На правах рукописи ПЫРКОВ ТИМОФЕЙ ВЛАДИМИРОВИЧ УЧЁТ
advertisement
На правах рукописи ПЫРКОВ ТИМОФЕЙ ВЛАДИМИРОВИЧ УЧЁТ МЕЖМОЛЕКУЛЯРНЫХ ГИДРОФОБНЫХ ВЗАИМОДЕЙСТВИЙ И КОНФОРМАЦИОННОЙ ПОДВИЖНОСТИ БЕЛКА-МИШЕНИ ПРИ РЕШЕНИИ ЗАДАЧ МОЛЕКУЛЯРНОГО ДОКИНГА Специальность: 03.00.02 – Биофизика АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата физико-математических наук Москва - 2008 Работа выполнена в Лаборатории моделирования биомолекулярных систем Института биоорганической химии им. академиков М.М. Шемякина и Ю.А. Овчинникова РАН, на кафедре физико-химической биологии и биотехнологии Московского физикотехнического института. Научный руководитель: доктор физико-математических наук, профессор Ефремов Роман Гербертович Официальные оппоненты: доктор физико-математических наук, профессор Шайтан Константин Вольдемарович доктор биологических наук, профессор Коротков Евгений Вадимович Ведущая организация: ГУ НИИ биомедицинской химии им. В.Н. Ореховича РАМН Защита диссертации состоится «___» ноября 2008 г. в ______ на заседании диссертационного совета Д 501.001.96 Биологического факультета Московского Государственного университета им. М.В. Ломоносова по адресу: 119991, Москва, Воробьевы горы, МГУ, Биологический факультет, кафедра Биофизики, «Новая» аудитория. С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Биологического факультета Московского Государственного университета им. М.В. Ломоносова. Автореферат разослан «___» октября 2008 г. Ученый секретарь Диссертационного совета, Доктор биологических наук, профессор Т.Е. Кренделева Актуальность проблемы. Взаимодействие белков с низкомолекулярными лигандами – их природными субстратами, ингибиторами, сигнальными веществами, кофакторами, лежит в основе биохимических процессов, поддерживающих жизнедеятельность клетки. Для понимания механизмов функционирования белков на молекулярном уровне, а также для процесса рационального конструирования новых лекарственных препаратов, требуется знание их пространственной структуры в комплексах с лигандами. Источником экспериментальных данных о пространственной структуре биологических макромолекул служат методы рентгеноструктурного анализа и спектроскопии ЯМР, позволяющие определить строение как отдельных молекул, так и их комплексов с атомным разрешением. В то же время, во многих случаях определение структуры комплекса белок-лиганд сопряжено со значительными техническими трудностями. В связи с этим, а также благодаря росту вычислительных мощностей современных ЭВМ, все более широкое распространение получают методы компьютерного молекулярного моделирования. В литературе процедура предсказания структуры комплекса белок-лиганд называется «докинг» (от английского docking – стыковка), а получаемые в итоге различные варианты таких структур – решениями задачи докинга (Kitchen et al., 2004). В настоящее время существуют и успешно применяются различные алгоритмы докинга, однако все они имеют ряд недостатков. Для расчета межмолекулярных взаимодействий и энергии связывания белок-лиганд используют специальные оценочные функции, которые представляют собой комбинацию из термов, описывающих различные типы межмолекулярных контактов. Однако, применяемые в докинге функции оценки не всегда позволяют выбрать наиболее достоверную структуру (даже если она и присутствует среди прочих вариантов, полученных с помощью докинга) – т.е. недостаточно эффективно ранжируют список решений докинга. Следовательно, возникает необходимость разработки дополнительных критериев, позволяющих более эффективно ранжировать результаты докинга. В частности, особый интерес представляет разработка эффективных критериев ранжирования результатов докинга АТФ, его аналогов (АТФ, АДФ, НАД, ФАД, кофермент А и др.), а также нуклеотид-содержащих лигандов. Это обусловлено тем, что такие молекулы являются лигандами для многих белков, и изучение их взаимодействия с рецепторами представляет большой фундаментальный и практический интерес, о чем свидетельствуют многочисленные публикации на данную тему (Saito et al., 2006; Mao et al., 2004). Кроме того, процесс докинга представляет собой оптимизацию конформации лиганда и его положения в активном центре, в то время как структура рецептора является неподвижной (из-за слишком большого числа степеней