий выполнения, но гарантируют качество решения; и эвристическийалгоритмы, такие как Монте-Карло, которые быстрее точных алгоритмов, но не имеют никаких гарантий оптимальности результатов. Точные алгоритмы гарантируют, что в процессе оптимизации были получены оптимальные результаты в соответствии с конструктивной моделью белка. Таким образом, если предсказания точных алгоритмов терпят неудачу, когда они экспериментально подтверждены, то источник ошибки может быть отнесен к функции энергии, допустимой гибкости, пространству последовательностей или целевой структуре (например, если она не может быть разработана для) [ 22]

Некоторые алгоритмы конструирования белков перечислены ниже. Хотя эти алгоритмы решают только самую базовую формулировку проблемы дизайна белка, уравнение ( 1), когда цель оптимизации изменяется из-за того, что разработчики вводят улучшения и расширения в модель дизайна белка, такие как улучшения разрешенной структурной гибкости (например, гибкости основной цепи белка) или включение сложных энергетических терминов, многие из расширений дизайна белка, которые улучшают моделирование построены на этих алгоритмах. Например, Rosetta Design включает в себя сложные энергетические термины и гибкость магистрали с использованием Монте-Карло в качестве основного алгоритма оптимизации. Алгоритмы OSPREY основаны на алгоритме устранения тупика и A * для включения непрерывных движений основной и боковой цепи. Таким образом, эти алгоритмы дают хорошее представление о различных типах алгоритмов, доступных для дизайна белков.

В июле 2020 года ученые сообщили о разработке процесса на основе ИИ с использованием геномных баз данных для эволюционного проектирования новых белков. Они использовали глубокое обучение для определения правил проектирования. [23] [24]

С математическими гарантиями [ править ]

Устранение тупика [ править ]

Основная статья: Устранение тупика

Алгоритм устранения тупика (DEE) итеративно сокращает пространство поиска проблемы, удаляя ротамеры, которые, как можно доказать, не являются частью глобальной конформации с наименьшей энергией (GMEC). На каждой итерации алгоритм исключения тупика сравнивает все возможные пары ротамеров в каждой позиции остатка и удаляет каждый ротамер r ' i, который, как можно показать, всегда имеет более высокую энергию, чем другой ротамер r i и, таким образом, не является частью GMEC:

Другие мощные расширения алгоритма исключения тупика включают критерий исключения пар и обобщенный критерий исключения тупика . Этот алгоритм также был расширен для работы с ротамерами непрерывного действия с доказываемыми гарантиями.

Хотя алгоритм исключения тупика выполняется за полиномиальное время на каждой итерации, он не может гарантировать сходимость. Если после определенного количества итераций алгоритм исключения тупика больше не сокращает ротамеры, то необходимо либо объединить ротамеры, либо использовать другой алгоритм поиска для поиска оставшегося пространства поиска. В таких случаях устранение тупика действует как алгоритм предварительной фильтрации для уменьшения пространства поиска, в то время как другие алгоритмы, такие как A *, Монте-Карло, линейное программирование или БЫСТРЕЕ, используются для поиска оставшегося пространства поиска. [14]

Ветвь и переплет [ править ]

Основная статья: Ветвь и переплет

Конформационное пространство конструкции белка можно представить в виде дерева , в котором остатки белка упорядочены произвольным образом, а ветви дерева у каждого из ротамеров в остатке. Алгоритмы ветвей и границ используют это представление для эффективного исследования дерева конформации: при каждом ветвлении , алгоритмы ветвей и границ ограничивают пространство конформации и исследуют только перспективные ветви. [14] [25] [26]

Популярным алгоритмом поиска для дизайна белков является алгоритм поиска A * . [14] [26] A * вычисляет нижнюю границу оценки для каждого частичного пути дерева, которая определяет (с гарантией) нижнюю границу энергии каждого из расширенных ротамеров. Каждое частичное подтверждение добавляется в очередь приоритетов, и на каждой итерации частичный путь с самой низкой нижней границей извлекается из очереди и расширяется. Алгоритм останавливается после того, как будет перечислено полное соответствие, и гарантирует, что соответствие является оптимальным.

Оценка A * f в дизайне белков состоит из двух частей: f = g + h . g - это точная энергия ротамеров, которым уже присвоена частичная конформация. h - нижняя граница энергии ротамеров, которая еще не задана. Каждый разработан следующим образом, где d - это индекс последнего присвоенного остатка в частичной конформации.

