Спираль методы предсказания

Остатки с низкими относительными статистическими весами значительно укорачивают среднюю длину спирали. Чтобы оценить спиральный потенциал данного белка, было использовано одно значение параметра инициации а = 5 10 (разд. А.4). Кроме того, были введены три различные значения х для всех типов остатков. Так, 5 -= 0,385 соответствовало остаткам, прерывающим спираль (В), 5 1, 00 — индифферентным к спирали (/) и з=1,5 — образующим спираль (Н) (табл. 6.1). Значения а и х получают по наклонам и температурным переходам зависимостей, описывающих переходы спираль — клубок в синтетических полипептидах, используя уравнения (А. 18) и (А.20). Спиральная конформация предсказывается для всех положений остатков I, для которых / , больше средней величины В результате получаются непрерывные потенциальные функции, поскольку уравнение (6.2) учитывает кооперативность модели Зимма — Брэгга, согласно которой спирали должны иметь определенную длину (рис. А. 1). Этот метод предсказания дает спиральные сегменты длиной около 10 остатков, что намного меньше длины, ожидаемой для данного значения а гомополимеров при 5= 1, т. е. Ь 1/"5 10 = 40 (уравнение (А.17)). Такое укорочение спирали является следствием включения остатков с низкими значениями 5. [c.139]

Дедуктивный метод предсказания вторичной структуры белка дает правильные результаты примерно в половине случаев. 20 рассмотренных таким методом белков (3100 остатков) в а-спиралях содержат 1145 остатков, из них правильно предсказаны 590, неправильно — 555, в -структурах находится 425 остатков, 124 из которых определены правильно. [c.208]

Склонности дублетов включают взаимодействия остаток — остаток. Строгое предсказание основано на частотах встречаемости дублетов. Вопреки Финкельштейну и Птицыну [3431 многие методы предсказания используют информацию о дублетах, поскольку такая информация отражает взаимодействие между близкими по цепи остатками. Перити [344] воспользовался дублетами для предсказания а-спиралей и 3-структур чисто вероятностным методом. Он рассмотрел 27 дублетов, в каждом из которых остатки находились в положениях г 1, 2,. .., г 6, полагая, что при более далеких расстояниях между остатками взаимодействия отсутствуют. Всего было получено 10 800 дублетов различных типов. Для каждого остатка Перити рассматривал возможность реализации состояний а, (3 и клубка (состояние, не являющееся ни а и ни 3). Таким [c.133]

Опыты на пептидных гомоиолимерах позволили установить, что некоторые аминокислотные остатки обнаруживают свойство встраиваться в а-спираль. Эти данные были затем применены к глобулярным белкам с известным пространственным строением. Оказалось, что остатки, которые образуют спирали в гомоиолимерах, стремятся встраиваться в спирали также и в глобулярных белках. Такое соответствие послужило основой для многочисленных попыток установить корреляции между аминокислотной последовательностью белка и наличием спиралей в этом белке. Позднее такие корреляции были распространены и на другие вторичные структуры. Эти попытки интересны с той точки зрения, что они являются некой основой пока еще не известного будущего метода, с помощью которого можно будет устанавливать трехмерную структуру белка только по его аминокислотнон последовательности. Это и послужило причиной подробного описания большинства из существующих методов предсказания вторичной структуры по аминокислотной последовательности. Сведения, необходимые для понимания методов, основанных на статической механике, даются в приложении. [c.155]

При допущении, что а-спирали нативной структуры уже сформированы в еще не полностью свернутой цепи. Такое предположение отчасти подтверждается данными иммунологических исследований, по которым можно судить о содержании а-спиралей в несвернутой цепи [418, 4541, а также достаточно удовлетворительными результатами методов предсказания а-спирали (разд. 6.5). Моделирование свертывания цепи выполняется а posteriori для белков, структуры которых определены с помощью рентгеноструктурного анализа. Применение такого моделирования к белку с неизвестной трехмерной структурой потребует информации об а-спиральных участках цепи отчасти эта информация может быть получена с помощью методов предсказания (гл. 6). [c.193]

