生物大分子結(jié)構(gòu)模擬

IntroductiontoMolecularModeling王適群醫(yī)學(xué)生物結(jié)構(gòu)中心2010.11.22有機小分子：單糖；脂肪酸；氨基酸；核苷酸。生物大分子：多糖；脂類；蛋白質(zhì)；核酸。生物分子概述

單糖六碳糖：如葡萄糖，是細(xì)胞內(nèi)能源物質(zhì)。五碳糖：核糖脫氧核糖是核酸的組成成分寡糖

多糖糖類分子式：(CH2O)n碳水化合物：含3~十幾個糖分子，是構(gòu)成細(xì)胞膜的成分糖原淀粉

脂類功能：

脂類包括：脂肪酸、類固醇、磷脂、糖脂等。特點：難溶于水，而易溶于有機溶劑。

①脂肪酸：以甘油三酯或脂肪形式儲存，貯存能量；②磷脂：是構(gòu)成生物膜的基本成分。細(xì)胞膜的主要成分能量儲存形式信號分子分子模擬定義

Molecularmodelingistheapplicationofcomputationalstructuralbiologytothechallengeofbiomolecularstructureprediction.Itsaimistodeterminethethree-dimensionalstructurefromtheirsequences.主要內(nèi)容第一部分蛋白分子結(jié)構(gòu)模擬第二部分核酸分子結(jié)構(gòu)模擬蛋白分子結(jié)構(gòu)模擬

第一部分蛋白質(zhì)的分子結(jié)構(gòu)基本結(jié)構(gòu)空間結(jié)構(gòu)一級結(jié)構(gòu)二級結(jié)構(gòu)三級結(jié)構(gòu)四級結(jié)構(gòu)蛋白質(zhì)的一級結(jié)構(gòu)(primarystructure)蛋白質(zhì)的二級結(jié)構(gòu)(secondarystructure)

定義蛋白質(zhì)的二級結(jié)構(gòu)指蛋白質(zhì)分子中某一段肽鏈的局部空間結(jié)構(gòu)，即該段肽鏈主鏈骨架原子的相對空間位置，并不涉及氨基酸殘基側(cè)鏈的構(gòu)象。主鏈與側(cè)鏈

由肽鍵和α-碳原子構(gòu)成的多肽鏈骨架稱為主鏈，伸展在外的R基團稱為側(cè)鏈。主要形式α-螺旋β-折疊β-轉(zhuǎn)角無規(guī)則卷曲主要化學(xué)鍵：氫鍵

參與肽鍵的6個原子C

1、C、O、N、H、C

2位于同一平面，C

1和C

2在平面上所處的位置為反式(trans)構(gòu)型，此同一平面上的6個原子構(gòu)成了所謂的肽單元(peptideunit)

。（一）肽單元

（二）蛋白質(zhì)二級結(jié)構(gòu)的主要形式

-螺旋(

-helix)

-折疊(

-pleatedsheet)

-轉(zhuǎn)角(

-turn)

無規(guī)卷曲(randomcoil)

-螺旋（

-helix)α-螺旋結(jié)構(gòu)特點：右手螺旋每3.6個氨基酸殘基螺旋上升一圈，螺距為0.54nm氫鍵維系（形成于每個肽鍵的N-H和第四個肽鍵的羰基氧之間）。氨基酸側(cè)鏈伸向螺旋外側(cè)。α-螺旋中的全部肽鍵都可形成氫鍵，氫鍵的方向與螺旋長軸基本平行。

-折疊（β–pleatedsheet）

β-折疊的特點：與α-螺旋結(jié)構(gòu)完全不同，呈折紙狀。β-折疊多肽鏈充分伸展，每個肽單元以C

為旋轉(zhuǎn)點，依次折疊為鋸齒狀結(jié)構(gòu)，氨基酸側(cè)鏈交替地位于鋸齒狀結(jié)構(gòu)上下方在兩條相鄰的肽鏈之間形成氫鏈。

β-折疊有平行和反平行的兩種形式:

-轉(zhuǎn)角（β-turn）和無規(guī)卷曲

-轉(zhuǎn)角:

是多肽鏈180°回折部分所形成的一種二級結(jié)構(gòu)，通常有4個氨基酸殘基組成,其第1個殘基的羰基氧(O)與第4個殘基的氨基(H)可形成氫鍵。.無規(guī)則卷曲是用來闡述沒有確定規(guī)律性的那部分肽鏈結(jié)構(gòu)，但許多蛋白質(zhì)的功能部位常常埋伏在這里。（三）模體（motif）模體或超二級結(jié)構(gòu)是1973年Rossmann提出的，它是指二級結(jié)構(gòu)的基本結(jié)構(gòu)單位（α-螺旋，β-折疊等）相互聚集，形成有規(guī)律的二級結(jié)構(gòu)的聚集體。主要有αα、βαβ、βββ等。細(xì)胞色素C的αα結(jié)構(gòu)

細(xì)胞核抗原的βαβ結(jié)構(gòu)

纖溶酶原的βββ結(jié)構(gòu)

蛋白質(zhì)的三級結(jié)構(gòu)(tertiarystructure)整條肽鏈中全部氨基酸殘基的相對空間位置。即肽鏈中所有原子或基團在三維空間的排布位置。定義

主要化學(xué)鍵：疏水作用、離子鍵、氫鍵和范德華力等（一）三級結(jié)構(gòu)三級結(jié)構(gòu)的主要特點：含多種二級結(jié)構(gòu)單元有明顯的折疊層次是緊密的球狀或橢球狀實體分子表面有一空穴(活性部位)疏水側(cè)鏈埋藏在分子內(nèi)部親水側(cè)鏈暴露在分子表面三級結(jié)構(gòu)形成后，蛋白質(zhì)分子才形成固有的分子形狀；才具有親水膠體的特性；功能蛋白質(zhì)的活性部位得以形成并表現(xiàn)出相應(yīng)的生物學(xué)活性。三級結(jié)構(gòu)的重要性N端C端肌紅蛋白的三級結(jié)構(gòu)（二）結(jié)構(gòu)域(domain)

定義：大分子蛋白質(zhì)的三級結(jié)構(gòu)?？煞指畛梢粋€或數(shù)個結(jié)構(gòu)緊密的球狀或纖維狀的區(qū)域，折疊得較為緊密，各行使其功能，稱為結(jié)構(gòu)域。最常見的結(jié)構(gòu)域約含100～200個氨基酸殘基，少至40個左右，多至400個以上。

纖連蛋白分子的結(jié)構(gòu)域

結(jié)構(gòu)域(domain)在空間上相對獨立免疫球蛋白結(jié)構(gòu)域重鏈輕鏈結(jié)構(gòu)域蛋白質(zhì)的四級結(jié)構(gòu)(quaternarystructure)亞基之間的結(jié)合力主要是疏水作用，其次是氫鍵和離子鍵。蛋白質(zhì)的四級結(jié)構(gòu)：蛋白質(zhì)分子中各亞基的空間排布及亞基接觸部位的布局和相互作用，稱為蛋白質(zhì)的四級結(jié)構(gòu)亞基(subunit)：有些蛋白質(zhì)分子含有二條或多條多肽鏈，每一條多肽鏈都有完整的三級結(jié)構(gòu)，此多肽鏈就是蛋白質(zhì)分子的亞基。一般來說亞基不具有生物活性，只有當(dāng)這些亞基聚合成一個完整的蛋白質(zhì)分子后，才具有生物活性。