свободы молекулы белка). При 1 этом ряд исследований указывают на то, что эффект индуцированного соответствия конформации активного центра лиганду играет значительную роль в половине исследуемых комплексов белок-лиганд (Betts et al., 1999). В связи с этим возникает необходимость разработки методов, которые позволили бы учитывать в докинге конформационную подвижность не только лиганда, но и рецептора. Цели настоящей работы: - Разработка новых эффективных критериев ранжирования решений докинга с учетом межмолекулярных гидрофобных взаимодействий, создание критериев специфичных к определенным классам молекул лигандов (в частности, АТФспецифичных); - Разработка и тестирование метода учета конформационной подвижности молекулы белка-мишени в процессе докинга на примере комплекса АТФ – Са-АТФаза, для которого известна пространственная структура высокого разрешения в различных конформационных состояниях; применение созданного подхода к моделированию взаимодействия Na,K-АТФазы с АТФ. На защиту выносятся следующие основные положения и результаты: 1. На основе анализа представительного набора комплексов АТФ-белок с известной пространственной структурой высокого разрешения показано, что наиболее характерным является образование гидрофобного контакта между адениновым основанием АТФ и алифатическими боковыми цепями аминокислотных остатков белка. Разработан новый эффективный количественный критерий для оценки качества результатов докинга, учитывающий особенности взаимодействий аденин-белок. 2. Разработаны лиганд-специфичные критерии ранжирования решений докинга на основе набора комплексов белков с различными типами лигандов. Предлагаемые критерии в ряде случаев позволяют повысить эффективность отбора верных решений докинга по сравнению со стандартными функциями оценки межмолекулярных взаимодействий. 3. Предложен метод учета конформационной подвижности белка-мишени с помощью проведения расчетов его молекулярной динамики (МД) и последующего докинга лиганда для набора МД-конформеров белка на примере комплекса АТФ – СаАТФаза. Предлагаемый подход позволяет эффективно учесть как локальную подвижность боковых цепей аминокислотных остатков, так и глобальные доменные движения. 4. В модели «подвижного рецептора», т.е. когда учитывается конформационная подвижность белка в докинге, предлагаемые критерии, основанные на расчете гидрофобных взаимодействий, менее 2 чувствительны к незначительным конформационным пизменениям боковых цепей остатков белка и, следовательно, более эффективны по сравнению с оценочными функциями, основанными, например, на расчете водородных связей. Научное значение и новизна работы. Все представленные результаты получены впервые. Аденин-содержащие низкомолекулярные вещества (АТФ, АДФ, НАД, ФАД, кофермент А и др.) являются лигандами для многих рецепторов и ферментов, и их взаимодействие с белком хорошо изучено. Однако до сих пор знания о специфических межмолекулярных контактах аденинбелок не были формализованы в виде количественного критерия, который позволил бы повысить эффективность методов докинга таких лигандов. Впервые предпринята попытка расширить лиганд-специфичный подход к построению оценочных функций докинга на более широкий класс лигандов. Показано, что учет специфических особенностей взаимодействия различных классов лигандов (гидрофобных, пептидов и др.) позволяет в ряде случаев значительно повысить предсказательную силу широко применяемых стандартных методов докинга. Разработаны методы учета конформационной подвижности белка-мишени в докинге и повышения эффективности оценочных функций в модели «подвижного рецептора» с помощью учета предложенных гидрофобных методов межмолекулярных получены новые данные, взаимодействий. характеризующие С помощью структурно- динамичексие аспекты взаимодействия АТФ с Са- и Na,K-АТФазами, согласующиеся с экспериментальными данными по направленному мутагенезу. Практическое значение работы. Предложенные в работе подходы могут найти применение в моделировании взаимодействий белок-лиганд как дополнение к стандартным, широко используемым методам докинга. В частности, метод количесвенной оценки гидрофобных межмолекулярных взаимодействий белок-лиганд позволит более эффективно определять корректную структуру комплекса. Полученные в