Synthese von Aminosäuren, die mit reaktiven Carbonylen in Silico modifiziert wurden, um strukturelle Effekte mit Hilfe von Molekulardynamik-Simulationen zu bewerten
Summary
Hier beschreiben wir ein Protokoll zur Optimierung und Parametrisierung von Aminosäureresten, die mit reaktiven Carbonylspezies modifiziert wurden und an Proteinsysteme angepasst werden können. Zu den Protokollschritten gehören das Strukturdesign und die Optimierung, die Ladungszuweisung, die Parameterkonstruktion und die Vorbereitung von Proteinsystemen.
Abstract
Die Proteincarbonylierung durch reaktive Aldehyde, die aus der Lipidperoxidation gewonnen werden, führt zur Vernetzung, Oligomerisierung und Aggregation von Proteinen, was zu intrazellulären Schäden, Beeinträchtigungen der Zellfunktionen und schließlich zum Zelltod führt. Es wurde beim Altern und bei mehreren altersbedingten chronischen Erkrankungen beschrieben. Die Grundlagen der strukturellen Veränderungen, die mit dem Funktionsverlust in Proteinzielen zusammenhängen, sind jedoch noch nicht gut verstanden. Daher wird ein Weg zur in silico-Konstruktion neuer Parameter für Aminosäuren beschrieben, die mit reaktiven Carbonylspezies aus der Fettsäureoxidation carbonyliert sind. Die Michael-Addukte für Cys, His und Lys mit 4-Hydroxy-2-nonenal (HNE), 4-Hydroxy-2-hexenal (HHE) und eine Furanringform für 4-Oxo-2-nonenal (ONE) wurden aufgebaut, während Malondialdehyd (MDA) direkt an jeden Rest gebunden war. Das Protokoll beschreibt Details für die Konstruktion, die Optimierung der Geometrie, die Zuweisung von Ladungen, fehlende Bindungen, Winkel, Parameter für die Flächenwinkel und deren Validierung für jede modifizierte Reststruktur. Als Ergebnis wurden die strukturellen Effekte, die durch die Carbonylierung mit diesen Lipidderivaten induziert werden, durch Molekulardynamik-Simulationen an verschiedenen Proteinsystemen wie dem Thioredoxin-Enzym, dem Rinderserumalbumin und der Membran-Zu-5-Ankyrin-Domäne unter Verwendung der Root-Mean-Square-Deviation (RMSD), der Root-Mean-Square-Fluktuation (RMSF), der strukturellen Sekundärvorhersage (DSSP) und der lösungsmittelzugänglichen Oberflächenanalyse (SASA) gemessen. unter anderem.
Introduction
In dem ständigen Bestreben, das molekulare Verhalten von Proteinen mit oxidativen Modifikationen zu verstehen, ist die Computerchemie zu einer grundlegenden Säule im weiten Feld der wissenschaftlichen Forschung geworden. Dies beruht auf der Verwendung theoretischer Modelle, die in der Lage sind, physikalische Phänomene in elektronischen Systemen zu interpretieren und mathematische Gleichungen zu verwenden, um das atomare Verhalten von Molekülen zu beschreiben. In dieser Landschaft stechen computergestützte Simulationen von Proteinen als entscheidende Werkzeuge zur Analyse des atomaren Verhaltens molekularer Systeme hervor. Basierend auf der Bewertung des strukturellen Verhaltens, energetischen Berechnungen und Konformationszuständen1 werden diese Methoden zu strategischen Verbündeten, um das Verhalten biomolekularer Systeme vorherzusagen.
Diese Simulationen sind darauf spezialisiert, strukturelle Veränderungen zu untersuchen und den Verlust oder Gewinn biologischer Funktionen in Proteinsystemen zu bewerten. Computergestützte Ansätze haben jedoch erhebliche Einschränkungen gezeigt, wenn sie auf Proteinsysteme angewendet werden, die modifizierte Reste enthalten, die durch kovalente posttranslationale Modifikationen in der Sequenz gebildet werden. Dies liegt daran, dass vielen verfügbaren Methoden Ressourcen mit Parametern fehlen, die an Kraftfelder angepasst werden können und mit den gängigsten Programmpaketen für Molekulardynamik-Simulationen von Proteinen kompatibel sind: 2,3,4,5,6. Daher ist die Standardisierung von computergestützten, softwarekompatiblen Kraftfeldadaptivparametern unerlässlich, um die präzise Kopplung von Topologien und atomaren Koordinaten mit der Gleichung zu erleichtern, die die potentielle Energie des Systemsbestimmt 7.