Исследование, близкое работе Каба и Ву по своему характеру, спустя десять лет провели У. Кэбш и X. Сандер [88]. Они проанализировали последовательности и конформационные состояния всех пентапептидных фрагментов в 62 белках известного пространственного строения. Из приблизительно 10 ООО рассмотренных фрагментов в 25 случаях в совершенно разных белках были обнаружены пентапептиды с идентичными порядками аминокислот было также установлено, что в 6 случаях (из 25) одни и те же пентапептиды имеют в белкак различные конформации. Например, последовательность Val-Asn-Thr-Phe-Val в рибонуклеазе составляет часть -структуры, а в гемоглобине она входит в а-спираль. Авторы сделали вывод о наличии зависимости пространственного строения локальных участков от всей белковой последовательности. Факт сравнительной легкости структурной адаптации олигопептидных белковых фрагментов не учитывается во всех методах предсказания вторичных структур. [c.254]

Обстоятельный анализ предсказательных возможностей корреляционного подхода был проведен К. Нишикавой [165], который в качестве примера также рассмотрел уже упоминавшиеся три алгоритма. Оценка методов Чоу и Фасмана и Робсона проведена по 9, а метода Лима — по 11 белкам, не входившим в состав базовых наборов. При идентификации трех состояний (а-спираль, -структура, клубок) точность определялась по показателю качества Q3, дающего как отмечалось, сильно завышенные значения, а при идентификации четырех состояний (а-спираль, -структура, -изгиб, клубок) использовался показатель Q4, занижающий вклад отрицательного предсказания и более реально отражающий действительные возможности методов. При переводе эмпирических правил на язык ЭВМ, т.е. при компьютеризации методов предсказания, Нишикава столкнулся с большими трудностями. Так, в случае метода Чоу и Фасмана были обнаружены неопределенности при индивидуальном предсказании вторичных структур, несогласованность предсказаний -изгибов с предсказаниями а-спиралей и -структур, отсутствие эффективного критерия для разделения перекрываний предсказанных а-спиральных и -структурных областей. Помимо этого, оказалось невозможным воспроизвести на ЭВМ результаты, полученные первоначально Чоу и Фасманом для 25 базовых белков. Преодолев эти трудности, Нишикава показал, что предсказательные возможности трех проанализированных им методов находятся на почти одном и том же, довольно низком уровне рассчитанные Нишикавой показатели качества Q3 попали в интервал 50—53%, а Q4 [c.272]

Ф. Коэном и соавт. [261—263] развит ступенчатый метод предсказания трехмерной структуры белка по известной аминокислотной последовательности. Метод, получивший название комбинированного, предусматривает проведение трех последовательных стадий 1) предсказание на основе существующих алгоритмов регулярных вторичных структур 2) упаковку а-спиралей и -складчатых листов в конформацию, отражающую характерные особенности нативной структуры 3) энергетический расчет отобранных конформаций с использованием моделей, подобных сверхупрощенным моделям Левитта [254], Кунтца и соавт. [155], Робсона и Осгуторпа [270]. План исследования на первый взгляд выглядит логично. В действительности же он нереален, причем нереален в отношении всех своих трех положений, что следовало из данных, уже имевшихся к моменту его появления. Первый пункт плана невыполним по крайней мере по трем причинам. Во-первых, у большей части белков вторичные структуры составляют незначительную долю трехмерной структуры, а в среднем в а-спирали входит 25—30% остатков, а в -структуры — 15—20%. Во-вторых, встречающиеся в конформациях белков вторичные структуры, как правило, сильно искажены и лишь условно могут быть отнесены к регулярным (рис. П.З). В-третьих, надежность существующих алгоритмов предсказания вторичных структур не превышает 50% (гл. 8), что исключает их практическое использование. Возможно, по этим или иным причинам авторы не стали обращаться к предсказательным алгоритмам, а приступили к реализации второго пункта своего плана, выбрав для демонстрации возможностей предлагаемого ими метода белки, изученные рентгеноструктурно, и взяв всю информацию о геометрии [c.319]