работе результаты указывают на то, что особенно важную роль учет гидрофобных взаимодействий будет играть при докинге лигандов для модели «подвижного рецептора». Предложенный метод конструирования лиганд-специфичных оценочных функций может быть применен, для использования в дополнительных экспериментальных структурных данных. В этом случае появляется дополнительная возможность повысить предсказательную силу метода докинга. Указанные подходы могут быть востребованы как в фундаментальных исследованиях структурно-динамических аспектов взаимодействия белков с лигандами, 3 так и в фармацевтической области при рациональном конструировании прототипов новых лекарственных препаратов. Публикации и апробация. Основные результаты работы изложены в 6 статьях, опубликованных в российских и международных реферируемых научных журналах. Материалы работы докладывались на XIII и XIV Российских национальных конгрессах «Человек и лекарство» (Москва, 2006, 2007), V международной конференции «Биоинформатика регуляции и структуры генома» (Новосибирск, 2006), I международной конференции «Математическая биология и биоинформатика» (Пущино, 2006), VIII чтениях, посвященных памяти академика Ю.А. Овчинникова (Москва, 2006), XIV конференции «Математика. Компьютер. Образование» (Пущино, 2007), XIX и ХХ зимних молодежных научных школах «Перспективные направления физико-химической биологии и биотехнологии» (Москва, 2007, 2008). Структура и объем диссертации. Диссертационная работа имеет следующую структуру. В Главе I (Введение) сформулированы основные цели и задачи исследования, и обоснована его практическая важность. Глава II представляет собой обзор литературы, посвященный современным методам моделирования структурно-динамических аспектов взаимодействия белоклиганд. Полученные результаты и их обсуждение приведены в Главе III, состоящей из трех разделов. В разделе III.1 описана разработка метода ранжирования решений докинга АТФ на основе анализа доступных экспериментальных структурных данных. В разделе III.2 описана процедура распространения метода конструирования лиганд-специфичных оценочных функций на более широкий класс лигандов. Раздел III.3 посвящен разработке и тестированию метода учета конформационной подвижности белка-мишени в докинге, а также исследованию особенностей различных оценочных функций применительно к модели «подвижного рецептора» на примере комплексов АТФ с Ca- и Na,K-АТФазами. Глава IV (Заключение) составляет перечень основных результатов работы, обсуждение их научно-практического значения и дальнейших перспектив исследований в данной области. Описание методов и алгоритмов, использованных в работе, дано в Главе V. Завершает диссертацию список литературы. Диссертация изложена на _95_ страницах машинописного текста, содержит _20_ рисунков и _9_ таблиц. Список литературы включает _167_ источников. 4 СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ I. ВВЕДЕНИЕ В первой главе обосновывается неоходимость применения методов молекулярного моделирования для изучения структурно-динамических аспектов взаимодействия белоклиганд, сформулированы направления и цели исследования. II. СОВРЕМЕННОЕ СОСТОЯНИЕ ПРОБЛЕМЫ Данная глава представляет собой обзор литературы по современным методам компьютерного моделирования взаимодействий белок-лиганд и предсказания структуры таких комплексов. Рассмотрены различные методы расчета межмолекулярных взаимодействий белоклиганд, применяемые в оценочных функциях современных алгоритмов докинга. В частности, особое внимание уделено методам количественной оценки гидрофобных взаимодействий, среди которых наиболее перспективным является использование молекулярного гидрофобного потенциала (МГП) в качестве метода количественной оценки (Ghose et al., 1998; Efremov et al., 1993). Дан обзор современных тенденций в исследованиях, направленных на поиск путей повышения точности и эффективности оценочных функций. Так, все более широкое применение находит «консенсусный» подход, когда для выбора наиболее правдоподобной структуры комплекса белок-лиганд используют комбинации из нескольких оценочных функций (одновременно или последовательно), как правило, основанных на разных принципах. Кроме того, при наличии достаточного количества экспериментальных данных, часто