Als Reaktion auf diese Herausforderungen wurde ein Protokoll entwickelt, das an neue modifizierte Aminosäurereste mit Aldehyden aus der Lipidperoxidation angepasst werden kann. In diesem Sinne ermöglicht die Optimierung der strukturellen Geometrie der neuen Reste die Zuordnung adaptiver Ladungen zu neuen Bindungs-, Winkel- und Flächenparametern, die in allgemeinen Kraftfeldern wie AMBER ausgeführt werden können. Die anschließende Validierung dieser Parameter ermöglicht die Bestimmung der Konsistenz und Robustheit der Methode, die auf Molekulardynamik-Simulationen anwendbar ist.
Eine der bemerkenswerten Stärken dieser Methode liegt in ihrer Fähigkeit, sich an verschiedene posttranslationale Modifikationen anzupassen, von der Carbonylierung über die Phosphorylierung bis hin zur Acetylierung und Methylierung. Diese Vielseitigkeit ist nicht nur auf Proteinsysteme beschränkt, sondern erstreckt sich auch auf makromolekulare Strukturen, die eine Kopplung mit atomaren Topologien und Koordinaten ermöglichen. Im Gegensatz dazu zeigen frühere Studien, dass die Standardparametrisierung posttranslationaler Modifikationen nur für eine bestimmte Art von Modifikation geeignet ist und nur aus veröffentlichten Repositorien bezogen werden kann, da sie nicht in der Lage sind, neue Strukturen zu erstellen8.
Derzeit werden Herausforderungen bei der Vorhersage und dem Design von Proteinstrukturen bei der Modellierung von Strukturen mit posttranslationalen Modifikationen immer deutlicher. Der Mangel an Parametern, die Veränderungen an bestimmten Aminosäurestellen beschreiben, unterstreicht die dringende Notwendigkeit, Berechnungsmethoden zu entwickeln und anzuwenden, die an Standardparametrisierungen angepasst werden können. Ziel dieses Protokolls ist es, einen Weg für die In-silico-Konstruktion neuer Parameter für Aminosäuren zu ebnen, die kovalent mit reaktiven Carbonylspezies modifiziert wurden, die aus der Fettsäureoxidation stammen. Diese modifizierten Aminosäuren werden vom General Amber Force Field (GAFF) erkannt und können daher verwendet werden, um in silico die strukturellen und funktionellen Auswirkungen dieser Art der Carbonylierung auf ihre Zielproteine zu bewerten.
Protocol
Representative Results
Discussion
Einer der kritischen Schritte bei der Entwicklung des AMBER-Parametrisierungsprotokolls war die Quantenoptimierung der neuen Aminosäurereste, die mit den Lipidperoxidationsderivaten modifiziert wurden, aufgrund der energetischen Variabilität, die mit der Minimierung und der Art und Weise der Zuweisung von RESP-Ladungen in der AMBER-Vorkammer zusammenhängt. Hierfür werden ab initiio Optimierungsmethoden mit Hartree-Fock (HF/6-31G) und semiempirischer Dichtefunktionaltheorie (DFT; B3LYP/6-31G und M062X/6-31G) …
Disclosures
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
Diese Arbeit wurde durch den Forschungsfördercode 1107-844-67943 des Ministerio de Ciencia, der Tecnología e Innovación (Minciencias) und der Universität Cartagena (Kolumbien) zur Unterstützung der Forschungsgruppen 2021 und Acta 017-2022 unterstützt.
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 |
References
- 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).
- 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).
- Brooks, B. R., et al. CHARMM: A program for macromolecular energy, minimization, and dynamics calculations. J Comput Chem. 4 (2), 187-217 (1983).
- 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).
- 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).
- 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).
- Guvench, O., MacKerell, A. D. Comparison of protein force fields for molecular dynamics simulations. Methods Mol Biol. 443, 63-88 (2008).
- 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).
- 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).
- 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).
- 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).
- 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).
- Gęgotek, A., Skrzydlewska, E. Biological effect of protein modifications by lipid peroxidation products. Che Phys Lipids. 221, 46-52 (2019).
- 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).