Целочисленное линейное программирование [ править ]

Дополнительная информация: Линейное программирование § Целочисленные неизвестные и целочисленное программирование

Проблема оптимизации E T (уравнение ( 1 )) может быть легко сформулирована как целочисленная линейная программа (ILP). [27] Одна из наиболее эффективных формулировок использует бинарные переменные для представления присутствия ротамера и ребер в конечном растворе и ограничивает решение ровно одним ротамером для каждого остатка и одним парным взаимодействием для каждой пары остатков:

ул

Решатели ILP, такие как CPLEX , могут вычислить точное оптимальное решение для больших примеров проблем проектирования белков. Эти решатели используют релаксацию задачи линейным программированием , где q i и q ij могут принимать непрерывные значения, в сочетании с алгоритмом ветвей и отсечений для поиска оптимального решения только в небольшой части конформационного пространства. Было показано, что решатели ILP решают многие случаи проблемы размещения боковой цепи. [27]

Основанные на передаче сообщений приближения к двойному линейному программированию [ править ]

Решатели ILP зависят от алгоритмов линейного программирования (LP), таких как симплексные или барьерные методы для выполнения LP-релаксации на каждой ветви. Эти алгоритмы LP были разработаны как универсальные методы оптимизации и не оптимизированы для решения задачи проектирования белков (уравнение ( 1 )). Как следствие, релаксация LP становится узким местом для решателей ILP, когда размер проблемы велик. [28] Недавно было разработано несколько альтернатив, основанных на алгоритмах передачи сообщений, специально для оптимизации LP-релаксации проблемы дизайна белков. Эти алгоритмы могут аппроксимировать как двойственное, так и первичноепримеры целочисленного программирования, но для обеспечения гарантий оптимальности они наиболее полезны, когда используются для аппроксимации двойственной задачи проектирования белков, поскольку аппроксимация двойной гарантирует, что никакие решения не будут упущены. Аппроксимации, основанные на передаче сообщений, включают в себя алгоритм передачи сообщений о максимальном продукте, взвешенном по дереву , [29] [30] и алгоритм линейного программирования передачи сообщений . [31]

Алгоритмы оптимизации без гарантий [ править ]

Монте-Карло и имитация отжига [ править ]

Монте-Карло - один из наиболее широко используемых алгоритмов для дизайна белков. В своей простейшей форме алгоритм Монте-Карло выбирает остаток случайным образом, и в этом остатке оценивается случайно выбранный ротамер (любой аминокислоты). [21] Новая энергия белка E new сравнивается со старой энергией E old, и новый ротамер принимается с вероятностью:

где β - постоянная Больцмана, а температура T может быть выбрана такой, чтобы на начальных этапах она была высокой и медленно отжигалась для преодоления локальных минимумов. [12]

БЫСТРЕЕ [ править ]

Алгоритм FASTER использует комбинацию детерминированных и стохастических критериев для оптимизации аминокислотных последовательностей. FASTER сначала использует DEE для устранения ротамеров, которые не являются частью оптимального решения. Затем серия итерационных шагов оптимизирует назначение ротамера. [32] [33]

Распространение веры [ править ]

При распространении убеждений для дизайна белков алгоритм обменивается сообщениями, которые описывают убеждение в том, что каждый остаток имеет вероятность присутствия каждого ротамера в соседних остатках. Алгоритм обновляет сообщения на каждой итерации и выполняет итерацию до сходимости или до фиксированного количества итераций. Конвергенция не гарантируется в дизайне белков. Сообщение m i → j (r j, которое остаток i отправляет каждому ротамеру (r j в соседнем остатке j ) определяется как:

Распространение убеждений как max-product, так и sum-product использовалось для оптимизации дизайна белков.

Приложения и примеры разработанных белков [ править ]

Дизайн ферментов [ править ]

Дизайн новых ферментов - это использование дизайна белка с огромными биоинженерными и биомедицинскими приложениями. В общем, разработка структуры белка может отличаться от разработки фермента, потому что дизайн ферментов должен учитывать многие состояния, участвующие в каталитическом механизме . Однако дизайн белка является предпосылкой дизайна ферментов de novo, потому что, по крайней мере, конструкция катализаторов требует каркаса, в который может быть встроен каталитический механизм. [34]

Большой прогресс в разработке и модернизации ферментов de novo был достигнут в первом десятилетии 21 века. В трех основных исследованиях, Дэвид Бейкер и соавторы De Novo разработаны ферменты для ретро - альдольной реакции , [35] реакция Кемп-элиминирования, [36] , и для реакции Дильса-Альдера . [37] Кроме того, Стивен Мэйо и его коллеги разработали итерационный метод создания наиболее эффективного известного фермента для реакции удаления Кемпа. [38] Кроме того , в лаборатории Брюс Donald , вычислительный дизайн белка был использован для переключения специфичности одного из белковых доменов изнерибосомная пептидная синтетаза, которая продуцирует грамицидин S , от его природного субстрата фенилаланина до других неузнаваемых субстратов, включая заряженные аминокислоты; модифицированные ферменты имели активность, близкую к активности дикого типа. [39]

