Вторичная структура РНК, предсказание

Неизменные потенциалы и варьируемые пороги. Для предсказания а-, 3- и г/-конформаций Робсон и сотр. [345—352] использовали синглеты совместно с 16 дублетами, образованными анализируемым остатком и остатками, находящимися в положениях 1 -f- г 8. Склонности синглетов и дублетов были определены по соответствующим частотам встречаемости в базовом наборе, а затем преобразованы в а-, 3- и г/-потенциалы для данного положения остатка с помощью стандартных методов теории информации. Эти потенциалы сопоставлялись с тремя различными порогами, по одному на каждый тип вторичной структуры. Была проведена также раздельная коррекция всех трех порогов по лучшему соответствию между предсказываемой и наблюдаемой в базовом наборе вторичной структурой. Предсказания а-, 3- н г/-структур проводились независимо одно от другого. [c.134]

Схема вторичных структур, предсказанная для белка РВ2, Обозначен [c.256]

Схема комбинированного метода, на первый взгляд, выглядит достаточно логично. В действительности же она не может быть реализована в отношении всех своих положений, что следовало из уже имевшихся к моменту появления метода экспериментальных данных. Первый пункт схемы невыполним, по крайней мере, по трем причинам. Во-первых, у большей части белков вторичные структуры составляют незначительную долю трехмерной структуры в среднем, в а-спирали глобулярных белков входит 25-30% остатков, а в -структуры - 15-20%. Во-вторых, встречающиеся в конформациях белков вторичные структуры, как правило, сильно искажены и лишь условно и при большом желании могут быть отнесены к регулярным. Насколько геометрические параметры реальных конформационных состояний остатков полипептидной цепи могут отличаться от параметров вторичных структур видно из табл. IV. 16, в которой приведены значения двугранных углов остатков некоторых сегментов последовательностей а-химотрипсина и лизоцима. Во всех работах, посвященных поиску эмпирических корреляций, эти сегменты отнесены к а-спиральным или -структурным. И наконец, в-третьих, надежность существующих алгоритмов предсказания, несмотря на оптимистические сообщения (см. ниже), не >50%, что исключает их практическое использование. [c.508]

Развитый в работах Ф. Коэна, М. Стернберга и соавт. [156-158, 168, 169, 171] подход не опирается на общую физическую теорию и единый метод расчета, устанавливающие логические и количественные связи между аминокислотной последовательностью белка и координатами атомов нативной конформации молекулы. Каждая стадия комбинированного подхода следует своим эмпирическим правилам, корреляционным соотношениям, предсказательным алгоритмам и методологическим приемам. Объединяющим (скорее, отягощающим) все его составные части началом служит традиционное, сложившееся еще в 1950-е годы, представление о пространственной организации белковой глобулы в виде ансамбля регулярных вторичных структур (концепция Полинга и Кори) с внутренним гидрофобным ядром и внешней гидрофильной оболочкой (концепция Козмана). Несмотря на отсутствие заметного прогресса и разочаровывающие результаты предсказаний, стремление решить проблему пространственной организации белков на основе эмпирического подхода не ослабевает ни в 1980-е, ни в 1990-е годы [107. Гл. 6, 7]. Оставаясь на тех же идейных позициях, работы последнего десятилетия приобретают большее разнообразие. [c.510]

Показатели качества методов предсказания (Оз) вторичной структуры глобулярных белков по трем конформационным состояниям аминокислотных остатков [c.516]

В последние годы интерес к поиску простых статистических корреляций между аминокислотной последовательностью и вторичными структурами не ослабевает. По-прежнему предпринимаются попытки создать новые методы предсказания, усовершенствовать предложенные ранее, реанимировать забытые. Принципиальных изменений в развитии этого направления, однако, не происходит. На протяжении вот уже трех десятилетий остается неизменной стратегия поиска, покоящаяся на вере в возможность эмпирическим путем и на основе вторичных структур решить одну из фундаментальных проблем молекулярной биологии. Поэтому неудивительно, что практически неизменной осталась и надежность предсказания. В табл.IV.20 представлены показатели качества алгоритмов, разработанных с 1974 г. по 1993 г. и предсказывающих три конформационных состояния аминокислотных остатков (а-спиральное, -структурное и неупорядоченное), В качестве количественной характеристики использован показатель Q3, равный сумме долей положительных и отрицательных правильных предсказаний трех форм остатков (со -t- х). [c.516]