Ф. Коэн и соавт. [275] развили комбинированный метод предсказания третичной структуры в сочетании со спектрами КД и использовали его для установления строения а-субъединицы триптофансин-тетазы. Содержание вторичной структуры было определено спектрально, а места ее локализации в последовательности — с помощью собственного алгоритма [272]. Установленная пространственная структура белка отнесена к группе (a/ ) и представлена в виде -складчатого листа, окруженного с обеих сторон а-спиралями. Результат, однако, противоречит данным рентгеноструктурного анализа Д. Девиса и С. Хайда, цитируемых в работе [275]. На самом деле трехмерная структура а-субъединицы триптофансинтетазы, хотя и содержит а-спирали и -складчатые листы, но обладает совершенно иной супервторичной структурой. По такой же схеме Ф. Коэн и соавт. [c.321]

Для всех эмпирических методов предсказания регулярных форм основной цепи на локальных участках аминокислотной последовательности, образования из этих форм супервторичных структур, доменов и трехмерных структур белковых молекул (с момента их появления и по сегодняшний день) характерны следующие черты принципиального порядка. Прежде всего, в основе всех исследований этого направления лежит конформационная концепция Полинга и Кори, согласно которой трехмерная структура белка представляет собой ансамбль регулярных, вторичных структур. Единство эмпирических методов предсказания по отношеш1ю к этой концепции неизбежно, поскольку в противном случае становится бесперспективным поиск эмпирических корреляций. Очевидно, если пространственное строение сложных макромолекул состоит не из отдельных немногочисленных стандартных блоков, а включает неограниченное количество разнообразных нерегулярных структурных сегментов, то нельзя рассчитывать на его описание с помощью простых правил, выведенных путем статистической обработки экспериментального материала, всегда крайне ограниченного в решении данной задачи. В первых работах предполагалось, что пространственное строение глобулярных белков почти сплошь состоит из вторичной структуры одного типа — а-спирали. Позднее к вторичным структурам был отнесен -складчатый лист, а затем -изгиб и недавно Q-петли. Привлечение последних двух означало принципиальный отход от строгого определения понятия вторичной структуры, так как -изгиб и Q-петли не являются регулярными формами. Кроме того, их идентификация отличается от идентификации а-спиралей и -структур по получаемой при этом информации о структуре белка. Если предсказание регулярной структуры в идеале означает определение на отдельном участке белковой цепи конформационных состояний составляющих его остатков, точнее, геометрии основной цепи участка, то предсказание изгибов и петель даже в идеале означает лишь утверждение об изменении направления цепи, причем, если это касается -изгибов, даже не на 180°, а лишь на угол больше 90° для петель и такое ограничение отсутствует. Это связано с тем, что -изгибы и Q-петли могут быть реализованы путем практически неограниченного количества различных форм основной цепи, а каждая форма — набором большого числа конформационных состояний остатков. Излишне говорить, что между -изгибами и 0-петлями нет четких границ. [c.328]

Обстоятельный анализ предсказательных возможностей корреляционного подхода был проведен К. Нишикавой [185], который также в качестве примеров рассмотрел три уже упоминавшихся алгоритма Чоу и Фасмана, Робсона и Лима. При идентификации трех состояний (а-спираль, -структура, клубок) точность определялась по показателю качества Q3, Дающего наиболее оптимистические оценки (см. ниже), а при идентификации четырех состояний (а-спираль, -структура, -изгиб, клубок) использовался показатель Q4, занижающий вклад отрицательных предсказаний и более реально отражающий действительные возможности методов [184]. Рассчитанные Нишикавой показатели качества Q3 попали в интервал 50-53%, а Q4 - 40-42%. [c.511]

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]

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]

Спирали, находящиеся между гидрофобным ядром и растворителем, можно узнать по расположению в них неполярных остатков. С помощью графов, содержащих пять витков спирали, Шиффер и Эдмундсон [376, 377] показали, что неполярные остатки группируются на одном краю спирали, образуя неполярные дуги. Пример такого а-спирального колеса показан на рис. 6.1. Для предсказания спирали авторы исследовали наличие неполярных триплетов в положениях i, i + 3, t + 4 (относительные положения 1-4-5), а также в положениях i, i—3, i—4 (1-2-5) данной аминокислотной последовательности. Затем эти положения были приняты за спиральные нуклеации и относительно них были построены спиральные колеса . Предполагалось, что спираль будет наращиваться в обоих направлениях до тех пор, пока неполярная дуга не будет прервана полярными остатками или остатком Pro. Этот метод предназначался для поиска спиралей, экранирующих гидрофобное ядро от растворителя, как в случае миоглобина. Обнаружить с его помощью спирали в других положениях более трудно. [c.141]

