Глубина остатка (RD) - это мера воздействия растворителя, которая описывает, в какой степени остаток захоронен в пространстве белковой структуры . [1] [2] [3] Он дополняет информацию, предоставленную с помощью стандартной доступной площади поверхности (ASA).
В настоящее время прогнозы относительно того, обнажен остаток или захоронен, используются в самых разных механизмах прогнозирования структуры белка. Такой прогноз может предоставить ценную информацию для распознавания белковой складки , прогнозирования функциональных остатков и дизайна белковых лекарств . Было показано, что некоторые биофизические свойства белков коррелируют с глубиной остатка, включая стабильность мутантного белка, горячую точку на границе раздела белок-белок, скорость обмена остатков H / D и сохранение остатков.
Глубина остатков также использовалась для прогнозирования сайта связывания малых молекул на белках со статистической точностью, сопоставимой с другими традиционными методами. [4] Преимущество метода в том, что он прост и интуитивно понятен. Сообщается, что этот метод обнаруживает нетрадиционные плоские участки связывания.
На сегодняшний день предложено несколько подходов для прогнозирования значений RD на основе белковых последовательностей . Юань и Ван предложили вычислительную структуру, которая использует информацию о последовательной эволюции, содержащуюся в профилях PSI-BLAST, и информацию о глобальном размере белка для количественной оценки взаимосвязи между RD и последовательностью белка. [5] Zhang et al. предложил метод RDpred для прогнозирования значений RD на основе предсказанной вторичной структуры , положения остатка и профиля PSI-BLAST. [6] Совсем недавно Song et al. описал другой метод, основанный на последовательностях, который также использует регрессию вспомогательных векторов для количественной оценки взаимосвязи RD-последовательности. [7]Их веб-сервер Prodepth разработан для облегчения анализа предсказаний RD для последовательностей, представленных заинтересованными пользователями. Кроме того, сервер Prodepth может прогнозировать значение доступной для растворителя площади поверхности (ASA) для каждого остатка для представленной пользователем последовательности. Основываясь на прогнозируемых значениях ASA и RD, он будет дополнительно выводить прогноз доступности растворителя для двух состояний, классифицируя остаток как обнаженный или захороненный.
В настоящее время глубина остатков используется для нескольких применений. Один из них - это предсказание pKa ионизируемой группы. [8] Уравнение pKa представляет собой линейную комбинацию нескольких характеристик, включая: глубину, количество водородных связей, электростатическую энергию, доступную для растворителя площадь поверхности. Среди этих характеристик большую роль играет глубина.