Найдите структурных гомологов вашего белка и выберите 2-4 из них. Используйте поиск по сходству структур в PDBeFold. Постройте совмещение структур вашего белка и выбранных структурных гомологов.
Для работы с этим заданием я взял структуру 2XMD бутирилхолинэстеразы человека. Был использован сервис PDBeFold. Всего было найдено 498 значимых находок, из них я выбрал 3, информация о них приведена в таблице 1. Для этих четырех белков было получено структурно выравнивание PDBeFold, также было получено совмещение в виде rasmol-скрипта и преобразовано в pse-сессию PyMol.
| Белок | Структура | RMSD | %sse | %seq |
|---|---|---|---|---|
| Ацетилхолинэстераза мышы | 5DTI | 1.09 | 97 | 54 |
| Карбоксилэстераза человека | 2H7C | 1.58 | 85 | 35 |
| Нейролигин-4 | 2XB6 | 1.73 | 88 | 37 |
Получено с помощью PDBeFold, визуализация в PyMol в виде cartoon. Цветовая кодировка: 2XMD синий, 5DTI голубой, 2H7C белый, 2XB6 серый.
Получено с помощью PDBeFold, визуализация в PyMol в виде ribbon (соединенные C-alpha атомы). Цветовая кодировка: 2XMD синий, 5DTI голубой, 2H7C белый, 2XB6 серый.
Были скачаны последовательности вышеназванных белков в формате fasta и выровнены с помощью mafft. Также было получено структурно-опосредованное выравнивание PDBeFold. Выравнивания были визуализированы с помощью Jalview.
Полное изображение доступно по клику
Полное изображение доступно по клику
Я попытался найти участки, на которых выравнивания значительно отличаются. Эти участки показаны на рис.5 и рис.7 (mafft и pdbefold соответственно). Выравнивание по последовательностям mafft расположило в одной колонке тирозин 2xmd, тирозин 5dti, триптофан 2h7c и треонин 2xb6. В это же время в структурно-опосредованном выравнивании этому же тирозину в структуре 2xmd соответсвуют исключительно тирозины остальных белков, что можно было скорее ожидать от выравнивания последовательностей. Тирозин белка 2h7c, поставленный в соответствие остальным тирозинам в выравнивании PDBeFold, по итогу работы mafft оказался на 20 остатков правее, тирозин белка 2xb6 — на один левее.
Чтобы оценить, какое выравнивание является более достоверным, я затем выделил эти остатки на структуре (см. рис.6 и рис.8). Все тирозины, расположенные в структурно-опосредованном выравнивании в одной колонке, ожидаемо оказались также структурно совмещенными и обращенными в одну сторону. Если же нанести остатки, расположенные в одной колонке по версии mafft, то окажется, что треонин 2xb6 (показан серым) расположен у левого края альфа-спирали, а триптофан 2h7c (показан белым) — у правого, на большом расстоянии от рассматриваемых тирозинов. По полученным данным видно, что структурно-опосредованное выравнивание PDBeFold более достоверно отражает реальную роль и положение остатков в структуре белков, в то время как использование выравнивания только последовательностей может привести к тому, что очевидно совпадающие остатки не будут расположены в одной колонке выравнивания.
Для этого задания предлагается выровнять структуры константных доменов Т-клеточного рецептора из цепочек альфа и бета. Для работы я взял альфа-цепочку из структуры 1OGA, бета-цепочку из структуры 1QSE. Константный домен для альфа-цепочки в структуре 1OGA соответствует остаткам с 118 по 202 цепи D. Константный домен для бета-цепочки из структуры 1QSE соответствует остаткам с 119 по 246 цепи E. На рис.9 показан результат совмещения этих участков с помощью функции align в PyMol. Видно, что полученное совмещение не имеет никакого смысла.
Белым показана бета-цепочка из 1QSE, красным — альфа-цепочка из 1OGA.
Решить эту проблему предполагается, совместив домены по некоторому множеству атомов, предположительно расположенных одинаково в обеих структурах. Для этих целей предполагается использовать консервативный цистеин и его окружение в бета-листе. Для его нахождения я построил карты бета-листов, расположенных в рамках константных доменов, с помощью SheeP. Карты показаны на рис.10 и рис.11 для константных доменов альфа- и бета-цепочек соответственно.
Консервативным цистеином в 1OGA является Cys134, в 1QSE — Cys147. В качестве множеств атомов для выравнивания были взяты C-alpha атомы соседей (за исключением Val129:1QSE — Gln122:1OGA, т.к. Val129 скорее всего расположен в нерегулярности бета-структуры. С помощью PyMol были построены эти множества и проведено выравнивание структур по ним. Код представлен справа. Изображение совмещенных структур представлено на рис.12. Видно, что некоторые бета-тяжи совместились неплохо, хотя выравнивание все еще далеко от идеального.
fetch 1oga fetch 1qse create 1oga_alpha, 1oga and chain D and resi 118-202 create 1qse_beta, 1qse and chain E and resi 119-246 hide everything, 1oga or 1qse select alpha, 1oga_alpha and resi 121+123+133-135+174-176 and name CA select beta, 1qse_beta and resi 128+130+146-148+193-195 and name CA pair_fit alpha, beta
Альфа-цепочка показана синим, бета — белым.
В данном практикуме предлагалось найти примеры белков, для которых гиброе выравнивание дает большее количество выровненных остатков, чем жесткое. Я решил сделать это задание на примере своего основного белка — бутирилхолинэстеразы человека 2XMD. Для этого я провел Database Search на сайте сервиса FATCAT против набора scop206_40 (40% неизбыточный набор, состоящий из 13758 структур). Всего было айдено 67 структур с p-value > 0.05. Также я провел поиск PDBeFold против всех PDB с настройкой Lowest acceptible match 20% как для query, так и для target. Затем я выбрал только те структуры, которые были найдены обоими сервисами.
На рис. 13 представлено сравнение длины выравнивания opt-len в FATCAT (длина выравнивания - число гэпов) с числом совмещенных остатков в PDBeFold (Nalign). Как видно, почти для всех структур число выровненных остатков выше при выравнивнии гибким методом FATCAT. Для дальнейшей работы был выбран белок 4JNC, выравнивание 2XMD с которым соответствует красной точке на графике.
На рис. 14 представлено сравнение RMSD выровненных структур гибким методом FATCAT и PDBeFold. Видно, что в целом RMSD больше у FATCAT. Получается, что гибкое выравнивание стремится совместить структуры по-максимуму, обычно жертвуя точностью совмещения отдельных остатков.
Белок 4JNC представляет собой эпоксид гидролазу. Жесткое структурное выравнивание PDBeFold (см. рис. 15) сопоставляет 167 остатков, и RMSD равно 2.69. В то же время гибкое выравнивание FATCAT (см. рис. 16) сопоставляет 259 остатков, однако RMSD заметно выше — 4.13.