Рентгеноструктурный анализ кристаллических полимеров в принципе может давать сведения о координатах атомов в элементарной ячейке, однако, ввиду не очень совершенного порядка число отражений мало и прямые решения структурной задачи невозможны [19]. Рентгенограммы растянутого образца дают информацию о периоде идентичности (с) вдоль оси волокон. Чтобы получить другие параме.тры спирали — трансляцию вдоль оси при переходе от одной эквивалентной мономерной к следующей (с1) и угол поворота в плоскости, перпендикулярной оси спирали (0 = 2ят/тг), обычно действуют методом проб и ошибок, т. е. делают некоторые предположения относительно симметрии спирали, или (что то же) относительно числа мономерных звеньев в витке. Например, предполагаю , чго спираль имеет симметрию 3[ (т. с. 3 мо номерных единицы в одном витке — п/т = 3), 4ь 7г и т. д. Некоторые типы симметрии спиралей приведены на рис. 2. Далее для выбранного типа симметрии рассчитывают теоретическое распределение интенсивности и сравнивают его с наблюдаемым. Теория рассеяния рентгеновских лучей на спиралях была разработана Кокреном, Криком и Вандом [20] в связи с интерпретацией рентгенограмм спиральных полипептидов и в дальнейшем использовалась для предсказания структуры ДНК, регулярных полимеров и т. д. (см. также [19]). [c.10]

Конформация полипептида в растворе частично определяется прямым взаимодействием пептидных групп друг с другом. То обстоятельство, что синтетические по-липептидй имеют высокорегулярную, кристаллическую структуру, тогда как многие другие- полимеры аморфны, т. е. обладают структурой беспорядочного клубка, в принципе свидетельствует о наличии некой естественной конформации для полипептидов. Результаты тщательной оценки длины связей и валентных углов, основанной на размерах, установленных для планарных пептидных связей в кристаллах небольших пептидов, существенно ограничили число возможных моделей конформации полипептидов. Дальнейшие ограничения в выборе возможной конформации были связаны с тем, что, согласно исходным предположениям, каждая карбонильная и каждая амидная группа пептида участвует в образовании водородной связи и что конформация полипептида должна соответствовать минимальной энергии вращения вокруг одинарной связи. Этим требованиям для пептидов, в которых имеются внутримолекулярные связи, отвечала правая спираль, содержащая 3,6 аминокислотных остатка на один виток (так называемая а-спираль) [1].. Существование спиральных структур предсказанных размеров в синтетических полипептидах было подтверждено с помощью самых различных физических методов, в том числе и методом рентгеноструктурного анализа. Такая а-спираль, в которой каждая пептидная группа соединена водородной связью с третьей от нее пептидной группой, считается наиболее вероятной моделью отдельных участков остова молекулы глобулярных белков, к которым относятся и ферменты. Нужно подчеркнуть, однако, что конформация глобулярного белка в целом отличается от простой регулярной а-спиральной структуры из-за наличия, в белке дисульфидных связей и остатков пролина, которые нарушают спиральное строение и изменяют ориентацию цепи, а также из-за взаимодействия боковых цепей, ответственного за третичную структуру. Действительно, рентгеноструктурный анализ с высоким разре- [c.25]

На основе этих заключений были сформулированы многочисленные правила предсказания вторичных структур. О степени их надежности можно судить по результатам сопоставления предсказанных вторичных структур с наблюдаемыми в белках известного пространственного строения. Приведем несколько примеров. В карбоксипептидазе (307 остатков) в а-спиралях находится 115 остатков правильно предсказаны 86, неправильно — 43. В а-цепи гемоглобина (146 остатков) из 114 а-спиральных остатков идентифицированы 56 при 77 ошибках. В 20 рассмотренных Лимом белках содержится 3100 остатков в а-спирали входят 1145, правильно отнесены 590, неправильно — 555 в -структу-рах находится 425 остатков, 124 из них определены правильно, 351 — неправильно. Остатки в нерегулярных областях из 1540 случаев в 634 указаны как клубковые, а в 906 — отнесены к регулярным структурам. Эти данные взяты из работы Лима и касаются белков, использованных автором при выводе стереохимических правил. Если правила применяются к белкам, не вошедшим в состав базовых, то эффективность предсказания, как правило, значительно ниже. Например, согласно анализу Дж. Ленстры, точность предсказания методом Лима а-спирали [c.257]