Дизайн для близости [ править ]

Белковые взаимодействия участвуют в большинстве биотических процессов. Многие из наиболее трудно поддающихся лечению заболеваний, таких как болезнь Альцгеймера , многие формы рака (например, TP53 ) и инфекция вируса иммунодефицита человека ( ВИЧ ), связаны с межбелковыми взаимодействиями. Таким образом, для лечения таких заболеваний желательно разработать белковые или белковоподобные терапевтические средства, которые связывают одного из партнеров взаимодействия и, таким образом, нарушают вызывающее заболевание взаимодействие. Это требует разработки белковых терапевтических средств для сродства к партнеру.

Взаимодействия белок-белок могут быть разработаны с использованием алгоритмов дизайна белков, поскольку принципы, определяющие стабильность белка, также определяют связывание белок-белок. Дизайн белок-белкового взаимодействия, однако, представляет проблемы, обычно не встречающиеся при дизайне белков. Одна из наиболее важных проблем состоит в том, что, как правило, интерфейсы между белками более полярны, чем ядра белков, и связывание включает компромисс между десольватацией и образованием водородных связей. [40] Чтобы преодолеть эту проблему, Брюс Тидор и его коллеги разработали метод повышения аффинности антител, сосредоточив внимание на электростатических факторах. Они обнаружили, что для антител, разработанных в исследовании, снижение затрат на десольватацию остатков на границе раздела увеличивало сродство пары связывания. [40][41] [42]

Прогнозы привязки скоринга [ править ]

Функции белка конструкции энергии должны быть адаптированы , чтобы выиграть связывания предсказания , поскольку связывание предполагает компромисс между предлагаются по самым низким энергетическим конформаций свободных белков ( Е Р и Е L ) и наименьшей энергией конформации связанного комплекса ( E PL ):

.

Алгоритм K * аппроксимирует константу связывания алгоритма, включая конформационную энтропию в расчет свободной энергии. Алгоритм K * рассматривает только самые низкоэнергетические конформации свободных и связанных комплексов (обозначенных наборами P , L и PL ) для аппроксимации статистических сумм каждого комплекса: [14]

Дизайн для специфики [ править ]

Дизайн белок-белковых взаимодействий должен быть высокоспецифичным, потому что белки могут взаимодействовать с большим количеством белков; успешный дизайн требует отборных связующих. Таким образом, алгоритмы дизайна белков должны уметь различать связывание на мишени (или положительный дизайн ) и нецелевое связывание (или отрицательный дизайн ). [2] [40] Одним из наиболее ярких примеров дизайна для специфичности является создание специфических bZIP- связывающих пептидов Эми Китинг и соавторов для 19 из 20 семейств bZIP; 8 из этих пептидов были специфичны для предполагаемого партнера по сравнению с конкурирующими пептидами. [40] [43] [44]Кроме того, Андерсон и его коллеги также использовали положительный и отрицательный дизайн для прогнозирования мутаций в активном сайте мишени лекарственного средства, которые придали устойчивость к новому лекарству; положительный дизайн использовали для поддержания активности дикого типа, в то время как отрицательный дизайн использовали для нарушения связывания лекарственного средства. [45] Недавняя вычислительная модернизация, проведенная Костасом Маранасом и соавторами, также позволила экспериментально переключить кофакторную специфичность ксилозоредуктазы Candida boidinii с НАДФН на НАДН . [46]

Протеиновая шлифовка [ править ]

Замена поверхности протеином заключается в формировании поверхности протеина с сохранением целостности складок, сердцевины и граничных областей протеина. Белковая шлифовка особенно полезна для изменения связывания белка с другими белками. Одним из наиболее важных применений обновления протеина было создание зонда RSC3 для отбора широко нейтрализующих антител к ВИЧ в Исследовательском центре вакцин NIH. Во-первых, для конструирования были отобраны остатки за пределами границы связывания между белком оболочки ВИЧ gp120 и ранее обнаруженным b12-антителом. Затем последовательность с разнесением была выбрана на основе информации об эволюции, растворимости, сходства с диким типом и других соображений. Затем программное обеспечение RosettaDesign было использовано для поиска оптимальных последовательностей в выбранном пространстве последовательностей.Позднее RSC3 был использован для обнаружения широко нейтрализующего антитела VRC01 в сыворотке длительно инфицированного ВИЧ индивидуума, не прогрессирующего.[47]

Дизайн глобулярных белков [ править ]

