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4.3:

Siti di legame conservati

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Biologia Molecolare
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Conserved Binding Sites

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In generale, i siti di legame del ligando si trovano all’interno di specifici cluster di aminoacidi o domini dedicati ad un certo tipo di interazione. Le parti che sono cruciali per la funzione di un dominio, come il legame del ligando, rimangono invariate durante l’evoluzione, perché di regola le mutazioni che eliminano funzioni vitali sono eliminate dalla selezione naturale. Per esempio, molte proteine nucleari, compresi i fattori di trascrizione, contengono 34.130:00:29.850 00:00:00 domini FF che si legano alla RNA polimerasi II;questi domini ottengono il loro nome dai due amminoacidi di fenilalanina presenti su eliche separate.I due aminoacidi di fenilalanina, insieme ad alcuni altri aminoacidi altamente conservati, formano il nucleo idrofobo del sito di legame. La sostituzione di questi aminoacidi andrebbe a disgregare la formazione di questa struttura specifica, quindi influenzerebbe la sua capacità di legarsi alla RNA polimerasi II.Gli scienziati usano il tracciato evolutivo per trovare le regioni conservate dei domini;questo viene eseguito confrontando genoma e proteine, sequenze di domini simili e identificando gli amminoacidi che rimangono invariati. La successiva analisi di queste sequenze correlate permette l’identificazione di cluster formati dagli aminoacidi conservati.Tali dati possono essere utilizzati per creare modelli 3D e determinare le forme delle proteine, così come le strutture ottimali dei loro siti di legame, analizzandone le sequenze conservate 00:01:35.000 00:01:37.610 e le strutture che permettono agli scienziati di studiare le relazioni evolutive tra le proteine e di predire i siti di legame di altre proteine contenenti cluster comparabili.

4.3:

Siti di legame conservati

Many proteins’ biological role depends on their interactions with their ligands, small molecules that bind to specific locations on the protein known as ligand-binding sites. Ligand-binding sites are often conserved among homologous proteins as these sites are critical for protein function.

Binding sites are often located in large pockets, and if their location on a protein’s surface is unknown, it can be predicted using various approaches. The energetic method computationally analyses the interaction energy of different amino acid residues with the ligand and predicts the ones where binding energy is at a minimum to be potential binding sites. However, examining conserved sequences is often used in conjunction with other methodologies to enhance this prediction further. Structurally conserved residues can be used to distinguish between binding sites and exposed protein surfaces. The amino acids, Trp, Phe, and Met, are highly conserved in binding sites, and no such conservation is observed in the case of exposed protein surfaces.

Various computational tools can predict binding sites using a mix of structural, energetic, and conserved binding site methodologies.  ConCavity is a tool that can be used to predict 3D ligand-binding pockets and individual ligand-binding residues. The algorithm used directly integrates evolutionary sequence conservation estimates with structure-based prediction. Another tool, MONKEY, is used to identify conserved transcription-factor binding sites in multispecies alignments. It employs factor specificity and binding-site evolution models to compute the likelihood that putative sites are conserved and assign statistical significance to each prediction.

Suggested Reading

  1. Ma, B., Elkayam, T., Wolfson, H., & Nussinov, R. (2003). Protein–protein interactions: structurally conserved residues distinguish between binding sites and exposed protein surfaces. Proceedings of the National Academy of Sciences, 100(10), 5772-5777.
  2. Tsujikawa, H., Sato, K., Wei, C., Saad, G., Sumikoshi, K., Nakamura,S., … & Shimizu, K. (2016). Development of a protein–ligand-binding site prediction method based on interaction energy and sequence conservation. Journal of structural and functional genomics, 17(2-3), 39-49.
  3. Capra, J. A., Laskowski, R. A., Thornton, J. M., Singh, M., & Funkhouser, T. A. (2009). Predicting protein ligand binding sites by combining evolutionary sequence conservation and 3D structure. PLoS Comput Biol, 5(12), e1000585.
  4. Moses, A. M., Chiang, D. Y., Pollard, D. A., Iyer, V. N., & Eisen, M. B. (2004). MONKEY: identifying conserved transcription-factor binding sites in multiple alignments using a binding site-specific evolutionary model. Genome biology, 5(12), 1-15.