На главную страницу

Гомологичное моделирование комплекса белка с лигандом

  • Итак, в данном задании я работал с белком лизоцимом из указанного организма (LYS_BPHP1). Используя известную структуру лизоцима форели (1LMP) как образец, необходимо построить модель комплекса данного белка с лигандом. Сначала построим с попмощью ClastalW построим выравнивание данного белга с 1lmp. Полученное выравнивание перепишем в формат .PIR.
    Затем немного изменим файл с вырвавниванием: строскаописывающая входные последовательности для modeller и строчку описывающую,какой файл содержит структуру белка с этой последовательностью, номера первой и последней аминокислот в структуре, идентификатор цепи и т.д. В конце концов, получили файл align.pir
  • Надо удалить всю воду из структуры (в текстовом редакторе), всем атомам лиганда присвоить один и тот же номер "остатка" (MODELLER считает, что один лиганд = один остаток) и модифицировать имена атомов каждого остатка, добавив в конец буквы A, B, C. Смысл операции в том, что атомы остатка 130 имели индекс А, атомы остатка 131 имели индекс В и т.д. После модификации имен атомов изменить номера остатков на 130.
    Пример:
    Было Стало
    HETATM 1014 O7 NAG 130 HETATM 1014 O7A NAG 130
    HETATM 1015 C1 NAG 131 HETATM 1015 C1B NAG 130

    Получили файл 1lmp_now.ent.
  • Теперь посмотрим в Pymol'e как взаимодействует 1LMP со своим лигандом.

    Теперь посмотрим на выравнивание наших белков.

    Из этих данных я решил, что желательно , чтобы в белок LYS_BPHP1 контактировал с лигандом по ASN45,ASP59,ALA139.
    Напишем скрипт, основываясь на этих данных.
    Получили файл со скриптом lys_bphp1.py.
    На выходе получили 5 разных структур:
    seq1.pdb.
    seq2.pdb.
    seq3.pdb.
    seq4.pdb.
    seq5.pdb.
    А вот первая модель.

    Честно, она мне не очень нравится из-за своей петли. Скорее всего нужно задать побольше взаимодействий лиганд-белок.
  • Теперь оценим, какая модель лучшая. Воспользуемся сервисом WhatIf.Для анализа используем параметры "Ramachandran plot evaluation" и "Omega"

    МодельRamachandran Z-scoreStandard deviation of omega values
    seq1-4.7687.893
    seq2-4.3348.716
    seq3-4.7438.466
    seq4-5.0538.332
    seq5-3.6267.602
    1lmp-0.9652.718

    Как мы видим все модели ну очень далеки от модели 1lmp, но ближе всего к этим данным 5-ая модель.

    обратно
    © Сливко-Кольчик