هنا ، نصف بروتوكولا لتحسين وتحديد معلمات بقايا الأحماض الأمينية المعدلة بأنواع الكربونيل التفاعلية ، القابلة للتكيف مع أنظمة البروتين. تتضمن خطوات البروتوكول تصميم الهيكل وتحسينه ، وتعيينات الشحن ، وبناء المعلمات ، وإعداد أنظمة البروتين.
يؤدي كربونيل البروتين بواسطة الألدهيدات التفاعلية المشتقة من بيروكسيد الدهون إلى الترابط المتقاطع ، وقلة القلة ، وتجميع البروتينات ، مما يتسبب في تلف داخل الخلايا ، وضعف وظائف الخلايا ، وفي النهاية موت الخلايا. وقد تم وصفه في الشيخوخة والعديد من الحالات المزمنة المرتبطة بالعمر. ومع ذلك ، فإن أساس التغييرات الهيكلية المتعلقة بفقدان الوظيفة في أهداف البروتين لا يزال غير مفهوم جيدا. ومن ثم ، يتم وصف الطريق إلى بناء السيليكو لمعلمات جديدة للأحماض الأمينية الكربونيلات مع أنواع الكربونيل التفاعلية المشتقة من أكسدة الأحماض الدهنية. تم بناء موصلات مايكل ل Cys و His و Lys مع 4-هيدروكسي-2-نونينال (HNE) و 4-هيدروكسي-2-سداسي (HHE) وشكل حلقة فوران ل 4-Oxo-2-nonenal (ONE) ، بينما تم ربط malondialdehyde (MDA) مباشرة بكل بقايا. يصف البروتوكول تفاصيل البناء ، وتحسين الهندسة ، وتعيين الشحنات ، والروابط المفقودة ، والزوايا ، ومعلمات الزوايا ثنائية السطوح ، والتحقق من صحتها لكل هيكل بقايا معدل. ونتيجة لذلك ، تم قياس التأثيرات الهيكلية الناجمة عن الكربنيل مع مشتقات الدهون هذه من خلال محاكاة الديناميات الجزيئية على أنظمة البروتين المختلفة مثل إنزيم الثيوريدوكسين وألبومين مصل الأبقار ومجال غشاء Zu-5-ankyrin الذي يستخدم انحراف الجذر المتوسط التربيعي (RMSD) ، وتقلب متوسط الجذر التربيعي (RMSF) ، والتنبؤ الثانوي الهيكلي (DSSP) وتحليل مساحة السطح التي يمكن الوصول إليها بالمذيبات (SASA) ، من بين أمور أخرى.
في السعي المستمر لفهم السلوك الجزيئي للبروتينات مع التعديلات المؤكسدة ، أصبحت الكيمياء الحاسوبية ركيزة أساسية في مجال البحث العلمي الواسع. يعتمد هذا على استخدام النماذج النظرية القادرة على تفسير الظواهر الفيزيائية في الأنظمة الإلكترونية ، باستخدام المعادلات الرياضية لوصف السلوك الذري للجزيئات. ضمن هذا المشهد ، تبرز المحاكاة الحسابية للبروتينات كأدوات حاسمة لتحليل السلوك الذري للأنظمة الجزيئية. استنادا إلى تقييم السلوك الهيكلي والحسابات النشطة والحالات التوافقية1 ، تصبح هذه الأساليب حلفاء استراتيجيين للتنبؤ بسلوك الأنظمة الجزيئية الحيوية.