Глобулярные белки - это белки, которые содержат гидрофобное ядро ​​и гидрофильную поверхность. Глобулярные белки часто имеют стабильную структуру, в отличие от волокнистых белков , которые имеют множественные конформации. Трехмерную структуру глобулярных белков обычно легче определить с помощью рентгеновской кристаллографии и ядерного магнитного резонанса, чем волокнистых белков и мембранных белков , что делает глобулярные белки более привлекательными для дизайна белков, чем другие типы белков. Наиболее успешные конструкции белков включают глобулярные белки. И RSD-1 , и Top7 были de novoконструкции глобулярных белков. Еще пять белковых структур были разработаны, синтезированы и проверены в 2012 году группой Baker. Эти новые белки не выполняют биотических функций, но структуры предназначены для того, чтобы действовать как строительные блоки, которые могут быть расширены для включения функциональных активных центров. Структуры были найдены вычислительным путем с использованием новой эвристики, основанной на анализе соединительных циклов между частями последовательности, которые определяют вторичные структуры. [48]

Дизайн мембранных белков [ править ]

Несколько трансмембранных белков были успешно сконструированы [49] наряду со многими другими мембранно-ассоциированными пептидами и белками. [50] Недавно Костас Маранас и его коллеги разработали автоматизированный инструмент [51] для изменения размера пор внешней мембраны поринового типа F (OmpF) от E.coli до любого желаемого субнометрового размера и собрали их в мембраны для выполнения точное разделение шкалы ангстрем.

Другие приложения [ править ]

Одно из наиболее желательных применений для дизайна белков - это биосенсоры , белки, которые будут определять присутствие определенных соединений. Некоторые попытки создания биосенсоров включают датчики для неестественных молекул, включая TNT . [52] Совсем недавно Кульман и его коллеги разработали биосенсор PAK1 . [53]

См. Также [ править ]

  • Программное обеспечение для молекулярного дизайна
  • Белковая инженерия
  • Программное обеспечение для предсказания структуры белка
  • Сравнение программного обеспечения для моделирования молекулярной механики

Ссылки [ править ]