используют системспецифичные критерии. Такие критерии, учитывают особенности взаимодействия какоголибо белка-мишени с лигандами (например, требование, чтобы была образована водородная связь с определенным аминокислотным остатком активного центра). Однако, возможен и другой подход – разработка критериев, специфичных не для рецептора, а для определенного класса лигандов, например, для пептидов (Rognan et al., 1999) или сахаридов (Laederach et al., 2003). Рассмотрены также методы учета конформационной подвижности белка-мишени в докинге. В ряде случаев использование таких подходов, как библиотеки ротамеров, расчеты МД и их модификации позволяют эффективно исследовать конформационное пространство белка-рецептора на разных стадиях докинга (Alonso et al., 2006). Тем не менее, описанные в литературе методы применялись для моделирования локальной подвижности боковых цепей остатков белка или ограниченных петлевых участков. В то же время, в некоторых случаях важную роль во взаимодействии с лигандом играют крупномасштабные доменные движения, как, например, в комплексе АТФ с Са-АТФазой. 5 В связи с этим, указанный комплекс представляет собой удобный объект для исследования подходов, позволяющих учесть влияние доменных движений рецептора на результаты докинга лигандов. Так, имеющиеся экспериментальные структурные данные указывают на то, что молекула АТФ может одновременно взаимодействовать с двумя активными центрами, расположенными в разных доменах. Однако в ряде конформаций белка расстояние между этими центрами значительно превышает размер молекулы АТФ, и, очевидно, использование стандартных методов докинга не позволило бы предсказать связывание АТФ в обоих центрах одновременно. Следовательно, возникает необходимость разработки метода учета конформационной подвижности белка-мишени в докинге на уровне глобальных доменных движений. III. РЕЗУЛЬТАТЫ И ОБСУЖДЕНИЕ III.1. Разработка критерия ранжирования структур комплексов АТФ-белок, предсказанных с помощью докинга. В данном разделе приведено описание процедуры разработки лиганд-специфичной оценочной функции для ранжирования решений докинга АТФ. Для этого проведен анализ экспериментальных структурных данных по комплексам АТФ-белок, затем на основе полученных результатов разработаны и оптимизированы параметров АТФ-специфичной оценочной функции. Затем проведено тестирование эффективности АТФ-специфичного критерия на дополнительном наборе комплексов АТФ-белок. Для разработки критерия ранжирования решений докинга АТФ в первую очередь необходимо выяснить, какие межмолекулярные взаимодействия наиболее характерны для экспериментально установленных структур комплексов АТФ с различными белками. В данной работе основное внимание было уделено адениновому основанию АТФ как важной составной части многих аденин-содержащих лигандов, помимо АТФ (АДФ, НАД, ФАД, кофермент А и др.). Для этого из базы данных PDB (Berman et al., 2000) был выбран представительный набор из 50 комплексов АТФ с различными белками с разрешением ≤ 2.5 Å. Анализ указанных структур показал, что в подавляющем большинстве случаев наблюдается гидрофобный контакт между адениновым основанием АТФ и алифатическими или ароматическими боковыми цепями аминокислотных остатков, что находится в согласии с другими исследованиями (Saito et al., 2006; Mao et al., 2004). Для расчета гидрофобных и гидрофильных свойств молекул использовали метод МГП (Рис. 1). Для систематизации и последующей разработки метода численной оценки гидрофобных взаимодействий все такие контакты были разделены на «полный» (доля гидрофобной площади поверхности аденина на интерфейсе с гидрофобным окружением белка превышает 0.67) и «частичные» гидрофобные контакты. Так, в 49 из 50 комплексов было 6 обнаружено гидрофобное взаимодействие, при этом в 39 случаях оно было классифицировано как полный гидрофобный контакт (Таблица 1). В противоположность этому, другая часть молекулы АТФ – фосфатные группы и остаток рибозы не контактируют с гидрофобной поверхностью белка. В ряде случаев наблюдали стэкинг-взаимодействие адениного основания с ароматическими боковыми цепями остатков Phe, Tyr и Trp, а также с His. Взаимодействие аденина с гуанидиновой группировкой остатка Arg также напоминало параллельный стэкинг-контакт, однако