Конформационный анализ белков
книга

Конформационный анализ белков : теория и приложения

Автор: Александр Андрианов

Форматы: PDF

Издательство: Белорусская наука

Год: 2013

Место издания: Минск

ISBN: 978-985-08-1529-3

Страниц: 518

Артикул: 13756

Электронная книга
676

Краткая аннотация книги "Конформационный анализ белков"

В книге обобщены современные подходы к компьютерному моделированию пространственной структуры белков, включающие методы конформационного ЯМР-анализа, ab initio фолдинга, сопоставительного моделирования, имитации теплового отжига, молекулярной динамики, молекулярного докинга и ряд других. Рассмотрены различные аспекты проблемы молекулярного моделирования структуры белков. Дан критический анализ методов, описаны соответствующие алгоритмы и приведены примеры их применения для предсказания белковых структур. Особое внимание уделено практическому использованию методов моделирования структуры белков in silico для конструирования потенциальных лекарственных препаратов. Предназначена для научных сотрудников - специалистов, работающих в области молекулярной биологии, биофизики, биоинформатики, биоорганической химии, биомедицины и смежных дисциплин.

Содержание книги "Конформационный анализ белков"


Принятые сокращения
Введение
ЧАСТЬ 1
Конформационный анализ белков по данным спектроскопии ЯМР
Глава 1. Спектроскопия ЯМР и трехмерная структура белков. Теоретические аспекты проблемы
1.1. Основные этапы конформационного ЯМР-анализа белков
1.2. Методы компьютерного моделирования пространственной структуры белков по данным спектроскопии ЯМР
1.2.1. Традиционные подходы
1.2.2. Нетрадиционные подходы
1.3. Критический анализ методов
Глава 2. Метод определения локальной структуры белков на основе данных спектроскопии ЯМР. Вероятностный подход
2.1. Введение
2.1.1. Основные условные обозначения
2.1.2. Межпротонные расстояния и конформация белка
2.2. Диаграмма взаимосвязи межпротонных расстояний d с областями конформационного пространства (φ, Ψ)
2.3. Определение двугранных углов φ, Ψ аминокислотных остатков
по данным спектроскопии ЯЭО
2.4. Уточнение конформаций остова аминокислотных остатков с учетом интенсивностей кросс-пиков ЯЭО
2.5. Спектральные параметры ЯМР регулярных вторичных структур и β-изгибов
2.6. Влияние конформеров χ на величины двугранных углов φ, Ψ
2.7. Уточнение конформаций остова аминокислотных остатков с использованием КССВ 3JH-NCa-H
2.8. Апробация вероятностного подхода. Компьютерные эксперименты
2.8.1. Модельные и реальные данные спектроскопии ЯМР
2.8.2. Программа CONFNOE
2.8.3. Тестирование вероятностного подхода на модельных данных ЯЭО
2.8.4. Апробация вероятностного подхода с использованием данных спектроскопии ЯМР
2.9. Конформационный ЯМР-анализ боковых цепей белков
2.9.1.0пределениеугла х1
2.9.2. Стерически разрешенные комбинации конформеров (Zi-Z:)
2.9.3. Исследование возможностей определения двугранных углов x1, x2 боковых цепей белков на основе данных спектроскопии ЯЭО
Глава 3. Локальная структура белков в растворе. Практическое применение вероятностного подхода
3.1. Введение
3.1.1. Постановка задачи
3.1.2. Компьютерные эксперименты
3.1.3. Сравнительный анализ конформаций
3.2. Локальная структура цитохрома c из сердца лошади в растворе
3.2.1. Цитохром с - «электронный челнок» дыхательной цепи
3.2.2. Результаты и их обсуждение
3.3. Конформация третьего домена овомукоида индейки в растворе
3.3.1. Овомукоиды (общие сведения)
3.3.2. Результаты и их анализ
3.4. Конформационный анализ фрагмента 1-45 аденилаткиназы кролика на основе данных 2D спектроскопии ЯЭО
3.4.1. Фермент аденилаткиназа
3.4.2. Результаты и их обсуждение
3.5. Конформация глюкагона в липидном окружении согласно данным 2D спектроскопии ЯЭО
3.5.1. Полипептидный гормон глюкагон (общие сведения)
3.5.2. Результаты и их обсуждение
Глава 4. Метод расчета пространственной структуры белков по данным спектроскопии ЯМР
4.1. Введение
4.2. Общая характеристика метода
4.2.1. Стратегия и тактика компьютерных расчетов
4.2.2. Этапы установления пространственной структуры белковых молекул