  1. ^ Korendovych, Иван (19 марта 2018). «Минималистичный дизайн пептидных и белковых катализаторов» . Американское химическое общество . Проверено 22 марта 2018 года .
  2. ^ a b c d e е Ричардсон, Дж. С.; Ричардсон, округ Колумбия (июль 1989 г.). «Дизайн de novo белковых структур». Направления биохимических наук . 14 (7): 304–9. DOI : 10.1016 / 0968-0004 (89) 90070-4 . PMID 2672455 . 
  3. ^ a b c Дахият, Б.И.; Мэйо, SL (3 октября 1997 г.). «Дизайн белка De novo: полностью автоматизированный выбор последовательности». Наука . 278 (5335): 82–7. CiteSeerX 10.1.1.72.7304 . DOI : 10.1126 / science.278.5335.82 . PMID 9311930 .  
  4. ^ а б Гордон, ДБ; Marshall, SA; Мэйо, SL (август 1999 г.). «Энергетические функции для дизайна белков». Текущее мнение в структурной биологии . 9 (4): 509–13. DOI : 10.1016 / s0959-440x (99) 80072-4 . PMID 10449371 . 
  5. ^ а б Харбери, ПБ; Plecs, JJ; Тидор, Б; Альбер, Т; Ким, PS (20 ноября 1998 г.). «Белковая конструкция с высоким разрешением и свободой позвоночника». Наука . 282 (5393): 1462–7. DOI : 10.1126 / science.282.5393.1462 . PMID 9822371 . 
  6. ^ а б в Кульман, Б; Дантас, G; Ireton, GC; Варани, G; Стоддард, Б.Л .; Бейкер, Д. (21 ноября 2003 г.). «Дизайн новой глобулярной белковой складки с точностью до атомного уровня». Наука . 302 (5649): 1364–8. Bibcode : 2003Sci ... 302.1364K . DOI : 10.1126 / science.1089427 . PMID 14631033 . S2CID 1939390 .  
  7. ^ Стернер, R; Merkl, R; Раушель, FM (май 2008 г.). «Вычислительный дизайн ферментов» . Химия и биология . 15 (5): 421–3. DOI : 10.1016 / j.chembiol.2008.04.007 . PMID 18482694 . 
  8. ^ Ву, X; Ян, З.Ы .; Ли, У; Hogerkorp, CM; Schief, WR; Моряк, МС; Чжоу, Т; Шмидт, SD; Wu, L; Сюй, L; Лонго, Н.С. McKee, K; О'Делл, S; Громче, МК; Wycuff, DL; Feng, Y; Nason, M; Дориа-Роуз, N; Коннорс, М; Квонг, PD; Roederer, M; Wyatt, RT; Набель, ГДж; Маскола-младший (13 августа 2010 г.). «Рациональный дизайн оболочки позволяет идентифицировать широко нейтрализующие человеческие моноклональные антитела к ВИЧ-1» . Наука . 329 (5993): 856–61. Bibcode : 2010Sci ... 329..856W . DOI : 10.1126 / science.1187659 . PMC 2965066 . PMID 20616233 .  CS1 maint: multiple names: authors list (link)
  9. ^ Höcker, B (8 ноября 2012). «Структурная биология: набор инструментов для дизайна белков». Природа . 491 (7423): 204–5. Bibcode : 2012Natur.491..204H . DOI : 10.1038 / 491204a . PMID 23135466 . S2CID 4426247 .  
  10. ^ a b c Ловелл, Южная Каролина; Word, JM; Ричардсон, Дж. С.; Ричардсон, округ Колумбия (15 августа 2000 г.). «Предпоследняя библиотека ротамеров». Белки . 40 (3): 389–408. CiteSeerX 10.1.1.555.4071 . DOI : 10.1002 / 1097-0134 (20000815) 40: 3 <389 :: АИД-PROT50> 3.0.CO; 2-2 . PMID 10861930 .  
  11. ^ Шаповалов, М.В.; Данбрак Р.Л., младший (8 июня 2011 г.). «Сглаженная основа-зависимая библиотека ротамеров для белков, полученных на основе оценок и регрессий адаптивной плотности ядра» . Структура . 19 (6): 844–58. DOI : 10.1016 / j.str.2011.03.019 . PMC 3118414 . PMID 21645855 .  
  12. ^ a b Самиш, I; MacDermaid, CM; Перес-Агилар, JM; Савен, JG (2011). «Теоретический и вычислительный дизайн белков». Ежегодный обзор физической химии . 62 : 129–49. Bibcode : 2011ARPC ... 62..129S . DOI : 10,1146 / annurev-physchem-032210-103509 . PMID 21128762 . 
  13. ^ a b Манделл, DJ; Кортемме, Т. (август 2009 г.). «Гибкость основы в вычислительном дизайне белков» (PDF) . Текущее мнение в области биотехнологии . 20 (4): 420–8. DOI : 10.1016 / j.copbio.2009.07.006 . PMID 19709874 .  
  14. ^ Б с д е е Donald, Брюс Р. (2011). Алгоритмы структурной молекулярной биологии . Кембридж, Массачусетс: MIT Press.
  15. ^ a b Боас, FE и Harbury, PB (2007). «Возможные энергетические функции для дизайна белков». Текущее мнение в структурной биологии . 17 (2): 199–204. DOI : 10.1016 / j.sbi.2007.03.006 . PMID 17387014 . 
  16. ^ а б в г Удав, ИП; Харбери, ПБ (апрель 2007 г.). «Возможные энергетические функции для дизайна белков». Текущее мнение в структурной биологии . 17 (2): 199–204. DOI : 10.1016 / j.sbi.2007.03.006 . PMID 17387014 . 
  17. ^ Vizcarra, CL; Мэйо, SL (декабрь 2005 г.). «Электростатика в вычислительном дизайне белков». Текущее мнение в химической биологии . 9 (6): 622–6. DOI : 10.1016 / j.cbpa.2005.10.014 . PMID 16257567 . 
  18. ^ Чжоу, Т; Георгиев, I; Ву, Х; Ян, З.Ы .; Дай, К; Finzi, A; Kwon, YD; Scheid, JF; Ши, Вт; Сюй, L; Ян, Y; Чжу, Дж; Нуссенцвейг, MC; Содроски, Дж; Шапиро, Л; Набель, ГДж; Маскола-младший; Квонг, PD (13 августа 2010 г.). «Структурная основа для широкой и мощной нейтрализации ВИЧ-1 антителом VRC01» . Наука . 329 (5993): 811–7. Bibcode : 2010Sci ... 329..811Z . DOI : 10.1126 / science.1192819 . PMC 2981354 . PMID 20616231 .  CS1 maint: multiple names: authors list (link)
