Bioinformatika 2 6. előadás

HTML
DOWNLOAD

Méret: px

Mutatás kezdődik a ... oldaltól:

Download "Bioinformatika 2 6. előadás"

Natália Fodorné
6 évvel ezelőtt
Látták:

1 6. előadás Prof. Poppe László BME Szerves Kémia és Technológia Tsz. Bioinformatika proteomika Előadás és gyakorlat

2 PDBj: Fehérjék 3D szerkezeti adatbázisai - PDBj

3 PDBj: Fehérjék 3D szerkezeti adatbázisai - PDBj

4 PDBe: Fehérjék 3D szerkezeti adatbázisai - PDBe

5 PDBe: Fehérjék 3D szerkezeti adatbázisai - PDBe

RCSB PDB: http://www.rcsb.org/pdb/home/home.

6 RCSB PDB: Fehérjék 3D szerkezeti adatbázisai - RCSB

7 RCSB PDB: Fehérjék 3D szerkezeti adatbázisai - RCSB

8 RCSB PDB: Fehérjék 3D szerkezeti adatbázisai - RCSB

9 RCSB PDB: Fehérjék 3D szerkezeti adatbázisai - RCSB

10 RCSB PDB: Fehérjék 3D szerkezeti adatbázisai - RCSB

Fehérjék 3D szerkezete - felbontás Első három példa: Tyr103 mioglobin 1a6m (1.0 Å felbontás), 106m (2.0 Å felbontás), 108m (2.7 Å felbontás). Utolsó példa: Tyr103 hemoglobin (B lánc) 1s0h (3.

11 Fehérjék 3D szerkezete - felbontás Első három példa: Tyr103 mioglobin 1a6m (1.0 Å felbontás), 106m (2.0 Å felbontás), 108m (2.7 Å felbontás). Utolsó példa: Tyr103 hemoglobin (B lánc) 1s0h (3.0 Å felbontás). A nagyfelbontású (~ 1.0 Å) szerkezet pontos atomi poziciókat ad. A 3 Å vagy az alatti felbontás csak a fehérje alapkontúrját adja, az egyes atomi pozíciók már nem biztosak

PDB fájl: http://www.wwpdb.org/documentation/format32/

12 PDB fájl: Fehérjék 3D szerkezeti leírása - PDB Fejléc változatos adatok Atomi koordináták - aminosavak Atomi koordináták nem Bioinformatika aminosavak2

13 Fehérjék 3D szerkezeteinek elemzése A szerkezet minőségének elemzése Az egyes szerkezeti motívumok felismerése, szerkezeti és funkcionális jelentőségük A működés mechanizmusának részletes megértése Stb

14 Fehérjék 3D szerkezeteinek elemzése A kísérleti (PDB) szerkezetek is részben tökéletlenek, hibákat tartalmaznak. A predikciókkal / modellezéssel nyert szerkezetek még pontatlanabbak lehetnek. Fehérjeszerkezetek minőségi vizsgálatának szempontjai: Fehérjetulajdonságok: Ramachandran plot: és szögek eloszlása (nincs-e aminosav a tiltott zónában, stb.); oldalláncok környezete jó-e, a hidrofób belső kitöltése (packing) megfelelően szoros-e, stb. Kémiai szerkezet: Megvan-e az összes atom, nincs-e lánc hasadás, stb. Sztereokémia: A kötéshosszak, kötésszögek, torziós szögek megfelelnek-e az elvárható (a jó szerkezetek átlagából számított) értékeknek? Nincsenek-e atomi ütközések? Programok: PROCHECK, WHAT_CHECK, Anolea,

15 RCSB PDB: Fehérjék 3D szerkezete RCSB saját validálás

16 RCSB PDB: Fehérjék 3D szerkezete RCSB saját validálás

17 Szekunder szerkezet Főlánc konformációk A polipeptid lánc első megközelítésben két megengedett konformációt vehet fel: A savamid kötések (...) az egynél nagyobb kötésrend miatt nem rotálnak szabadon (planárisak). Az α-hélix ( = -47, = -56 ) az egyik, a β-redő ( = -140, = 140 ) a másik fő elrendeződés. A - szögek viszonyát a fehérje egyes aminosavaira ábrázolva diagram készíthető -> Ramachandran plot (megengedett - kombinációk energetikai és PDB statisztikai alapokon

Ramachandran,G.N.; Sassiekharan.V. Adv. Protein. Chem., 1968, 28, 283-437.