было выделено в отдельный класс взаимодействий, так как в данном случае боковая цепь отличается значительными гидрофильными свойствами и наличием положительного заряда. Распространены также и межмолекулярные водородные связи АТФ-белок. Наиболее характерной является водородная связь, в которой участвует аминогруппа аденина, что, по-видимому, объясняется тем, что она ответственна также за селективность узнавания аденина белками по сравнению с другими азотистыми основаниями. Реже наблюдаются водородные связи, в которых участвуют атомы азота пуринового кольца аденина. При этом было выявлено, что образование водородных связей атомами азота пуринового кольца почти всегда наблюдается одновременно с водородной связью аминогруппы аденина. Это наблюдение было использовано в последующей разработке оценочной функции. Анализ комплексов АТФ-белок показал, что для фофатных групп характерно образование кластера водородных связей с мотивами Walker A (Walker at al., 1982), а для остатка рибозы водородные связи с атомами белка не характерны. Последнее наблюдение подтверждается другими исследованиями, указывающими что сахариды часто образуют водородные связи с белком опосредованно – через молекулы связанной воды (Rognan et al., 1999). Рисунок 1. Схема, поясняющая расчет гидрофобных/гидрофильных свойств молекул с помощью метода МГП. (Слева) расчет свойств молекулы в точках поверхности j по атомным константам МГП fi (Ghose et al., 1998). (Справа) комплементарность гидрофобных (темный) и гидрофильных (светлый) свойств молекулы АТФ с остатками активного центра. 7 Таблица 1. Анализ взаимодействий аденин-белок в 50 комплексах с АТФ. тип взаимодействия гидрофобные взаимодействия стэкинг водородные связи число комплексов «полный» контакт 39 «слабый» контакт 10 нет 1 Phe, Tyr, Trp, His 11 Arg 10 аминогруппа 38 азот кольца пурина 16 оба типа 15 нет 11 Для разработки оценочной функции, однако, помимо межмолекулярных контактов АТФ-белок, свойственных экспериментальным кристаллографическим структурам комплексов, необходимо также знать, чем характеризуются ошибочные решения докинга, т.е. неверно предсказанные ориентации молекулы АТФ в активном центре. Для этого для всех комплексов были сгенерированы наборы решений докинга АТФ с помощью программы GOLD 2.0, используя оценочную функцию goldscore (Jones et al., 1997). Для 49 из 50 комплексов были получены как корректные, так и неверные решения докинга. Рисунок 2. Схема, поясняющая метод расчета комплементарности гидрофобных свойств аденинбелок. Величину комплементарности характеризовали произведением двух параметров. A: параметр заглубленности рассчитывали как отношение заглубленной площади гидрофобной поверхности (S1 + S2), полной площади гидрофобной поверхности аденина и активного центра (S1 + S2 + S3); Б: параметр соответствия рассчитывали как отношение площадей гидрофобного контакта (2×S’’) к площади заглубленной гидрофобной поверхности аденина и активного центра (S1' + 2 × S" + S2'). Таким образом, величина комплементарности изменяется от 1 (полная комплементарность гидрофобных свойств) до 0 (отсутствие гидрофобного контакта). 8 АТФ-специфичный критерий ATP-score, который позволит определять верную ориентацию аденина в активном центре, искали в виде линейной комбинации различных термов межмолекулярных взаимодействий, аналогично стандартным оценочным функциям: ATP-score = a1 × Chydrophobic + а2 × S + а3 × S(Arg)+ a4 × hb(NH2) + a5 × hb(ring) + a6 × hb(NH2) × hb(ring), где параметр Chydrophobic характеризует долю поверхности гидрофобного контакта (Рис. 2); S характеризует наличие стэкинга с остатками Phe, Tyr, Trp и His; S(Arg) характеризует наличие стэкинга с гуанидиновой группировкой Arg; hb(NH2) и hb(ring) характеризуют число водородных связей, образованных атомами белка с аминогруппой и атомами азота пуринового кольца аденина, соответственно. Все параметры в уравнении – одного порядка и имеют значение в интервале [0; 1], при этом S, S(Arg), hb(NH2) и hb(ring) могут быть больше единицы если наблюдается больше одного стэкинг контакта или водородной связи соответствующего типа. Введение последнего терма требует дополнительного объяснения. В отсутствие этого терма (a6 = 0) коэффициент a5 принимал отрицательное значение, понижающее оценку таких решений докинга, где наблюдалась водородная связь типа hb(ring). Т.