В алгоритмах предсказания вторичных структур речь всегда идет лишь о форме основной цепи при полном игнорировании конформационных состояний боковых цепей аминокислотных остатков. [c.519]

Глава 6 Предсказание вторичной структуры по аминокислотной последовательности [c.129]

Предлагаемые корреляционные методы, или, как их обычно называют, методы предсказания вторичной структуры по аминокислотной последовательности (сокращенно методы предсказания ), можно разбить на две категории вероятностные и физико-химические. К первой категории относятся методы, устанавливающие закономерности исключительно на основе статистического анализа исходных рентгеноструктурных данных. Физико-химические методы используют дополнительно (или исключительно) иную структурную информацию. Очевидно, что различие между этими двумя категориями не может быть очень четким и возможны промежуточные случаи, отнесение которых к первой или второй категории произвольно. [c.131]

Для предсказания а- ( 3-, г1-) структуры остатка в каждом положении цепи рассчитывался потенциал а-( 3-, л/-) как средневзвешенное а-( 3-, л/-)-склонностей т ближайших по цепи остатков. Как только потенциал а-( 3-, г1-) превышал некоторое пороговое значение, для остатка предсказывалась а-( 3-, л/-)-конформация. Таким образом, такая потенциальная функция была предназначена для ответа на вопрос — да или нет . Схема определения средневзвешенного фиксировалась. Три пороговые величины, а также значение т были выбраны по наилучшему совпадению предсказанной и наблюдаемой вторичной структуры в исходном наборе. Оптималь- [c.131]

Склонности нонапептидов были использованы для нахождения потенциала центрального остатка встраиваться в спираль. При предсказаниях вторичной структуры Шерага и сотр. [31, 366] рассмотрели комбинации склонностей остатков от / — 4 до г -г 4 н применили их для расчета ак", е- и г/-потенциалов (см. определение в разд. 6.1) остатка I. Причина рассмотрения именно девяти остатков связана с тем обстоятельством, что, согласно более ранним энергетическим расчетам [367], нонапептид представляет как раз тот фрагмент, который сушественно определяет конформацию центрального остатка. Затем для всех сегментов, включаюш,их более четырех остатков, была предсказана конформация спирали ( = ак), если ак -потенциал был выше, чем е- и г/-потенциалы, а также больше порогового значения. Этот порог был определен как средневзвешенное по всем ак -потенциалам цепи. Таким же способом были сделаны - и г/-предсказания. [c.138]

Чтобы как-то решить эту проблему, некоторые авторы вначале исключают некий белок из базового набора и проводят параметризацию с сокращенным базовым набором. Затем найденные параметры используются для предсказания вторичной структуры выделенного белка. Таким образом, абсолютные величины подбираемых параметров как будто становятся независимыми (склонности, данные в табл. 6.1 и 6.2). Однако правила использования параметров, которые и составляют сущность каждого метода, по-прежнему основываются на всех известных белках, включая и предсказываемый. [c.146]

Наиболее распространенный показатель дает завышенные значения. Если по показателю ( 1 можно судить о завышениях в предсказаниях вторичных структур, то показатель Q2 вовсе их не учитывает в экстремальном случае, когда каждый остаток предсказывается спиральным (IV = 1), показатель (2г принимает значение, отвечающее оптимальному соответствию ((3-2= Г). Наиболее распространенным является, по-видимому, показатель <3з, который, одна-га, дает завышенные значения. В этом случае положительные и от- [c.146]

Предсказание всех трех типов вторичной структуры должно производиться одновременно. Ни один из обсуждаемых показателей качества не учитывает а-, и г -структуры одновременно. Очевидно, что все три предсказания не независимы (никто не предсказывает р-структуру там, где обнаружен высокий а-потенциал) и что общий результат предсказания данным методом может быть надежно описан только объединенным показателем. Простым объединенным показателем может служить величина [c.150]