4.2.3. Основные особенности метода и его отличия от других подходов
4.3. Тестирование метода. Компьютерные эксперименты
4.3.1. Моделирование пространственной структуры панкреатического полипептида птиц по модельным данным ЯЭО
4.3.2. Конформационный ЯМР-анализ ингибитора протеаз BUSI НА (трехмерная структура фрагмента 17-57)
4.3.3. Пространственная структура апамина в растворе
4.3.4. Тестирование метода другими авторами
4.3.5. Оценка возможностей метода и его преимущества перед другими подходами
4.4. Ограничения метода и перспективы его развития
4.4.1. Модель «жесткой глобулы»
4.4.2. Эмпирическая база данных
4.4.3. Расширение базы данных и ее статистический анализ
4.4.4. Дополнительные данные спектроскопии ЯМР
4.4.5. Вероятностный подход и динамическая модель белка
4.4.6. Экстраполяция данных, отсутствующих в спектрах ЯЭО
4.4.7. Промежуточное спектроскопическое уточнение
Глава 5. Пространственная структура фрагмента Ala—Ser—Thr-Thr-Thr-Asn-Tyr-Thr белка gpl20 ВИЧ, ответственного за связывание вируса с СВ4-рецептором Т-клеток
5.1. Постановка задачи
5.2. Расчет пространственной структуры пептида Т
5.3. Расчет пространственной структуры ВКП' (4-11)
5.4. Результаты и их обсуждение
5.4.1. Пространственная структура пептида Т (4-8)
5.4.2. Пространственная структура пептида Т
5.4.3. Пространственная структура ВКП' (4-11)
5.4.4. Модель трехмерной структуры участка Ala-Ser-Thr-Thr-Thr-Asn-Tyr-Thr белка gpl20 ВИЧ
Глава 6. Конформационный ЯМР-анализ основной антигенной детерминанты белка gpl20 ВИЧ-1
6.1. Постановка задачи
6.2. Краткие сведения о пептидах-фрагментах ОАД ВИЧ-1
6.3. Структурный ЯМР-анализ лабильных фрагментов белков. Новый подход к решению проблемы
6.4. Компьютерные эксперименты
6.4.1. Расчет трехмерной структуры пептидов гр70, гр142 гр342
6.4.2. Конформационный анализ гексапептида Gly-Pro-Gly-Arg-Ala-Phe и его N-концевого тетрапептида
6.5. Результаты компьютерных экспериментов
6.5.1. МодельтрехмернойструктурыОАД ВИЧ-1 (пептид гр70)
6.5.2. Пептид гр142
6.5.3. Пептид гр342
6.5.4. Гексапептид Gly-Pro-Gly-Arg-Ala-Phe и его N-концевой тетрапептид
6.6. Модель трехмерной структуры иммунодоминантного эпитопа ВИЧ-1
ЧАСТЬ 2
Предсказание структуры белков и компьютерное конструирование лекарств
Глава 7. Методы молекулярного моделирования
7.1. Введение
7.2. АЪ initio фолдинг белков
7.3. Сопоставительное моделирование
7.4. Молекулярная динамика белков
7.5. Молекулярный докинг
7.6. Современные подходы к созданию новых лекарственных препаратов
7.6.1. Основные понятия
7.6.2. Поиск мишени
7.6.3. Поиск действующего вещества
7.6.4. Комбинаторная химия и высокопроизводительный скрининг
7.6.5. Фармакологический цикл
7.6.6. Клинические исследования
7.6.7. Компьютерное конструирование лекарств
Глава 8. Структурный анализ третьего вариабельного домена белка gpl20 оболочки ВИЧ-1 — перспективной мишени для создания новых противовирусных препаратов
8.1. Введение
8.2. Структурный анализ консенсусных последовательностей петли V3 ВИЧ-1 подтипов А,В,СиБ
8.3. Структурный анализ петли V3 белка gpl20 ВИЧ-1 для вариантов вируса, циркулирующих в странах Восточной Европы
Глава 9. Компьютерное конструирование потенциальных лекарственных препаратов для терапии СПИДа
9.1. Иммунофилины и петля V3 белка gpl20 ВИЧ-1
9.1.1. Введение
9.1.2. Молекулярный докинг петли V3 с иммунофилинами
9.1.3. Компьютерный дизайн FKBP-пептида - потенциального ингибитора репликации ВИЧ-1
9.1.4. Компьютерное конструирование циклофилин-А пептида
9.1.5. Компьютерноемоделированиециклофилин-Впептида
9.2. Гликосфинголипиды и петля V3 ВИЧ-1
9.2.1. Расчет трехмерных структур P-GalCer и его аналогов
9.2.2. Исследование динамических свойств P-GalCer и его аналогов
9.2.3. Моделирование трехмерных структур пептидов петли V3 ВИЧ-1
9.2.4. Построение структурных комплексов
9.2.5. Анализ структурных комплексов гликолипидов с пептидами петли V3 белка gpl20 ВИЧ-1
9.2.6. Анализ энергии специфических взаимодействий гликолипидов с петлей V3 ВИЧ-1
9.2.7. Первичные медицинские испытания производного P-GalCer
Заключение
Литература
Дополнительная литература кч. 1
Дополнительная литература кч. 2

