Summary

Синтез аминокислот, модифицированных реакционноспособными карбонилами in silico, для оценки структурных эффектов с помощью моделирования молекулярной динамики

Published: April 26, 2024
doi:

Summary

В данной работе мы описываем протокол оптимизации и параметризации аминокислотных остатков, модифицированных реакционноспособными карбонильными формами, адаптируемыми к белковым системам. Этапы протокола включают в себя проектирование и оптимизацию структуры, назначение зарядов, построение параметров и подготовку белковых систем.

Abstract

Карбонилирование белков реакционноспособными альдегидами, полученными в результате перекисного окисления липидов, приводит к сшивке, олигомеризации и агрегации белков, вызывая внутриклеточное повреждение, нарушение функций клеток и, в конечном итоге, их гибель. Он был описан при старении и нескольких возрастных хронических состояниях. Тем не менее, основа структурных изменений, связанных с потерей функции у белковых мишеней, до сих пор не совсем понятна. Таким образом, описан путь к построению in silico новых параметров для аминокислот, карбонизированных реакционноспособными карбонильными формами, полученными в результате окисления жирных кислот. Были построены аддукты Майкла для Cys, His и Lys с 4-гидрокси-2-ноненалом (HNE), 4-гидрокси-2-гексеналом (HHE) и формой фуранового кольца для 4-Oxo-2-ноненаля (ONE), в то время как малоновый диальдегид (MDA) был непосредственно присоединен к каждому остатку. В протоколе описываются детали построения, оптимизации геометрии, назначения зарядов, недостающих связей, углов, двугранных углов, а также их валидация для каждой модифицированной структуры остатков. В результате, структурные эффекты, индуцированные карбонилированием с этими липидными производными, были измерены с помощью моделирования молекулярной динамики различных белковых систем, таких как фермент тиоредоксин, бычий сывороточный альбумин и мембранный домен Zu-5-анкирина с использованием среднеквадратичного отклонения (RMSD), среднеквадратичной флуктуации корня (RMSF), структурного вторичного прогнозирования (DSSP) и анализа площади поверхности, доступного растворителю (SASA). в том числе.

Introduction

В постоянном стремлении понять молекулярное поведение белков с окислительными модификациями, вычислительная химия стала фундаментальной опорой в широкой области научных исследований. Это опирается на использование теоретических моделей, способных интерпретировать физические явления в электронных системах, используя математические уравнения для описания атомного поведения молекул. В этом ландшафте вычислительное моделирование белков выделяется как важнейший инструмент для анализа атомного поведения молекулярных систем. Основываясь на оценке структурного поведения, энергетических расчетах и конформационныхсостояниях, эти методы становятся стратегическими союзниками в прогнозировании поведения биомолекулярных систем.

Эти симуляции специализируются на изучении структурных изменений и оценке потери или усиления биологических функций в белковых системах. Тем не менее, вычислительные подходы показали значительные ограничения при применении к белковым системам, содержащим модифицированные остатки, образованные ковалентными посттрансляционными модификациями в последовательности. Это связано с тем, что многим доступным методам не хватает ресурсов с параметрами, адаптируемыми к силовым полям, совместимыми с наиболее распространенными пакетами программ для молекулярно-динамического моделирования белков 2,3,4,5,6. Таким образом, стандартизация адаптивных параметров силового поля, совместимых с вычислительным программным обеспечением, имеет важное значение для облегчения точной связи топологий и атомных координат с уравнением, управляющим потенциальнойэнергией системы.

В ответ на эти вызовы с использованием методов ab initio был разработан протокол, адаптируемый к новым модифицированным аминокислотным остаткам с альдегидами, полученными в результате перекисного окисления липидов. В этом смысле оптимизация структурной геометрии новых остатков позволяет присвоить адаптивные заряды новым параметрам связи, угла и двугранника, которые могут быть запущены в общих силовых полях, таких как ЯНТАРЬ. Последующая валидация этих параметров позволяет определить согласованность и надежность метода, применимого к моделированию молекулярной динамики.

Одним из заметных преимуществ этого метода является его способность адаптироваться к различным посттрансляционным модификациям, от карбонилирования до фосфорилирования, ацетилирования и метилирования, среди прочего. Эта универсальность не ограничивается только белковыми системами, но распространяется и на макромолекулярные структуры, обеспечивая связь с атомными топологиями и координатами. В отличие от этого, предыдущие исследования показывают, что стандартная параметризация посттрансляционных модификаций подходит только для конкретного типа модификации и может быть получена только из опубликованных репозиториев, не имеющих возможности создаватьновые структуры.

В настоящее время проблемы прогнозирования и проектирования структуры белка становятся все более очевидными при моделировании структур с посттрансляционными модификациями. Нехватка параметров, описывающих изменения в конкретных аминокислотных сайтах, подчеркивает настоятельную необходимость разработки и применения вычислительных методов, которые могут быть адаптированы к стандартным параметризациям. Целью данного протокола является обеспечение маршрута для построения in silico новых параметров для аминокислот, ковалентно модифицированных реактивными карбонильными формами, полученными в результате окисления жирных кислот. Эти модифицированные аминокислоты распознаются общим янтарным силовым полем (GAFF) и, следовательно, могут быть использованы для оценки in silico структурных и функциональных эффектов, которые этот вид карбонилирования оказывает на их целевые белки.

