Modelowanie molekularne w projektowaniu leków

Witold Rudnicki

ICM UW

Modelowanie molekularne w

projektowaniu leków

Wykład IX

Modelowanie struktury białka na

podstawie homologii

Witold Rudnicki

ICM UW

Przewidywanie struktury białek

na podstawie sekwencji

Krzysztof Ginalski

ICM UW

Witold Rudnicki

ICM UW

Witold Rudnicki

ICM UW

VREVCSEQAETGPCRAMISR
WYFDVTEGKCAPFFYGGCGG
NRNNFDTEEYCMAVCGSA

Krzysztof Ginalski ICM UW

Witold Rudnicki

ICM UW

Sekwencje a struktury

białek

• sekwencje białkowe

– banki sekwencji (SWISS-PROT, PIR, PRF)
– ok. 1.300.000 poznanych sekwencji (NR)

• sekwencje DNA

– banki sekwencji (GenBank, EMBL, DDBJ)
– poznane genomy (wirusy, bakterie (ok. 80),

S. cerevisiae, A. thaliana, C. elegans, D.

Melanogaster, H. Sapiens)

– kilkaset genomów w trakcie

sekwencjonowania

Krzysztof Ginalski ICM UW

Witold Rudnicki

ICM UW

Sekwencje a struktury białek

• ok. 18.000 znanych struktur białkowych (PDB)

– krystalografia lub NMR

Krzysztof Ginalski ICM UW

Witold Rudnicki

ICM UW

Sekwencje a struktury białek

• niewielki procent białek ma poznaną strukturę 3D
• znajomość struktury konieczna dla zrozumienia

działania białka na poziomie molekularnym

1 RPDFCLEPPY 10 11

TGPCKARIIR 20 21

YFYNAKAGLC 30 31

QTFVYGGCRA 40 41

KRNNFKSAED 50 51

CMRTCGGA 58

FUNKCJA

Krzysztof Ginalski ICM UW

Witold Rudnicki

ICM UW

Teoretyczne metody

przewidywania struktury białek

• modelowanie w oparciu o homologię
• metody identyfikacji foldu

– obecnie ok. 700 foldów (SCOP)
– przeciąganie sekwencji przez struktury

(threading)

– zaawansowane metody sekwencyjne,

metody hybrydowe

• metody ab initio

– zwijanie na siatkach
– składanie z krótkich fragmentów

Krzysztof Ginalski ICM UW

Witold Rudnicki

ICM UW

Modelowanie w oparciu o

homologię

• podobne sekwencje

 podobna struktura

– rdzeń białka (a-helisy, b-wstęgi) – niemal

identyczny

– różnice w pętlach – różna długość i konformacja

2I1B A -----PVRSLN-CT

S-QQK

VMSGPYE

2ILA NVKYNFMRIIKYEFI

A-LNQ

IIRANAQY

1BFG ---------- DP-KR

YCKNGGFF

RIHPDGRV

2I1B K

QGQDMEQQ-

SFVQGEESND

2ILA T

H--NLDEA-

VKF

YKSSA---

1BFG D GVRE----KSDPHI

LQLQ

EER------GV

2I1B A

GLKEK

NLYL

SCVLKDDKPT

ESVDPKNY

2ILA I

RISKTQ

VTAQD--E

QPV

KEMPE--I

1BFG S IKGVSA

AMKE---

ASKS------

2I1B

KKM--

KRFV

NKIEI-

NNK

AQF

PNWY

2ILA

TITGS

TNLL

WETH-GT

VAH

1BFG ---V--TDECF

ERLES

TYR

RKYTS

2I1B

AENMP

GQD

ITDF

TMQFVS

2ILA

IATKQ

D--YW

A--

--PPS

ITDF

QILE--

1BFG V

RT--GQYK

SKT

Q-KAIL

LPMSA-

Krzysztof Ginalski ICM UW

Witold Rudnicki

ICM UW

Etapy modelowania

Wybór

struktury

wzorca

Ustawienie

sekwencji białka

modelowanego

względem

wzorca

Relaksacja

struktury

(MM, MD)

Sprawdzenie

poprawności

modelu

Budowa

wstępne

modelu

Wybór

konformacji

łańcuchów

bocznych

Krzysztof Ginalski ICM UW

Witold Rudnicki

ICM UW

Janusz Bujnicki,

http://www.genesilico.pl/

Witold Rudnicki

ICM UW

Janusz Bujnicki,

http://www.genesilico.pl/

Witold Rudnicki

ICM UW

Janusz Bujnicki,

http://www.genesilico.pl/

Witold Rudnicki

ICM UW

Janusz Bujnicki,

http://www.genesilico.pl/

Witold Rudnicki

ICM UW

Janusz Bujnicki,

http://www.genesilico.pl/

Witold Rudnicki

ICM UW

Janusz Bujnicki,

http://www.genesilico.pl/

Witold Rudnicki

ICM UW

Janusz Bujnicki,

http://www.genesilico.pl/

Witold Rudnicki

ICM UW

Prawidłowe uliniowienie sekwencji badanej z

wzorcem jest warunkiem koniecznym

prawidłowego przewidywania struktury białka.

