Back to chapter

6.3:

Conserved Binding Sites

JoVE Core
Cell Biology
This content is Free Access.
JoVE Core Cell Biology
Conserved Binding Sites

Languages

Share

В целов, сайты, где лиганды связаны, находятся в пределах конкретных аминокислотных кластеров или доменов, выделенных для определенного типа взаимодействий. Участки, которые имеют решающее значение для функций домена, таких, как связывание лиганда, остаются неизменными во время эволюции, потому что, как правило мутации, которые устраняют жизненно важные функции, удаляются путём естественного отбора. Например, многие ядерные белки, включая транскрипционные факторы, содержат домены FF, которые связаны с РНК-полимеразой II.Эти домены получили свое имя из-за двух фенилаланиновых аминокислот, которые они содержат на отдельных спиралях.Эти фенилаланинановые амино-кислоты, вместе с несколькими другими глубоко законсервированными аминокислотами, образуют гидрофобное ядро связывающего сайта. Замена этих аминокислот нарушит формирование этой конкретной структуры, что скажется на её способности связываться с РНК-полимеразой II Ученые используют эволюционное отслеживание чтобы найти законсервированные регионы доменов. Это выполняется путём сравнения геномных и белковых последовательностей похожих доменов и идентификации аминокислот, которые остаются неизменными.Последующий анализ соответствующих последовательности позволяет идентифицировать образованные кластеры с помощью законсервированных аминокислот. Эти данные можно использовать для создания 3D-модели для определения формы белков, а также оптимальных структур их сайтов связывания путём анализа законсервированных последовательностей и структур. Это помогает ученым понять эволюционные отношения между белками, а также позволяет им прогнозировать сайты связывания новых белков, которые содержат сопоставимые кластеры.

6.3:

Conserved Binding Sites

Биологическая роль многих белков зависит от их взаимодействия с лигандами, небольшими молекулами, которые связываются с определенными участками белка, известными как участки связывания лиганда. Лиганд-связывающие участки часто консервативны среди гомологичных белков, поскольку эти участки имеют решающее значение для функции белка.

Сайты связывания часто располагаются в больших карманах, и если их местоположение на поверхности белка неизвестно, их можно предсказать с помощью различных подходов. Энергетический метод вычислительно анализирует энергию взаимодействия различных аминокислотных остатков с лигандом и предсказывает те, у которых энергия связывания минимальна, как потенциальные сайты связывания. Однако изучение консервативных последовательностей часто используется в сочетании с другими методологиями для дальнейшего улучшения этого прогноза. Структурно консервативные остатки можно использовать для различения сайтов связывания и открытых поверхностей белка. Аминокислоты, Трп, Фен и Мет высоко консервативны в сайтах связывания, а в случае открытых поверхностей белков такой консервативности не наблюдается.

Различные вычислительные инструменты могут прогнозировать сайты связывания с помощью сочетания структурной, энергетической и консервативной методологий для сайтов связывания.  ConCavity — это инструмент, который можно использовать для прогнозирования трехмерных карманов связывания лиганда и отдельных остатков, связывающих лиганд. Используемый алгоритм напрямую объединяет оценки консервативности эволюционной последовательности с предсказанием на основе структуры. Другой инструмент, MONKEY, используется для идентификации консервативных сайтов связывания транскрипционных факторов при многовидовом выравнивании. Он использует модели факторной специфичности и эволюции сайтов связывания, чтобы вычислить вероятность того, что предполагаемые сайты консервативны, и присвоить статистическую значимость каждому прогнозу.

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.