  19. ^ Мендес, J; Guerois, R; Серрано, Л. (август 2002 г.). «Энергетическая оценка в белковом дизайне». Текущее мнение в структурной биологии . 12 (4): 441–6. DOI : 10.1016 / s0959-440x (02) 00345-7 . PMID 12163065 . 
  20. ^ Пирс, штат Северная Каролина; Winfree, E (октябрь 2002 г.). «Белковый дизайн NP-жесткий» . Белковая инженерия . 15 (10): 779–82. DOI : 10,1093 / белок / 15.10.779 . PMID 12468711 . 
  21. ^ a b Фойгт, Калифорния; Гордон, ДБ; Мэйо, SL (9 июня 2000 г.). «Торговая точность для скорости: количественное сравнение алгоритмов поиска в дизайне белковой последовательности». Журнал молекулярной биологии . 299 (3): 789–803. CiteSeerX 10.1.1.138.2023 . DOI : 10.1006 / jmbi.2000.3758 . PMID 10835284 .  
  22. ^ Хонг, EJ; Lippow, SM; Тидор, Б; Лозано-Перес, Т. (сентябрь 2009 г.). «Оптимизация ротамеров для дизайна белков посредством оценки MAP и уменьшения размера проблемы» . Журнал вычислительной химии . 30 (12): 1923–45. DOI : 10.1002 / jcc.21188 . PMC 3495010 . PMID 19123203 .  
  23. ^ «Машинное обучение раскрывает рецепт создания искусственных белков» . Phys.org . Проверено 17 августа 2020 года .
  24. ^ Расс, Уильям П .; Фиглюцци, Маттео; Стокер, Кристиан; Барра-Шарле, Пьер; Соколич, Михаил; Каст, Питер; Хилверт, Дональд; Монассон, Реми; Кокко, Симона; Weigt, Мартин; Ранганатан, Рама (2020). «Основанная на эволюции модель для разработки ферментов хоризматемутазы». Наука . 369 (6502): 440–445. Bibcode : 2020Sci ... 369..440R . doi : 10.1126 / science.aba3304 (неактивен с 16 января 2021 г.). PMID 32703877 . CS1 maint: DOI inactive as of January 2021 (link)
  25. ^ Гордон, DB; Мэйо, SL (15 сентября 1999 г.). «Branch-and-terminate: комбинаторный алгоритм оптимизации для дизайна белка». Структура . 7 (9): 1089–98. DOI : 10.1016 / s0969-2126 (99) 80176-2 . PMID 10508778 . 
  26. ^ а б выщелачивание, AR; Лимон, AP (1 ноября 1998 г.). «Изучение конформационного пространства белковых боковых цепей с использованием тупикового исключения и алгоритма A *». Белки . 33 (2): 227–39. CiteSeerX 10.1.1.133.7986 . DOI : 10.1002 / (sici) 1097-0134 (19981101) 33: 2 <227 :: aid-prot7> 3.0.co; 2-ф . PMID 9779790 .  
  27. ^ а б Кингсфорд, CL; Chazelle, B; Сингх, М. (1 апреля 2005 г.). «Решение и анализ задач позиционирования сайдчейна с использованием линейного и целочисленного программирования» . Биоинформатика . 21 (7): 1028–36. DOI : 10.1093 / биоинформатики / bti144 . PMID 15546935 . 
  28. ^ Яновер, Чен; Талья Мельцер; Яир Вайс (2006). «Расслабление линейного программирования и распространение убеждений - эмпирическое исследование». Журнал исследований в области машинного обучения . 7 : 1887–1907.
  29. ^ Уэйнрайт, Мартин Дж; Томми С. Яаккола; Алан С. Вилски (2005). «Оценка MAP через соглашение о деревьях: передача сообщений и линейное программирование». IEEE Transactions по теории информации . 51 (11): 3697–3717. CiteSeerX 10.1.1.71.9565 . DOI : 10,1109 / tit.2005.856938 . S2CID 10007532 .  
  30. ^ Колмогоров, Владимир (28 октября 2006). «Конвергентная передача сообщений с перевесом по дереву для минимизации энергии». IEEE Transactions по анализу шаблонов и машинному анализу . 28 (10): 1568–1583. DOI : 10.1109 / TPAMI.2006.200 . PMID 16986540 . S2CID 8616813 .  
  31. ^ Глоберсон, Амир; Томми С. Яаккола (2007). «Исправление max-product: конвергентные алгоритмы передачи сообщений для LP-релаксации MAP». Достижения в системах обработки нейронной информации .
  32. ^ Аллен, BD; Мэйо, SL (30 июля 2006 г.). «Значительное повышение производительности алгоритма оптимизации БЫСТРЕЕ». Журнал вычислительной химии . 27 (10): 1071–5. CiteSeerX 10.1.1.425.5418 . DOI : 10.1002 / jcc.20420 . PMID 16685715 . S2CID 769053 .   
  33. ^ Десмет, J; Spriet, J; Ластерс, I (1 июля 2002 г.). «Быстрая и точная топология боковой цепи и оптимизация энергии (FASTER) как новый метод оптимизации структуры белка». Белки . 48 (1): 31–43. DOI : 10.1002 / prot.10131 . PMID 12012335 . S2CID 21524437 .  
  34. ↑ Baker, D (октябрь 2010 г.). «Захватывающий, но непростой путь к разработке вычислительных ферментов» . Белковая наука . 19 (10): 1817–9. DOI : 10.1002 / pro.481 . PMC 2998717 . PMID 20717908 .  
  35. ^ Цзян, Линь; Альтхофф, Эрик А .; Clemente, Fernando R .; Дойл, Линдси; Ротлисбергер, Даниэла; Зангеллини, Александр; Gallaher, Jasmine L .; Беткер, Джейми Л .; Танака, Фуджи (2008). "Вычислительный дизайн ретро-альдольных ферментов De Novo" . Наука . 319 (5868): 1387–91. Bibcode : 2008Sci ... 319.1387J . DOI : 10.1126 / science.1152692 . PMC 3431203 . PMID 18323453 .  
  36. ^ Röthlisberger, Даниэл; Херсонский, Ольга; Wollacott, Andrew M .; Цзян, Линь; Дечанси, Джейсон; Беткер, Джейми; Gallaher, Jasmine L .; Альтхофф, Эрик А .; Зангеллини, Александр (2008). «Катализаторы удаления Кемпа с помощью вычислительной ферментной конструкции» . Природа . 453 (7192): 190–5. Bibcode : 2008Natur.453..190R . DOI : 10,1038 / природа06879 . PMID 18354394 . 