С такой оценкой согласуются данные Робсона и соавт. [135], проанализ1фовавших надежность различных алгоритмов предсказания вторичных структур на 26 белках известного пространственного строения. Авторы пришли к выводу, что точность отнесения остатков к четырем конформационным состояниям (а-спираль, -структура, -изгиб и клубок) не превышает 49%. Приблизительно такую же точность (50%) имеют как старый метод [94], так и новый метод Нагано [136, 137], усовершенствованный включением корреляции между тремя остатками в спиральных областях, выведенной из анализа 36 белков. [c.265]

В связи с тем, что существуют группы белков с преимущественным содержанием а-спиралей и -структур, можно изучать их пространственную организацию, или вовсе не предсказывая конформационных состояний отдельных остатков, что не удается делать правильно, а беря вторичные структуры прямо из опыта, или оценивая брутто содержание последних с помощью известных статистических методов, что автоматически увеличивает точность предсказания на несколько десятков процентов, поскольку в этом случае приходится идентифицировать состояния не 20 аминокислотных остатков, а лишь трех-четырех структурных групп Левитта и Чотиа. При изменении постановки задачи и неизбежном снижении требований к ожидаемой информации появляется возможность решения других вопросов, правда, менее важных. Например, можно сфокусировать внимание на определении общего процентного содержания аминокислотных остатков в последовательности, находящихся в а- и -областях, и полученные результаты сравнивать с аналогичными данными спектральных методов. Можно поставить вопрос о том, каков порядок взаимодействий вторичных структур друг с другом и какие в принципе возможны способы укладки а-спиралей относительно -структур и последних друг относительно друга, и о частоте их встречаемости в белках. Можно, наконец, разрабатывать новые предсказательные алгоритмы, классифицирующие белки по группам (а), ( ), (а + ) и (a/ ). Подобные вопросы, до работы Левитта и Чотиа, представлялись частными случаями. Теперь же анализ укладки, например, полипептидной цепи апомиоглобина — это уже исследование белка, не случайно взятого из множества других, а планомер-316 [c.316]

Считается, что часть нерегулярных участков предназначена для образования сближающих а-спирали -изгибов, последовательности которых, но не их конкретная геометрия, идентифицируются с помощью алгоритма, разработанного при изучении взаимодействий в глобулярных белках а-спиралей с -складчатым листом [263]. Сами спирали и их границы предсказываются, используя алгоритмы, в которых особое значение в инициации, формировании и обрыве спиралей придается гидрофобным остаткам [263, 266, 278, 279]. Поскольку точность использованных алгоритмов предсказания невелика, разбиение последовательности на регулярные и нерегулярные участки является ориентировочным. Однако в дальнейшем анализе оно остается неизменным. Затем рассматриваются спираль-спиральные взаимодействия с помощью так называемого спираль-упаковочного алгоритма [271]. В результате выделяются три вида супервторичных структур, области контактов а-спиралей в которых локализуются методом Р. Ричмонда и Ф. Рихардса [266] с привлечением стереохимических правил. Этот перечень последовательных манипуляций завершается повторным обращением к спираль-унаковочному алгоритму [271], контролем межатомных расстояний [196, 273, 280, 281], использованием эмпирического отношения площади поверхности глобулы к ее объему [282] и оценкой стабилизирующих дипольных взаимодействий спиралей в супервторичных структурах [283]. Было рассчитано всего 10 структурных вариантов супервторичной структуры белкового гормона [278]. Из них финиша достигли пять структур, представляющих собой правоскрученные пучки из четырех а-спиралей. Проверить результаты работы путем непосредственного сопоставления с данными опытной структуры гормона роста человека пока не представ-322 [c.322]

Смотреть страницы где упоминается термин Спираль методы предсказания: [c.508] [c.508] [c.125] [c.488] [c.511] [c.511] [c.512] [c.143] [c.143] [c.319] [c.338] [c.488] [c.255] [c.268] [c.269] [c.271] [c.272] [c.278] [c.316] [c.321] [c.327] [c.245] [c.511] [c.511]

Справочник химика 21

Химия и химическая технология