е. наличие такого взаимодействия характерно для неверных решений докинга. В то же время, в ряде случаев такая водородная связь наблюдалась в экспериментальных структурах, что заведомо понижало и их оценку. Дополнительное исследование показало, что, как было указано выше (Таблица 1), для экспериментальных структур комплексов АТФ-белок характерно, что образование водородной связи типа hb(ring) почти всегда происходит одновременно с формированием связи типа hb(NH2). Следовательно, добавление терма, характеризующего наличие обоих типов водородных связей, позволит учесть этот эффект. И действительно, коэффициент a6 получил положительное значение (Таблица 2), т.е. наличие водородной связи атома азота пуринового кольца одновременно с участием аминогруппы аденина характеризует верные решения докинга, а без нее – ошибочные. Коэффициенты аi были определены с помощью регрессии методом наименьших квадратов используя решения докинга для тренировочного набора из 40 комплексов АТФбелок. Для проверки устойчивости полученных значений эта процедура была повторена несколько раз с заменой комплексов в тренировочном наборе. Полученные результаты свидетельствуют о том, что самым большим по величине и наиболее устойчивым является коэффициент a1, определяющий вклад гидрофобных взаимодействий, что согласуется с тем фактом, что они наиболее характерны для комплексов АТФ-белок. Тем не менее, коэффициенты, соответствующие стэкинг-взаимодействиям (a2 and a3), получили 9 сравнимые с a1 значения, что говорит также о важной роли таких контактов в узнавании аденина активными центрами белков. Таблица 2. Весовые коэффициенты термов оценочной функции ATP-score. среднее значение ai по различным коэффициент терм значение тренировочным наборам*** взаимодействия* ai** 0.479 0.480 ± 0.022 a1 Chydrophobic 0.379 0.369 ± 0.150 a2 S 0.263 0.264 ± 0.076 a3 S(Arg) hb(NH2) 0.081 0.080 ± 0.048 a4 hb(ring) -0.078 -0.078 ± 0.018 a5 hb(NH2)· hb(ring) 0.056 0.056 ± 0.040 a6 * см. уравнение в тексте; ** значения ai, полученные с помощью регрессии методом наименьших квадратов, используя решения докинга для тренировочного набора из 40 комплексов АТФ-белок; *** среднее значение ai по тренировочным наборам с заменой комплексов АТФ-белок. При этом значения весовых коэффициентов подбирали таким образом, чтобы ATPscore соответствовал 1 для корректных решений докинга и 0 – для ошибочных. Корректность докинга определяли по значению средне-квадратичного отклонения (СКО) по атомам аденинового основания лиганда от его ориентации в активном центре, установленной экспериментально: решения докинга с СКО ≤ 3 Å считали корректными, в противном случае – неверными. Полученные значения для весовых коэффициентов приведены в Таблице 2. Коэффициент корреляции значений ATP-score с параметром корректности решения докинга составил 0.57, а стандартное отклонение 0.31. Это свидетельствует о достаточно хорошем качестве полученной оценочной функции, принимая во внимание то, что одному и тому же значению параметра корректности соответствовали структуры комплекса АТФ-белок, иногда сильно различающиеся по характеру межмолекулярного взаимодействия. Применение оценочной функции ATP-score при ранжировании решений докинга АТФ позволило существенно повысить эффективность отбора корректных решений. Так, для тренировочного набора по стандартной оценочной функции goldscore, используемой в алгоритме докинга, лишь в 19 случаях из 39 было найдено верное решение, в то время как ATP-score позволил идентифицировать корректное решение в 25 комплексах, что повышает эффективность докинга на 15%. Для тестового набора из 10 комплексов были получены похожие результаты: для goldscore и ATP-score верное решение было найдено в 5 и 8 случаях, соответственно. 