Самосогласованность можно использовать в качестве критерия качества. Существенно иной подход к оценке качества метода предсказания состоит в применении его к нескольким гомологичным белкам. Можно полагать, что такие белки свертываются одинаковым образом и имеют одинаковую вторичную структуру. Следовательно, предсказания должны быть инвариантны по отношению к наблюдаемым заменам аминокислот чем меньше вариаций, тем лучше метод предсказания. Такая проверка качества трех методов предсказания была проведена на 24 гомологичных последовательностях рибонуклеазы поджелудочной железы [385], [c.151]

Современные методы, по-видимому, позволяют предсказывать структурный класс белка. Достигнутая в настоящее время точность предсказаний позволяет отнести белок к одному из пяти классов, приведенных в табл. 5.2. Характер вторичной структуры в этих классах настолько различен, что даже при правильности предсказания б8 о в табл. 6.5) их можно отличить друг от друга. [c.154]

Рассмотренный метод дает предсказание вторичной структур (а, с) при учете лишь признаков отдельных аминокислот с точностью 57. Учет специфических дипептидов увеличивает точ ность расчета до 63. Данные тестирования метода на обучавие [c.122]

В результате развития компьютерной технологии появились новые, эвристические подходы к решению проблем, для которых затруднено пртменение традиционных алгоритмических методов. Одним нз таких подходов является технология экспертных систем [10]. Впервые использование экспертных систем для объединения традиционных методов анализа первичных структур белков (предсказание их вторичной структуры, активных центров и т.п.) было предложе- [c.168]

Метод статнстической информации. Это целое семейство процедур, в которых для отбора конформаций, служащих исходными приближениями в последующем расчете, используется разного рода вероятностная информация. Ее источником может быть банк данных белковых структур, статистическое распределение остатков на конформационных картах усредненная предпочтительность парных остаток-остаточных контактов или алгоритмы предсказаний вторичных структур [210-216]. Очевидно, данные такого рода ориентировочны и могут скорее ввести в заблуждение, чем помочь в решении структурной проблемы пептидов и тем более белков. Конформационные возможности каждого из них определяются не статистикой, а определенной и всегда уникальной аминокислотной последовательностью. Показательно в этом отношении исследование М. Ламберта и Г. Шераги [210-212] панкреатического полипептида из 36 остатков. В расчет его структуры в качестве дополнительной вероятностной информации привносятся данные о распределении значений двугранных углов основной цепи в четырех областях конформационной карты ф-ц/ и распределении конформационных состояний трипептидных сегментов на нерегулярных участках трехмерных структур белков, изученных кристаллографически. Набор исходных для оптими- [c.244]

Проанализировав существовавшие к тому времени алгоритмы предсказания (Е. Каба и Т. Ву [133-135], Б. Робсона и Р. Пейна [136, 137], П. Чоу и Г. Фасмана [138, 139], Г. Шераги и соавт. [39]), А. Бэржес и Г. Шерага констатировали, что ни один из них не может быть использован для достижения поставленной цели. Затем они переводят свою задачу в гипотетическую область и ведут поиск решения с идеальным алгоритмом предсказания. На основе известной кристаллической структуры БПТИ, а не эмпирических корреляций, авторы относят 58 аминокислотных остатков белка к 5 конформационным состояниям (а , а , е, ), отвечающим экспериментальным данным и низкоэнергетическим областям потенциальной поверхности конформационной карты p-V /. Каждому состоянию они приписывают усредненные по известным кристаллическим структурам восьми белков соответствующие значения углов ф, j/. Двугранные углы боковых цепей (%) были взяты с округлением до 5° из рентгеноструктурных данных для молекулы БПТИ. Вопреки ожиданиям оказалось, что построенная таким образом трехмерная структура даже отдаленно не напоминает конформацию белка. Ситуация не улучшилась и при минимизации энергии с учетом невалентных взаимодействий. Сравнение контурных карт расстояний между атомами С модельной и опытной конформаций показывает, что в собранной с помощью идеального алгоритма экспериментальной геометрии боковых цепей и проминимизированной трехмерной структуре отсутствуют все характерные особенности нативной конформации удалены друг от друга цистеиновые остатки, образующие между собой дисульфидные связи, практически нет намека на вторичные структуры и не воспроизводится глобулярная форма молекулы трипсинового ингибитора. Для исправления положения были введены дополнительные ограничительные условия, облегчающие приближение модельной структуры к нативной конформации. Однако ни учет реализуемой в белке системы дисульфидных связей (5-55, 14-38, 30-51), ни введение сближения соответствующих остатков ys, ни включение в расчет специальной функции, имитирующей стремление неполярных остатков оказаться внутри глобулы, а полярных выйти наружу, ничто не помогло получить пространственную форму белка, близкую к нативной. Конечно, можно было бы еще более ужесточить условия и добиться совпадения. Но это не имело бы значения, поскольку не повлияло бы на окончательный вывод о невозможности даже в случае 100%-ного правильного предсказания конформационных состояний остатков получить структуру, отдаленно напоминающую реальный белок. [c.502]