  37. ^ Сигель, JB; Зангеллини, А; Ловик, HM; Поцелуй, G; Ламберт, АР; Сент-Клер, JL; Gallaher, JL; Hilvert, D; Gelb, MH; Стоддард, Б.Л .; Houk, KN; Майкл, ИП; Бейкер, Д. (16 июля 2010 г.). «Вычислительный дизайн ферментного катализатора для стереоселективной бимолекулярной реакции Дильса-Альдера» . Наука . 329 (5989): 309–13. Bibcode : 2010Sci ... 329..309S . DOI : 10.1126 / science.1190239 . PMC 3241958 . PMID 20647463 .  CS1 maint: multiple names: authors list (link)
  38. ^ Privett, HK; Поцелуй, G; Ли, ТМ; Бломберг, Р.; Чика, РА; Thomas, LM; Hilvert, D; Houk, KN; Мэйо, SL (6 марта 2012 г.). «Итерационный подход к вычислительному дизайну ферментов» . Труды Национальной академии наук Соединенных Штатов Америки . 109 (10): 3790–5. Bibcode : 2012PNAS..109.3790P . DOI : 10.1073 / pnas.1118082108 . PMC 3309769 . PMID 22357762 .  
  39. ^ Чен, CY; Георгиев, I; Андерсон, AC; Дональд, Б.Р. (10 марта 2009 г.). «Перестройка ферментативной активности на основе вычислительной структуры» . Труды Национальной академии наук Соединенных Штатов Америки . 106 (10): 3764–9. Bibcode : 2009PNAS..106.3764C . DOI : 10.1073 / pnas.0900266106 . PMC 2645347 . PMID 19228942 .  
  40. ^ а б в г Караниколас, Дж; Кульман, Б. (август 2009 г.). «Вычислительный дизайн аффинности и специфичности на межбелковых интерфейсах» . Текущее мнение в структурной биологии . 19 (4): 458–63. DOI : 10.1016 / j.sbi.2009.07.005 . PMC 2882636 . PMID 19646858 .  
  41. ^ Shoichet, BK (октябрь 2007). «Нет бесплатного энергетического обеда». Природа Биотехнологии . 25 (10): 1109–10. DOI : 10.1038 / nbt1007-1109 . PMID 17921992 . S2CID 5527226 .  
  42. ^ Липпоу, SM; Wittrup, KD; Тидор, Б. (октябрь 2007 г.). «Вычислительный дизайн улучшения сродства антител за пределами созревания in vivo» . Природа Биотехнологии . 25 (10): 1171–6. DOI : 10.1038 / nbt1336 . PMC 2803018 . PMID 17891135 .  
  43. ^ Шрайбер, G; Китинг, AE (февраль 2011 г.). «Специфичность связывания белков по сравнению с беспорядочными половыми связями» . Текущее мнение в структурной биологии . 21 (1): 50–61. DOI : 10.1016 / j.sbi.2010.10.002 . PMC 3053118 . PMID 21071205 .  
  44. ^ Григорян, Г; Рейнке, AW; Китинг, AE (16 апреля 2009 г.). «Дизайн специфичности взаимодействия с белками дает селективные bZIP-связывающие пептиды» . Природа . 458 (7240): 859–64. Bibcode : 2009Natur.458..859G . DOI : 10,1038 / природа07885 . PMC 2748673 . PMID 19370028 .  
  45. ^ Фрей, км; Георгиев, I; Дональд, BR; Андерсон, AC (3 августа 2010 г.). «Прогнозирование мутаций устойчивости с использованием алгоритмов дизайна белков» . Труды Национальной академии наук Соединенных Штатов Америки . 107 (31): 13707–12. Bibcode : 2010PNAS..10713707F . DOI : 10.1073 / pnas.1002162107 . PMC 2922245 . PMID 20643959 .  
  46. ^ Хури, Джорджия; Fazelinia, H; Чин, JW; Pantazes, RJ; Чирино, ПК; Маранас, компакт-диск (октябрь 2009 г.). «Вычислительный дизайн ксилозоредуктазы Candida boidinii для измененной специфичности кофактора» . Белковая наука . 18 (10): 2125–38. DOI : 10.1002 / pro.227 . PMC 2786976 . PMID 19693930 .  
  47. ^ Бертон, Д.Р .; Вайс, РА (13 августа 2010 г.). «СПИД / ВИЧ. Стимулирование разработки вакцины против ВИЧ». Наука . 329 (5993): 770–3. Bibcode : 2010Sci ... 329..770B . DOI : 10.1126 / science.1194693 . PMID 20705840 . S2CID 206528638 .  
  48. ↑ Джессика Маршалл (7 ноября 2012 г.). «Белки на заказ» . Новости природы . Проверено 17 ноября 2012 года .
  49. ^ Разработаны трансмембранные альфа-шпильки белков в базе данных OPM
  50. ^ Разработаны связанные с мембраной пептиды и белки в базе данных OPM
  51. ^ Чоудхури, Ратул; Кумар, Маниш; Maranas, Costas D .; Golbeck, John H .; Бейкер, Кэрол; Прабхакар, Дживан; Гризвуд, Мэтью; Декер, Карл; Шанкла, Маниш (10 сентября 2018 г.). «PoreDesigner для настройки селективности растворенных веществ в прочных и высокопроницаемых порах внешней мембраны» . Nature Communications . 9 (1): 3661. Bibcode : 2018NatCo ... 9.3661C . DOI : 10.1038 / s41467-018-06097-1 . ISSN 2041-1723 . PMC 6131167 . PMID 30202038 .   
  52. ^ Looger, Loren L .; Дуайер, Мэри А .; Смит, Джеймс Дж. И Хеллинга, Хомм У. (2003). «Вычислительный дизайн рецепторных и сенсорных белков с новыми функциями». Природа . 423 (6936): 185–190. Bibcode : 2003Natur.423..185L . DOI : 10,1038 / природа01556 . PMID 12736688 . S2CID 4387641 .  
  53. ^ Джа, РК; Wu, YI; Zawistowski, JS; MacNevin, C; Хан, км; Кульман, Б (21 октября 2011 г.). «Редизайн аутоингибиторного домена PAK1 для повышения стабильности и сродства в биосенсорных приложениях» . Журнал молекулярной биологии . 413 (2): 513–22. DOI : 10.1016 / j.jmb.2011.08.022 . PMC 3202338 . PMID 21888918 .  