18 Ramachandran,G.N.; Sassiekharan.V. Adv. Protein. Chem., 1968, 28, Szekunder szerkezet - Ramachandran plot A legtöbb kivétel (PDB kód: 2ACY) jól látható módon a flexibilis Gly egységekhez rendelhető.

19 Fehérjék 3D szerkezetvizsgálata - WhatIf

20 Fehérjék 3D szerkezetvizsgálata - WhatIf

21 Fehérjék 3D szerkezetvizsgálata - WhatIf

22 Fehérjék 3D szerkezete - PROCHECK

23 Fehérjék 3D szerkezete - PROCHECK

24 Fehérjék 3D szerkezete - PROCHECK

25 Másodlagos szerkezet hozzárendelés Hogyan rendelhetőek a másodlagos szerkezeti elemek egy meghatározott térszerkezethez? Másodlagos szerkezet -> a, szögek alapján (nem megbízható) Bevált módszer: a H-kötés mintázat alapján (pl. -hélixek: n --> n+4 H kötések, stb.) Standard módszer: DSSP program (és adatbázis: Jelölések: H: Hélix, E: Béta szál, S: görbület, G: 3 10 hélix, stb

discovery. J. Chem. Inf. Model., 51, 2778-2786.

26 Laskowski R A, Swindells M B (2011). LigPlot+: multiple ligand-protein interaction diagrams for drug discovery. J. Chem. Inf. Model., 51, LIGPLOT+: Kölcsönhatás ligandumokkal LIGPLOT

27 LIGPLOT+ : Kölcsönhatás ligandumokkal LIGPLOT+ H kötések és hidrofób felszínek megjelenítése

28 PDBe motif: Kölcsönhatás ligandumokkal PDBe motif

29 PDBSum: PDB 3D vizuális elemzés PDBSum

30 PDBSum: PDB 3D vizuális elemzés PDBSum

31 PDBSum: PDB 3D vizuális elemzés PDBSum

módszerrel számítható az elektrosztatikus potenciál:

32 Felszínek megjelenítése töltésviszonyok A fehérje felszínén és környezetében Poisson Boltzmann módszerrel számítható az elektrosztatikus potenciál: pl. DELPHI program. Megjelenítés pl. VebLabViewer

33 Üregek megjelenítése ligandumok A fehérje üregein belül is számítható az elektrosztatikus potenciál: Pl. Az acetilkolin észteráz (2ACE) szerkezetén belül látható a szubsztrátot megkötő Bioinformatika üreg 2

34 CATH: Fehérjék szerkezeti osztályzása CATH adatbázis

35 CATH: Fehérjék szerkezeti osztályzása CATH adatbázis

36 CATH: Fehérjék szerkezeti osztályzása CATH adatbázis

37 CATH: Fehérjék szerkezeti osztályzása CATH adatbázis

38 CATH: Fehérjék szerkezeti osztályzása CATH adatbázis CATH: 1997 óta több új arhitektúrát találtak

39 SCOP: Fehérjék szerkezeti osztályzása SCOP adatbázis

40 SCOP: Fehérjék szerkezeti osztályzása SCOP adatbázis

Fehérjék szekvenciái - szerkezetei Gének száma (Gene): ~202 000 000 (WGS): ~488 000 000 (2017.