Аналогичная задача, отвечающая второй стадии комбинированного Метода, решалась в работе Бэржеса и Шераги [132], которая уже рассматривалась. В ней также конформационные состояния всех остатков Панкреатического трипсинового ингибитора были отнесены не с помощью эмпирических корреляций, а на основе кристаллической структуры молекулы. Оказалось, что рассчитанная с использованием такого идеального Алгоритма предсказания, каким является эксперимент, конформация белка Даже отдаленно не напоминала его нативную структуру. Следовательно, Попытки уложить вторичные структуры в супервторичные и получить [c.509]

Создание количественных методов компьютерного определения вторичных структур в опытных трехмерных структурах белков необходимо также вследствие усложнения процедуры корреляционного анализа, увеличения количества исследованных рентгеноструктурно белков и по некоторым другим причинам, в частности, из-за неоднозначности результатов предсказания того или иного метода при использовании его разными исследователями. Первые алгоритмы идентификации -изгибов с помощью ЭВМ по экспериментальным данным были созданы И. Кунтцем [142, 143] и П. Льюисом и соавт. [111]. Позднее они усовершенствовались П. Чоу и Г. Фасманом [172], Г. Раузе и Дж. Селтцером [173]. С. Лифсон п К. Сандер [174] разработали компьютерный метод определения -структуры, а М. Левитт и Дж. Грир [153] создали первый алгоритм установ- [c.510]

В течение многих лет, начиная с 1971 г., Робсон занимается разработкой методов предсказания вторичных структур, основанных на теории информации [136, 137, 170, 203-206]. В 1978 г. Робсон и соавт. [207] предложили новый метод, получивший название GORI (аббревиатура первых букв фамилий авторов). Позднее возникли две его модификации, GORII н GORIII [208, 209]. Первый вариант [207] построен на предположении о независимости конформационных состояний остатков в трехмерной структуре белка. Во втором [208] - учитываются взаимодействия каждого остатка J с последующим j + т (т < ,) с помощью так называемых направляющих информационных параметров, которые рассчитываются по [c.514]

Jj В последние годы начинают проявляться новые элементы в развитии корреляционных методов предсказания вторичных структур и механизма укладки белковой цепи [222]. Правда, они касаются не существа рассматриваемого явления, а скорее чисто формальной стороны эмпирического подхода, отражая вместе с тем определенное разочарование результатами многолетних поисков. Неудовлетворенность чувствуется, Капример, в обзоре Б. Роста, К. Сандера и Р. Шнейдера, написанном 1994 г. [223]. В нем авторы, отмечая преодоление предсказательными [c.517]