（一）具有四級結(jié)構(gòu)形式的蛋白質(zhì)由多亞基組成(二)亞基通過亞基間相互作用聯(lián)系在一起

α鏈β鏈血紅素血紅蛋白從一級結(jié)構(gòu)到四級結(jié)構(gòu)結(jié)構(gòu)測定StructuredeterminationHistoryofProteinStructureDetermination1912:DiscoveryofX-raydiffraction1934:Bernal&HodgkinfoundthecrystalstructureofpepsinwhichyieldedadiscretediffractionpatternunderanX-raybeam1980:NMRisusedtosolve3DstructuresChristianB.AnfinsenRibonuclease

Anfinsen’sExperiment1961(Nobel1972)LessonlearnedfromAnfinsen:3Dstructuresarecodedinthe1Dsequence.

TwoConservedsequencessimilarstructures

TwoSimilarstructuresconservedsequences?Structure–SequenceRelationshipsTherearecasesofproteinswiththesamestructurebutnoclearsequencesimilarity.PrinciplesofProteinStructureToday'sproteinsreflectmillionsofyearsofevolution.3Dstructureisbetterconservedthansequenceduringevolution.Similaritiesamongsequencesoramongstructuresmayrevealinformationaboutsharedbiologicalfunctionsofaproteinfamily.TheLevinthalparadoxAssumeaproteiniscomprisedof100AAsandthateachAAcantakeup10differentconformations.Altogetherweget:10100

conformations.Ifeachconformationweresampledintheshortestpossibletime(timeofamolecularvibration~10-13s)itwouldtakeanastronomicalamountoftime(~1077years)tosampleallpossibleconformations,inordertofindtheNativeState.Experimentalmethods(Bestapproach):

X-rayscrystallography.NMR.Others(e.g.,neutrondiffraction).（一）X射線衍射法

首先將蛋白質(zhì)制成晶體。但是由于糖蛋白質(zhì)分子中糖基化位點和某些位點的糖鏈結(jié)構(gòu)存在不均一性，則很難獲得糖蛋白晶體。X射線射到蛋白質(zhì)晶體上，可產(chǎn)生不同方向的衍射。X光片則接受衍射光束，形成衍射圖。這種衍射圖也即X射線穿過晶體的一系列平行剖面所表示的電子密度圖。然后借助計算機繪制出三維空間的電子密度圖。X-raycrystallographyObtainanorderedproteincrystal.Checkx-raydiffraction.ThecrystalisbombardedwithX-raybeams.Thecollisionofthebeamswiththeelectronscreatesadiffractionpattern.X-raycrystallography3.Analyzediffractionpatternandproduceanelectrondensitymap.4.Threadtheknownproteinsequenceintothedensitymap.X-raycrystallographyThemoleculesmustbeverypureinordertoproduceperfectandstablecrystals.Themethodistime-consuminganddifficult.（二）核磁共振（nuclearmagneticresonance,NMR）NMR-NuclearMagneticResonanceAsampleisimmersedinamagneticfieldandbombardedwithradiowaves.Themolecule’snucleusresonate(spin).Thismotionisdeterminedandisspecificforeachmoleculetype.PrinciplesofNMRNMR-NuclearMagnetic

ResonanceTheNMRtechniqueisverytimeconsumingandexpensive,andthesamplehastobeinaconcentratedsolution,andislimitedtosmallandsolublemolecules.

PDB:ProteinDataBankHolds3Dmodelsofbiologicalmacromolecules(protein,RNA,DNA).Alldataareavailabletothepublic.ObtainedbyX-Raycrystallography(84%)orNMRspectroscopy(16%).Submittedbybiologistsandbiochemistsfromaroundtheworld.PDB–ProteinDataBank/pdb/MolecularModelingDataBaseComparativedatabase NCBIMolecularModelingDataBase(MMDB)subsetofPDB,excludestheoreticalstructures,withnative.asnformat.asn=single-coordinateper-atommolecules,explicitbondingandSSremarkssuitedforcomputation,suchashomologymodelingandstructurecomparison蛋白結(jié)構(gòu)預(yù)測方法同源模建HomologyModeling