Все отзывы о книге Конформационный анализ белков : теория и приложения

Чтобы оставить отзыв, зарегистрируйтесь или войдите

Отрывок из книги Конформационный анализ белков : теория и приложения

спектроскопии химического обмена (EXCTSY) [49], в результате которой осуществляется корреляция химических сдвигов сиг­налов для каждого из состояний. В настоящее время разработаны различные методические приемы, позволяющие проводить надежные отнесения сигналов протонов в многомерных спектрах ЯЭО с использованием ком­пьютерных средств [50-62]. Отнесения сигналов протонов к конкретным аминокислотным остаткам полипептидной цепи с использованием наблюдаемых в спектрах Я Э О d-связей вы­полнены для большого числа пептидов и белков. Эти данные ис­пользованы при исследовании их пространственной структуры методами компьютерного моделирования (см., например, рабо­ты [63-66]). В целом пространственная структура белковой молекулы определяется большим числом параметров, поэтому при уста­новлении третичной структуры макромолекулы по данным спектроскопии Я М Р необходимо обеспечить выполнение ряда условий, связанных как с экспериментальными, так и с теорети­ческими ограничениями. Основными среди них являются сле­дующие [67]: 1) межатомные расстояния в молекуле должны соответствовать da N- , dN N- , я ^ - с в я з я м и данным о Я Э О меж­ду протонами удаленных по валентной цепи остатков; 2) дву­гранные углы ф и Xi должны удовлетворять КССВ 3JH_NCa_H и 3JH_cacp_H; 3) найденные из данных о скоростях дейтерообме-на группы N H с медленно обменивающимися протонами долж­ны быть донорами внутримолекулярных водородных связей или экранированы от растворителя; 4) молекула должна иметь плот­ную упаковку и находиться в энергетическом минимуме. Набор внутримолекулярных расстояний между отдельными парами пространственно сближенных протонов, установленный на основе анализа спектров ЯЭО с различными значениями вре­мен смешивания компонентов намагниченности тт [68-71], дает наиболее ценную информацию о полной третичной структуре белковой молекулы. При этом данные о d-связях содержат све­дения о конформациях индивидуальных аминокислотных остат­ков, а информация о пространственной сближе...