Структура и функционирование белков. Применение методов биоинформатики - Джон Ригден 2014

Сравнительное моделирование структуры белков
Этапы сравнительного моделирования структуры белков
Отбор шаблонов

После того, как с помощью алгоритмов поиска сформирован список шаблонов, необходимо отобрать один или несколько шаблонов, подходящих для решения конкретной задачи моделирования. При отборе шаблонов необходимо учитывать ряд факторов.

Class="center">3.2.2.1. Общие соображения при отборе шаблона

Наиболее простое правило отбора шаблона - выбрать структуру, сходство последовательности которой с исследуемой последовательностью максимально. Семейство белков, к которому принадлежат мишень и шаблоны, может включать несколько подсемейств. Построение множественного выравнивания и филогенетического дерева (Felsenstein 1981) может помочь при отборе шаблона из подсемейства, наиболее близкого к последовательности мишени. Также следует принять во внимание наличие сходства между “окружением” шаблона и окружением, в котором будет осуществляться моделирование мишени. Термин “окружение” в данном случае используется в широком смысле и подразумевает все, что не является собственно белком (например, растворитель, pH, лиганды, взаимодействия на уровне четвертичной структуры). Если это возможно, в общем случае следует использовать шаблон, связанный с теми же или близкими лигандами, что и исследуемая последовательность. Качество структур, определенных экспериментально, - еще один важный фактор при отборе шаблонов. Разрешение и фактор достоверности в случае кристаллической структуры и количество ограничений на остаток в случае ЯМР-структуры являются показателями их точности. Так, если два шаблона характеризуются близким уровнем сходства последовательности с мишенью, в общем случае следует использовать шаблон, определенный с более высоким разрешением. Критерии отбора шаблонов зависят также от цели, с которой создается сравнительная модель. Например, в случае построения модели “белок-Лиганд” при отборе наличие в шаблоне близкого лиганда, вероятно, важнее, чем разрешение.

3.2.2.2. Преимущества использования нескольких шаблонов

Необязательно выбирать для моделирования единственный шаблон. На самом деле, оптимальное использование нескольких шаблонов увеличивает точность модели (Femandez-Fuentes et al. 2007а, b; Sanchez and Sali 1997; Venclovas and Margelevicius 2005); однако не все программы моделирования поддерживают возможность использования нескольких шаблонов. Преимущество сочетания нескольких шаблонных структур может быть двойным. Во-первых, структуры шаблонов, имея небольшое перекрывание между собой, могут быть выровнены с различными доменами мишени, и в таком случае с помощью процедуры моделирования можно построить гомологичную модель всей последовательности мишени. Во-вторых, структуры шаблонов можно выравнивать с одной и той же частью мишени, а модель строить с использованием того шаблона, который является лучшим для конкретной части исследуемого белка.

Более совершенный способ отбора подходящих шаблонов предполагает создание и оценку моделей для каждого потенциального шаблона и/или их сочетаний. Оптимизированные полноатомные модели можно затем оценить с помощью энергетической или оценочной функций, таких как стандартизованная оценка PROSA (Sippl 1995) или VERIFY3D (Eisenberg et al. 1997). Эти способы оценки обычно довольно точны и позволяют отобрать из числа созданных моделей наиболее адекватные (Wu et al. 2000). Такой метод проб и ошибок можно рассматривать как ограниченное протягивание (т.е. последовательность мишени продевается через близкие структуры шаблонов). Однако эти подходы хороши только при отборе различных шаблонов на глобальном уровне.

В недавно разработанном методе множественного картирования с различными шаблонами М4Т (от “Multiple Mapping Method with Multiple Templates”) отбор и сочетание многочисленных структур шаблонов осуществляется посредством многократной кластеризации, при которой учитываются “уникальный” вклад каждого шаблона, сходство их последовательностей между собой и с последовательностью мишени, а также экспериментальное разрешение (Femandez-Fuentes et al. 2007а, b). Полученные в итоге модели по качеству систематически превосходят модели, при создании которых используется единственный лучший шаблон.

Еще одно важное наблюдение, полученное в ходе обсуждаемых исследований, заключается в том, что если идентичность последовательностей составляет менее 40%, то модели, построенные с использованием нескольких шаблонов, точнее, чем построенные с использованием единственного шаблона. Эта закономерность становится все более выраженной по мере отдаления рассматриваемых пар “мишень-шаблон”. В то же время, преимущество использования нескольких шаблонов постепенно исчезает при идентичности последовательностей мишени и шаблона 40% и выше (рис. 3.1). Это свидетельствует о том, что в указанном диапазоне средние различия между структурами шаблона и мишени меньше, чем средние различия между структурами разных шаблонов, характеризующихся высокой степенью сходства с мишенью (Femandez-Fuentes et al. 2007b).