通過同源序列分析或者模式匹配預(yù)測蛋白質(zhì)的空間結(jié)構(gòu)或者結(jié)構(gòu)單元（如鋅指結(jié)構(gòu)、螺旋-轉(zhuǎn)角-螺旋結(jié)構(gòu)、DNA結(jié)合區(qū)域等）。同源模型方法：最可靠的方法

每一個自然蛋白質(zhì)具有一個特定的結(jié)構(gòu)，但許多不同的序列會采用同一個基本的折疊，也就是說，具有相似序列的蛋白質(zhì)傾向于折疊成相似的空間結(jié)構(gòu)。一對自然進(jìn)化的蛋白質(zhì)，如果它們的序列具有25

30%的等同部分或者更多，則可以假設(shè)這兩個蛋白質(zhì)折疊成相似的空間結(jié)構(gòu)。如果一個未知結(jié)構(gòu)的蛋白質(zhì)與一個已知結(jié)構(gòu)的蛋白質(zhì)具有足夠的序列相似性，那么可以根據(jù)相似性原理給未知結(jié)構(gòu)的蛋白質(zhì)構(gòu)造一個近似的三維模型。注意同源模建

同源模建是利用已知的蛋白質(zhì)三級結(jié)構(gòu)為參照，分析氨基酸序列相近的新蛋白的三級結(jié)構(gòu)。利用蛋白質(zhì)分析軟件來預(yù)測，例如SWISS-MODEL是一項預(yù)測蛋白質(zhì)三級結(jié)構(gòu)的服務(wù)，它利用同源建模的方法實現(xiàn)對一段未知序列的三級結(jié)構(gòu)的預(yù)測。很多軟件中都提供了相應(yīng)的功能，做的最好的商業(yè)軟件是INSIGHTii和modeller，免費的有spdbvierwer和一些在線服務(wù)器。步驟

以生物信息學(xué)方法做同源模建法預(yù)測蛋白質(zhì)三級結(jié)構(gòu)一般由四步完成：

1.從待測蛋白質(zhì)序列出發(fā)，搜索蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫（如PDB,SWISS-PROT等），得到許多相似序列（同源序列），選定其中一個（或幾個）作為待測蛋白質(zhì)序列的模板；

2.待測蛋白質(zhì)序列與選定的模板進(jìn)行再次比對，插入各種可能的空位使兩者的保守位置盡量對齊；

3.建模：調(diào)整待測蛋白序列中主鏈各個原子的位置，產(chǎn)生與模板相同或相似的空間結(jié)構(gòu)——待測蛋白質(zhì)空間結(jié)構(gòu)模型；