تتخصص هذه المحاكاة في دراسة التغيرات الهيكلية وتقييم فقدان أو اكتساب الوظائف البيولوجية في أنظمة البروتين. ومع ذلك ، فقد أظهرت النهج الحسابية قيودا كبيرة عند تطبيقها على أنظمة البروتين التي تحتوي على مخلفات معدلة تشكلت من تعديلات تساهمية بعد الترجمة في التسلسل. وذلك لأن العديد من الطرق المتاحة تفتقر إلى الموارد ذات المعلمات القابلة للتكيف مع حقول القوة المتوافقة مع الحزم الأكثر شيوعا من برامج محاكاة الديناميات الجزيئية للبروتينات2،3،4،5،6. لذلك ، فإن توحيد المعلمات التكيفية لمجال القوة المتوافقة مع البرامج الحاسوبية أمر ضروري لتسهيل الاقتران الدقيق بين الطوبولوجيا والإحداثيات الذرية مع المعادلة التي تحكم الطاقة الكامنة للنظام7.
استجابة لهذه التحديات ، تم تطوير بروتوكول قابل للتكيف مع بقايا الأحماض الأمينية المعدلة الجديدة مع الألدهيدات المشتقة من بيروكسيد الدهون باستخدام طرق ab initio . وبهذا المعنى ، فإن تحسين الهندسة الهيكلية للمخلفات الجديدة يسمح بتعيين الشحنات التكيفية للروابط الجديدة والزاوية والمعلمات ثنائية السطوح التي يمكن تشغيلها في مجالات القوة العامة مثل العنبر. يسمح التحقق اللاحق من هذه المعلمات بتحديد اتساق ومتانة الطريقة المطبقة على محاكاة الديناميات الجزيئية.
تكمن إحدى نقاط القوة البارزة لهذه الطريقة في قدرتها على التكيف مع تعديلات ما بعد الترجمة المتنوعة ، من الكربونيل إلى الفسفرة ، والأستلة ، والمثيلة ، من بين أمور أخرى. لا يقتصر هذا التنوع على أنظمة البروتين فحسب ، بل يمتد إلى الهياكل الجزيئية الكبيرة ، مما يسمح بالاقتران مع الطوبولوجيا والإحداثيات الذرية. في المقابل ، تكشف الدراسات السابقة أن المعلمات القياسية لتعديلات ما بعد الترجمة مناسبة فقط لنوع معين من التعديل ولا يمكن الحصول عليها إلا من المستودعات المنشورة ، وتفتقر إلى القدرة على إنشاء هياكل جديدة8.
في الوقت الحالي ، أصبحت التحديات في التنبؤ ببنية البروتين وتصميمها أكثر وضوحا عند نمذجة الهياكل مع تعديلات ما بعد الترجمة. تؤكد ندرة المعلمات التي تصف التغيرات في مواقع محددة من الأحماض الأمينية على الحاجة الملحة لتطوير وتطبيق طرق حسابية يمكن تعديلها وفقا للمعايير القياسية. الهدف من هذا البروتوكول هو توفير مسار لبناء معلمات جديدة للأحماض الأمينية المعدلة تساهميا مع أنواع الكربونيل التفاعلية المشتقة من أكسدة الأحماض الدهنية. يتم التعرف على هذه الأحماض الأمينية المعدلة من خلال مجال قوة الكهرمان العام (GAFF) ، وبالتالي ، يمكن استخدامها لتقييم التأثيرات الهيكلية والوظيفية لهذا النوع من الكربونيل على البروتينات المستهدفة في السيليكا .
كانت إحدى الخطوات الحاسمة في تطوير بروتوكول معلمات AMBER هي التحسين الكمي لبقايا الأحماض الأمينية الجديدة المعدلة باستخدام مشتقات بيروكسيد الدهون ، بسبب التباين النشط المتعلق بالتقليل وطريقة تعيين رسوم RESP في غرفة انتظار الكهرماني. لهذا ، فإن طرق التحسين الأوليةمع Hartree-Fock (HF / 6-31G) والنظ…
The authors have nothing to disclose.
تم دعم هذا العمل من خلال رمز منحة البحث 1107-844-67943 من وزارة العلوم والتكنولوجيا والابتكار (Minciencias) وجامعة قرطاجنة (كولومبيا) للحصول على منحة لدعم مجموعات البحث 2021 و Acta 017-2022.
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 |