Б. Рост и К. Сандер решение видят в отказе от предсказания конформационных состояний отдельных остатков последовательности в пользу вторичных структур у целых сегментов, используя данные о гомологичном белке, трехмерная структура которого известна [222]. Сравнение 130 пар структурно гомологичных белков с отличающимися аминокислот-яыми порядками показало, что значительное отклонение в положениях и цлинах сегментов вторичных структур во многих случаях может происходить в пределах приблизительно одинаковых пространственных форм свернутых цепей. Иными словами, отличия в двух близких аминокислотных последовательностях в большей мере отражаются на вторичных структурах, чем на третичных. Поэтому, полагают авторы, важна не локализация а-спиралей, -складчатых листов, -изгибов и Р-петель с точностью до одного аминокислотного остатка, а их ориентировочное отнесение, совместимое с нативной конформацией гомологичного белка, установленной экспериментально. Включение информации о белковых семействах ведет к увеличению показателя качества Q3 до 70,8%, что соответствует точности экспериментального определения вторичных структур с помощью спектров КД. Однако в развитом Ростом и Сандером методе упрощение проблемы предсказания вторичных (ГГруктур и на их основе третичной столь велико и бесконтрольно, что грани между благими желаниями авторов, субъективным восприятием полученных результатов и декларируемыми количественными показателями точности становятся неразличимы. [c.519]

Прогресс, достигнутый в ходе решения столь сложный проблемы, был, естественно, результатом усилий многих исследователей. Среди них — Лайнус Полинг (Калифорнийский технологический институт), получивший в 1954 г. Нобелевскую премию. В 1951 г. Полинг писал Четырнадцать лет назад профессор Р. Кори в я, предприняв очень энергичные, но безуспешные попытки решить задачу построения удовлетворительной модели конфигурации полипептидных цепей в белках, решили попытаться справиться с этой задачей косвенным методом, тщательно изучив кристаллы аминокислот, простых пептидов и родственных соединений для того, чтобы получить абсолютно надежные и подробные сведения о структурных характеристиках веществ подобного рода и в конце концов получить возможность уверенного предсказания точных конфигураций полипептидных цепей в белках [Re ord. hem. Prog., 12, 156—157 (1951)]. Эта работа на простых веществах, проводившаяся в течение более 14 лет, позволила в конце концов Полингу с сотрудниками предложить структуру, которая, вероятно, является важнейшей вторичной структурой в химии белков — а-спираль. [c.1057]

На рис. 119 приведено сопоставление первичных структур меж-цистронового участка L24-L5 и начала цистрона белка L5 ак места действия репрессорного белка S8, с одной стороны (вверху), и участка рибосомной 16S РНК, связывающего белок S8 (внизу). Видна большая гомология, включая совпадение последовательностей 7 участков, от 3 до 7—9 остатков каждый. Еще большая гомология видна из сравнения предсказанных вторичных структур этих двух участков, узнаваемых белком S8 (рис. 120). [c.240]

Анализ известных белковых структур дает ценные сведения для понимания.механизма свертывания и стабильности белков. В структурах этих белков обнаруживаются шесть уровеней организации. На первом уровне находится аминокислотная последовательность, которая целиком определяет окончательную структуру белка. В структурах белков можно выделить несколько типов упорядоченности формы основной цепи. Это так называемые вторичные структуры, которые составляют второй уровень. Две из таких регулярных структур (а-спираль и 3-складчатый лист) были предсказаны на основе ковалентного строения основной цепи как наиболее простые. Следующие два уровня, сверхвторичные структуры и структурные домены, гораздо более сложны и пока не предсказуемы. На этих уровнях также проявляются вполне определенные закономерности, например такие, как корреляция между близкими по цепи остатками. Эти закономерности не выражаются в каких-либо определенных структурах, а носят весьма общий характер. На двух самых высоких уровнях организации, занимаемых глобулярными белками и агрегатами, сейчас уже делаются попытки некоторых структурных предсказаний. Возможность таких предсказаний основана на том, что нижние структуры, домены для глобулярных белков и глобулярные белки для агрегатов предполагаются внутренне стабильными (в некоторых случаях это подтверждено экспериментом). Характер агрегатов можно предсказать с помощью анализа контактной поверхности глобулярных белков. Это же относится и к предсказаниям строения глобулярных белков по их доменам. Кроме того, свойства поверхности, как это следует из изучения поверхностей раздела белок — белок, имеют важное значение для белкового узнавания. В главе обсуждены некоторые законо- [c.127]