4.利用能量最小化原理，使待測蛋白質(zhì)側(cè)鏈基團處于能量最小的位置。Usetheunknownsequenceasaquerytosearchforknownproteinstructures.IdentifyhomologoussequencesinPDBAlignquerysequencewithhomologuesFindStructurallyConservedRegions(SCRs)IdentifyStructurallyVariableRegions(SVRs)GeneratecoordinatesforcoreregionGeneratecoordinatesforloopsAddsidechains(Checkrotamerlibrary)RefinestructureusingenergyminimizationValidatestructureStepsStep1:IDHomologuesinPDBPRTEINSEQENCEPRTEINSEQUENCEPRTEINSEQNCEQWERYTRASDFHGTREWQIYPASDFGHKLMCNASQERWWPRETWQLKHGFDSADAMNCVCNQWERGFDHSDASFWERQWKQuerySequencePDBPRTEINSEQENCEPRTEINSEQUENCEPRTEINSEQNCEQWERYTRASDFHGTREWQIYPASDFGHKLMCNASQERWWPRETWQLKHGFDSADAMNCVCNQWERGFDHSDASFWERQWKPRTEINSEQENCEPRTEINSEQUENCEPRTEINSEQNCEQWERYTRASDFHGTREWQIYPASDFGPRTEINSEQENCEPRTEINSEQUENCEPRTEINSEQNCEQWERYTRASDFHGTREWQIYPASDFGPRTEINSEQENCEPRTEINSEQUENCEPRTEINSEQNCEQWERYTRASDFHGTREWQIYPASDFGTREWQIYPASDFGPRTEINSEQENCEPRTEINSEQUENCEPRTEINSEQNCEQWERYTRASDFHGTREWQPRTEINSEQENCEPRTEINSEQUENCEPRTEINSEQQWEWEWQWEWEQWEWEWQRYEYEWQWNCEQWERYTRASDFHGTREWQIYPASDWERWEREWRFDSFGPRTEINSEQENCEPRTEINSEQUENCEPRTEINSEQNCEQWERYTRASDFHGTREWQIYPASDFGHKLMCNASQERWWPRETWQLKHGFDSADAMNCVCNQWERGFDHSDASFWERQWKPRTEINSEQENCEPRTEINSEQUENCEPRTEINSEQNCEQWERYTRASDFHGTREWQIYPASDFGPRTEINSEQENCEPRTEINSEQUENCEPRTEINSEQNCEQWERYTRASDFHGTREWQIYPASDFGPRTEINSEQENCPRTEINSEQENCEPRTEINSEQUENCEPRTEINSEQQWEWEWQWEWEQWEWEWQRYEYEWQWNCEQWERYTRASDFHGTRHit#1Hit#2Step2:AlignSequencesGENETICSG100000000E0100100000N001000000E000100000S000000010I000001000S000000010GENETICSG60403020200100E40503030200100N30304020200100E202020302010100S202020202001010I101010101020100S000000010DynamicProgrammingSequence-SequenceAlignmentMethodsPairwiseSequencealignmentmethodsBLAST,FASTA,WU-BLAST,SSEARCH-availableonwwwcomparestargetsequencewithsequencesinDBpairwisealignmentscansthesequencesforwords(threecharacterinlength)anystatisticallysignificantalignmentwouldhaveahighscoringpairofwords-hitcountshowmanysuchhitsarepresentfindsgoodhomologs(for>30%sequenceidentities)Step2:AlignSequencesACDEFGHIKLMNPQRST--FGHQWERT-----TYREWYEGASDEYAHLRILDPQRSTVAYAYE--KSFAPPGSFKWEYEAMCDEYAHIRLMNPERSTVAGGHQWERT----GSFKEWYAAQueryHit#1Hit#2Hit#1Hit#2AlignmentKeystepinHomologyModellingGlobal(Needleman-Wunsch)alignmentisabsolutelyrequiredSmallerrorinalignmentcanleadtobigerrorinstructuralmodelMultiplealignmentsareusuallybetterthanpairwisealignmentsHowtoselecttemplatesChoosetemplatethatisclosesttothetargetintermsofsubfamilies-highoverallsequencesimilaritytemplateenvironmentlikepH,ligands,etc.,sameastargetqualityoftheexperimentaltemplatestructure-theresolution,R-factoretc.choosingatemplateforprotein-ligandmodel-templatepreferablyhassameligandmodelinganactivesite-highresolutionstructurewithligandHit#1Hit#2Step3:FindSCR’sACDEFGHIKLMNPQRST--FGHQWERT-----TYREWYEGASDEYAHLRILDPQRSTVAYAYE--KSFAPPGSFKWEYEAMCDEYAHIRLMNPERSTVAGGHQWERT----GSFKEWYAAHHHHHHHHHHHHHCCCCCCCCCCCCCCCCCCBBBBBBBBBQueryHit#1Hit#2SCR#1SCR#2StructurallyConservedRegions(SCR’s)Correspondstothemoststablestructuresorregions(usuallyinterior)ofproteinCorrespondstosequenceregionswithlo