Protocol

1. Разработка и оптимизация новой модифицированной аминокислоты ПРИМЕЧАНИЕ: Этот этап включает в себя построение структур модифицированных остатков и оптимизацию их энергии. Проектирование модифицированных конструкций и оптимизация их структуры.С п…

Representative Results

Чтобы проиллюстрировать реализацию протокола и оценить результаты, будут рассмотрены следующие виды анализа. Набор данных, полученный путем присвоения новых параметров модифицированным аминокислотным остаткам, был построен на основе оптимизации электронных структур, которые подде?…

Discussion

Одним из важнейших шагов в разработке протокола параметризации AMBER была квантовая оптимизация новых аминокислотных остатков, модифицированных производными перекисного окисления липидов, из-за энергетической изменчивости, связанной с минимизацией и способом назначения зарядов RESP в ?…

Offenlegungen

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

Эта работа была поддержана исследовательским грантом с кодом 1107-844-67943 от Ministerio de Ciencia, Tecnología e Innovación (Minciencias) и Университета Картахены (Колумбия) на грант для поддержки исследовательских групп 2021 года и Acta 017-2022.

Materials

AmberTools16 or Upper The Amber Project Amber is a suite of biomolecular simulation programs
Gaussian 09 or Upper Gaussian Inc Draw and optimize structures
Linux Ubuntu GNU/Linux Platform for AmberTools
NVIDIA GPUs GTX 1080 or Upper Nvidia Compatible with PMEMD

Referenzen

  1. Cornell, W. D., et al. A second generation force field for the simulation of proteins, nucleic acids, and organic molecules. J Am Chem Soc. 117 (19), 5179-5197 (1995).
  2. Wang, J., Wolf, R. M., Caldwell, J. W., Kollman, P. A., Case, D. A. Development and testing of a general amber force field. J Comput Chem. 25 (9), 1157-1174 (2004).
  3. Brooks, B. R., et al. CHARMM: A program for macromolecular energy, minimization, and dynamics calculations. J Comput Chem. 4 (2), 187-217 (1983).
  4. Mayo, S. L., Olafson, B. D., Goddard, W. A. DREIDING: a generic force field for molecular simulations. J Phys Chem. 94 (26), 8897-8909 (1990).
  5. Daura, X., Mark, A. E., van Gunsteren, W. F. Parametrization of aliphatic CHn united atoms of GROMOS96 force field. J Comput Chem. 19 (5), 535-547 (1998).
  6. Robertson, M. J., Tirado-Rives, J., Jorgensen, W. L. Improved peptide and protein torsional energetics with the OPLS-AA force field. J Chem Theory Comput. 11 (7), 3499-3509 (2015).
  7. Guvench, O., MacKerell, A. D. Comparison of protein force fields for molecular dynamics simulations. Methods Mol Biol. 443, 63-88 (2008).
  8. Petrov, D., Margreitter, C., Grandits, M., Oostenbrink, C., Zagrovic, B. A systematic framework for molecular dynamics simulations of protein post-translational modifications. PLoS Comput Biol. 9 (7), e1003154 (2013).
  9. Alviz-Amador, A., et al. Development and benchmark to obtain AMBER parameters dataset for non-standard amino acids modified with 4-hydroxy-2-nonenal. Data Brief. 21, 2581-2589 (2018).
  10. Pineda-Alemán, R., et al. Cysteine carbonylation with reactive carbonyl species from lipid peroxidation induce local structural changes on thioredoxin active site. J Mol Graph Model. 124, 108533 (2023).
  11. Alviz-Amador, A., et al. Effect of 4-HNE modification on ZU5-ANK domain and the formation of their complex with β-Spectrin: A molecular dynamics simulation study. J Chem Info Model. 60 (2), 805-820 (2020).
  12. Zhou, A., Schauperl, M., Nerenberg, P. S. Benchmarking electronic structure methods for accurate fixed-charge electrostatic models. J Chem Info Model. 60 (1), 249-258 (2020).
  13. Gęgotek, A., Skrzydlewska, E. Biological effect of protein modifications by lipid peroxidation products. Che Phys Lipids. 221, 46-52 (2019).
  14. Moldogazieva, N. T., Zavadskiy, S. P., Astakhov, D. V., Terentiev, A. A. Lipid peroxidation: Reactive carbonyl species, protein/DNA adducts, and signaling switches in oxidative stress and cancer. Biochem Biophys Res Comm. 687, 149167 (2023).

Play Video

Diesen Artikel zitieren
Pineda-Alemán, R., Cabarcas-Herrera, C., Alviz-Amador, A., Pérez-Gonzalez, H., Rodríguez-Cavallo, E., Méndez-Cuadro, D. Synthesizing Amino Acids Modified with Reactive Carbonyls in Silico to Assess Structural Effects Using Molecular Dynamics Simulations . J. Vis. Exp. (206), e66605, doi:10.3791/66605 (2024).

View Video