41 Fehérjék szekvenciái - szerkezetei Gének száma (Gene): ~ (WGS): ~ (2017. július) Protein szekvenciák száma (UniProtKB): ~ (2017. október) A biológiai szekvenciák száma sokkal gyorsabban nő, mint az ismert fehérje szerkezetek száma. PDB szerkezet: ~ (2017. október)

42 Térszerkezet előrejelzés bonyolultsága Általános cél: határozzuk meg egy adott fehérje(szekvencia) azon konformációját, amelyhez a szabadentalpia globális minimuma tartozik. Kisebb modellek segítségével igazolható, hogy a feladat ún. NP nehéz, azaz a megoldáshoz szükséges idő a (fehérje)mérettel nempolinomiális függvény szerint (hanem gyorsabban) növekszik (tehát a probléma adott mérethatár fölött nem megoldható.) A valós fehérjék esetében a probléma legtöbbször kezelhető, mert a valós fehérjék szekvenciái meglehetősen specifikusak (evolúció során kiválogatódtak); a predikcióhoz tudásbázisként felhasználhatjuk a már ismert térszerkezeteket

43 Térszerkezet funkció előrejelzés problémái Ortológia: Az X gén funkciója megmarad, miután a szervezet két fajra vált szét. Paralógia: Az X gén először duplikálódik, majd mutációk után új eltérő funkcióik alakulnak ki. A paralóg géneket tartalmazó szervezet két fajra válhat szét úgy, hogy kölcsönösen a másik faj ortológját és paralógját is tartalmazzák

44 Térszerkezet előrejelzés fő módszerei Homológia modellezés (komparatív modellezés): ha található ismert térszerkezetű, a vizsgált szekvenciával elegendően nagy azonossággal (> 20%) rendelkező homológ, akkor annak térszerkezete alapján a vizsgált szekvencia térszerkezete modellezhető Tekeredés felismerés (fold recognition): ha található az ismert térszerkezetek között a vizsgált szekvenciával alacsony szekvenciaazonosságot mutató ám kompatibilis tekeredés, akkor homológia modellezéssel erre is készíthető szerkezet. Ab initio predikció: ismert térszerkezetű fehérjével nincs megfelelő szekvenciaazonosság és kompatibilis tekeredés sem található. A térszerkezet előrejelzése ekkor fizikai elvek felhasználásával kísérelhető meg

45 Térszerkezet előrejelzés fő módszerei A szekvencia összevetése ismert 3D szerkezetű fehérjék szekvenciáival Van-e legalább %-os szekvencia egyezés? igen Homológia modellezés nem Tekeredés felismerés Atomi szintű modell Van-e a szekvenciával összevethető tekeredés? igen Ab initio módszer nem Kisméretű a fehérje? Nem megoldható a probléma nem igen

46 Térszerkezet előrejelzés - CASP A térszerkezet előrejelzés Critical Assessment of techniques for protein Structure Prediction (CASP) kétévente megtartott verseny (jelenleg a CASP 8 értékelése folyik). Ez egyúttal a fehérjék térszerkezet predikcióra alkalmazható módszerek kritikai értékelése is. A résztvevők még nem ismert, de NMR ill. Röntgenkrisztallográfi segítségével hamarosan meghatározott szerkezetű fehérjék szekvenciái alapján modellezik a szerkezeteket, melyeket a később megjelenő kísérleti szerkezetekkel összevetve értékelik. CASP1 (1994), CASP2 (1996), CASP3 (1998), CASP4 (2000), CASP5 (2002), CASP6 (2004), CASP7 (2006), CASP8 (2008)... CASP13 (2018) CAFASP1 (1998), CAFASP2 (2000): Fully Automated (FA) teljesen automatikus módszerek A fehérjék tercier szerkezetének előrejelzésére alapvetően két lehetőség / módszer van: a templát alapú modellezés, ahol megfelelő templát azonosítható és használható a modellezés során és a templátmentes modellezés, ahol nem azonsítható megfelelő templát

47 CASP: Térszerkezet előrejelzés CASP eredmények

48 CASP: Térszerkezet előrejelzés CASP

Hasonló dokumentumok

7. Fehérjeszekvenciák és térszerkezetek analízise.

7. Fehérjeszekvenciák és térszerkezetek analízise. 1. Egyszerû elemzések 2. Térszerkezet predikció 2.1. A probléma bonyolultsága 2.2. A predikció szintjei 2.3. 1D predikciók (másodlagos szerkezet, hozzáférhetõség,