Предсказания остатков, прерывающих вторичную структуру. Воспользовавшись только одним типом дублетов, а именно парой I— 1, / + 1) двух соседних остатков анализируемого остатка I, Кабат и Ву [357—359] попытались развить метод отрицательного предсказания, с помощью которого можно было бы идентифицировать остатки, прерывающие а-спираль и 13-структуру. Склонности к а- и -нарушениям были получены из частот встречаемости в базовом наборе. Потенциал рассматривался как характеристика соответствующей склонности остатка. Пороги потенциалов подбирали по наилучшему совпадению с имеющимися экспериментальными данными. [c.135]

Попытка предсказать общее свертывание цепи группы родственных белков с помощью триплетов. Кабат и Ву использовали триплеты соседних в последовательности остатков для предсказания не только вторичной структуры [360], но также и свертывания всей цепи [361, 362]. Для предсказания укладки цепи углы (0, 1 з) центральных остатков всех триплетов в белках с известными трехмерными структурами, образующими базовый набор, были записаны в виде таблицы (0, г])) , которая включала 20 20- 20 = 8000 позиций, по одной на каждый тип триплета. [c.135]

При сравнении предсказанной и наблюдаемой вторичной структуры в данном случае обнаруживается хорошее соответствие предсказанная спираль на один остаток короче, а (3-лист и поворот предсказаны точно. Однако приведенный пример не очень показателен в том отношении, что в рассматриваемом случае потенциалы а, и весьма высоки и явно различаются. Обычно в реальных структурах ситуация менее определена и предсказания значительно менее точньь [c.145]

Некоторые методы не определены достаточно четко. Полшмо трудностей, связанных с независимой проверкой предоказатель-ности метода, в некоторых случаях оказывается, что метод просто невоспроизводим [381, 382]. Этими причинами и объясняется большой скептицизм в отношении методов предсказаний вторичной структуры. Нужно отметить однако, что хорошая воспроизводимость и соответствие с базовым набором еще не адекватны успешным предсказаниям неизвестных структур белков. Это происходит главным образом потому, что авторы не определяют свой метод с достаточной четкостью, оставляя тем самым возможность большого произвола в его применении. Критическое отношение к предсказательным методам до известной степени поколебалось после сравнительного опробования на аденилаткиназе [383] и Т4-лизоциме [384]. [c.146]

В двух белках с неизвестной структурой более чем двум третям остатков была приписана правильная вторичная структура. Предсказательная способность методов охарактеризована в табл. 6.5,, где приведены результаты опробования на двух белках аденилаткиназе [383] и Т4-лизоциме 384], а также проиллюстрирован уровень соответствия в базовом наборе. Для каждого белка было сделано по нескольку предсказаний, однако в табл. 6.5 входят только средние значения по двум лучшим предсказаниям. Очевидно, что в параметрах (Ззз и Qзrt преобладают отрицательные правильные предсказания и что они дают завышенную оценку. Более достоверные коэффициенты корреляции Q , имеют величину 0,45 они свидетельствуют о наилучших предсказаниях для а- и наихудших для г/-структур. Значение (Зз достигает 68%, что указывает на правильное предсказание более чем двух третей остатков. Для аденилаткиназы показатели Qз и Q,, выше, чем для Т4-лизоцима,. однако значения Qз близки. Это несоответствие объясняется тем, что для аденилаткиназы число сверхпредсказаний больше, чем для Т4-лизоцима, а сверхпредсказание сильнее сказывается на значении Qз , чем на показателе Qя или Q . [c.150]

Центры инициации свертывания цепи можно обнаружить по наиболее удачным предсказаниям. Было высказано предположение [383], что наилучшим образом предсказанные вторичные структуры имеют наивысшую вероятность оказаться первоначальными нуклеа-циями процесса свертывания, поскольку хорошее предсказание свидетельствует о преобладании локальных взаимодействий, которые, по-видимому, и направляют механизм укладки цепи. Такой центр свертывания, состоящий из спирали, был обнаружен в адеин-латкиназе [383] он соответствует малому домену на рис. 5.14, б. [c.154]

Справочник химика 21

Химия и химическая технология