Jeżeli uliniowienie jest nieprawidłowe, lub wyrany

wzorzec jest niewłaściwy to model zawsze będzie

nieprawidłowy.

Procedury optymalizacji nie są w stanie poprawić

grubych błędów wynikających ze złego uliniowienia

Witold Rudnicki

ICM UW

Janusz Bujnicki,

http://www.genesilico.pl/

Witold Rudnicki

ICM UW

Janusz Bujnicki,

http://www.genesilico.pl/

Witold Rudnicki

ICM UW

Janusz Bujnicki,

http://www.genesilico.pl/

Witold Rudnicki

ICM UW

Ograniczenia w modelowaniu opartym o homologię

Janusz Bujnicki,

http://www.genesilico.pl/

Witold Rudnicki

ICM UW

Ograniczenia w modelowaniu opartym o homologię

Janusz Bujnicki,

http://www.genesilico.pl/

Witold Rudnicki

ICM UW

Ograniczenia w modelowaniu opartym o homologię

Janusz Bujnicki,

http://www.genesilico.pl/

Witold Rudnicki

ICM UW

CASP

ritical

ssessment of Techniques

for Protein

tructure

rediction

• ogólnoświatowy eksperyment weryfikacji

metod teoretycznych

– co 2 lata (wiosna-jesień)
– podanych kilkadziesiąt sekwencji białek, których

struktury są na ukończeniu

• kategorie

– CM - comparative modeling (modelowanie

homologiczne)

– FR - fold recognition (rozpoznanie foldu)
– NF - new folds (nowe foldy)
– przewidywanie struktury drugorzędowej

Krzysztof Ginalski ICM UW

Witold Rudnicki

ICM UW

Janusz Bujnicki,

http://www.genesilico.pl/

Witold Rudnicki

ICM UW

CM Comparative Modeling
CM (targets manually assessed by Anna Tramontano)

CM Total Z-Scores Above 1.0 for CASP5 All Targets Listed Above:
CM Rank Group Z-Score Ngood Npred NgNW NpNW Group-name
CM ------------------------------------------------
CM 1 G020 47.17 24.50 38.50 25 39 Bujnicki-Janusz
CM 2 G453 46.55 27.00 42.00 27 42 Ginalski
CM 3 G517 42.82 25.50 39.50 26 40 GeneSilico
CM 4 G110 36.03 24.00 35.00 24 35 Honig
CM 5 G006 31.23 19.00 40.00 19 40 BIOINFO.PL

FR Fold Recognition (targets manually assessed by Nick Grishin) FR
Total Z-Scores Above 1.0 for CASP5 All Targets Listed Above: FR
Rank Group Z-Score Ngood Npred NgNW NpNW Group-name
FR ---------------------------------------------------
FR 1 G453 24.26 9.00 12.00 9 12 Ginalski
FR 2 G010 21.64 7.00 12.00 7 12 Skolnick-Kolinski
FR 3 G002 19.55 8.00 12.50 9 14 Baker
FR 4 G006 16.88 6.00 10.00 6 10 BIOINFO.PL
FR 5 G349 15.25 7.00 7.00 7 7 Shortle
FR 6 G029 14.56 6.50 11.50 7 13 BAKER-ROBETTA

Witold Rudnicki

ICM UW

NF New Folds (targets manually assessed by Rob Russell)
NF Total Z-Scores Above 1.0 for CASP5 All Targets Listed Above: NF
Rank Group Z-Score Ngood Npred NgNW NpNW Group-name
NF ----------------------------------------------------------
NF 1 G002 25.72 9.33 12.50 47 63 Baker
NF 2 G349 17.57 8.25 10.00 14 17 Shortle
NF 3 G132 13.46 5.00 10.00 5 10 I-sites/Bystroff
NF 4 G010 11.78 5.69 11.51 29 59 Skolnick-Kolinski
NF 5 G001 11.31 5.53 11.33 20 38 Sam-T02-human
NF 6 G016 10.50 6.70 9.30 26 36 Levitt
NF 7 G068 10.39 5.40 7.00 27 35 Jones-NewFold

AL All Models (targets assessed by one of the three assessors)
AL Rank Group Z-Score Ngood Npred NgNW NpNW Group-name
AL -------------------------------------------------------
AL 1 G453 75.94 38.50 64.50 39 65 Ginalski
AL 2 G020 59.00 33.00 50.50 35 53 Bujnicki-Janusz
AL 3 G002 57.76 25.33 48.88 80 127 Baker
AL 4 G010 57.59 25.79 49.89 58 116 Skolnick-Kolinski
AL 5 G517 55.07 32.25 59.00 36 65 GeneSilico
AL 6 G006 52.74 28.00 61.00 28 62 BIOINFO.PL
AL 7 G110 42.82 27.00 45.00 27 47 Honig