Дальнейшее чтение [ править ]

  • Дональд, Брюс Р. (2011). Алгоритмы структурной молекулярной биологии . Кембридж, Массачусетс: MIT Press.
  • Сандер, Крис; Вринд, Геррит; Базан, Фернандо; Горовиц, Амнон; Накамура, Харуки; Рибас, Луис; Финкельштейн, Алексей В .; Локхарт, Эндрю; Меркл, Райнер; и другие. (1992). «Белковый дизайн на компьютерах. Пять новых белков: Шпилка, Грендель, Фингерзап, Кожа и Аида». Белки: структура, функции и биоинформатика . 12 (2): 105–110. DOI : 10.1002 / prot.340120203 . PMID  1603799 . S2CID  38986245 .
  • Цзинь, Вэньчжэнь; Камбара, Оки; Сасакава, Хироаки; Тамура, Ацуо и Такада, Сёдзи (2003). «Дизайн De Novo складывающихся белков с гладкой складывающейся воронкой: автоматизированный отрицательный дизайн и экспериментальная проверка» . Структура . 11 (5): 581–590. DOI : 10.1016 / S0969-2126 (03) 00075-3 . PMID  12737823 .
  • Покала, Навин и Гендель, Трейси М. (2005). «Энергетические функции для дизайна белка: корректировка сродства белок-белковый комплекс, модели для развернутого состояния и отрицательный дизайн растворимости и специфичности». Журнал молекулярной биологии . 347 (1): 203–227. DOI : 10.1016 / j.jmb.2004.12.019 . PMID  15733929 .