10 Рисунок 3. Распределение корректных (черный) и неверных (серый) решений докинга АТФ по значениям оценочных функций AТP-score (слева) и goldscore (справа). Сравнение значений оценочных функций goldscore и ATP-score по всему набору решений докинга для 50 рассмотренных комплексов АТФ-белок дает следующие результаты. Если разделить все решения на две группы – корректные (СКО ≤ 3 Å) и неверные (СКО ≥ 5 Å), то при ранжировании по по ATP-score наблюдается более эффективное разделение этих двух групп (Рис. 3). Это подтверждает и численная характеристика χ2, показывающая, насколько близки два распределения. Для распределений корректных и неверных решений по goldscore χ2 = 0.403, а по значениям ATP-score χ2 = 1.040. В качестве порогового значения можно выбрать величину ATP-score = 0.35. При этом 84% корректных решений имеют более высокую оценку, а 83% неверных решений – более низкую. Следовательно, оценочная функция ATP-score может также быть использована не только для относительного ранжирования решений докинга, среди которых присутствуют как корректные, так и неверные, но и для того, чтобы определить были ли вообще получены корректные решения. Таким образом, был разработан эффективный критерий ранжирования решений докинга АТФ, который в дальнейшем может быть использован для повышения точности докинга АТФ и других аденин-содержащих лигандов. В частности, полученный оценочный критерий был использован в моделировании взаимодействия АТФ для Са- и Na,K-АТФазами с помощью докинга. 11 III.2. Разработка лиганд-специфичных критериев ранжирования структур комплексов белок-лиганд, предсказанных с помощью докинга для более широкого класса лигандов. В данном разделе приведено описание процедуры разработки лиганд-специфичных оценочных функций для различных комплексов белок-лиганд. Таким образом, подход, использованный для повышения точности докинга АТФ, был распространен на более широкий класс лигандов. При этом основное внимание также было уделено оптимизации методов количественной оценки идрофобных взаимодействий. Кроме того, проведено исследование соотношения вкладов гидрофобных и гидрофильных взаимодействий в значение оценочной функции для разных типов лигандов. Для разработки новых лиганд-специфичных критериев были выбраны наборы комплексов белок-лиганд, часто используемые для тестирования различных оценочных функций (Nissink et al., 2002). C помощью программы GOLD 2.0 для каждого комплекса был сгенерирован набор решений докинга, используя оценочную функцию goldscore (Jones et al., 1997). Для тренировочного и тестового наборов было получено, соответственно, 60 и 72 комплекса, где были найдены как корректные решения (СКО ≤ 3.5 Å), так и неверные. Рисунок 4. Схема, поясняющая классификацию типов контактов лиганда с окружением на основе гидрофобных/гидрофильных свойств поверхности интерфейса: (1) MHPphob-phob, (2) MHPphob-phil, (3) MHPphil-phob, (4) MHPphil-phil. Темным показаны гидрофобные свойства, светлым – гидрофильные. В данном случае метод количественной оценки гидрофобных/гидрофильных взаимодействий несколько отличался от использованного для АТФ. Было проведено исследование с целью выяснить, какой тип контактов (Рис. 4) оптимален для использования в качестве оценочной функции при ранжирования решений докинга. При этом каждый тип контактов вычисляли как площадь соответствующей поверхности. Контакты типов MHPphob-phil и MHPphil-phob брали с отрицательным знаком, так как они соответствуют невыгодной антикомплементарности молекул. 12 свойств взаимодействующих Рисунок 5. Число комплексов, для которых верное решение докинга было найдено при ранжировании по комплементарности гидрофобных (1, MHPphob-phob) или гидрофильных (4, MHPphil-phil) свойств, либо по их антикомплементарности (2, MHPphob-phil; 3, MHPphil-phob). Полное число комплексов 60. Черным выделены значения, соответствующие оптимальным параметрам расчета комплементарности гидрофобных свойств. С этой целью было проведено варьирование параметров МГП. Было замечено, что небольшая коррекция значений МГП позволяет более точно оценить гидрофобные взаимодействия. Так, если рассчитать свойства молекулы АТФ с исходными значениями атомных констант МГП (Ghose et al., 1998), то практически вся ее поверхность будет гидрофильной. Однако небольшое смещение значений МГП в гидрофобную область показывает, что аденин имеет гидрофобные свойства, а остаток рибозы и фосфатные группы остаются гидрофильными. Таким образом, удается добиться хорошего соответстветствия МГП белкового окружения в комплексах АТФ-белок. Следовательно, значения МГП, возможно, требуют коррекции. Для поиска оптимальных параметров коррекции значений гидрофобных свойств в каждой точке поверхности лиганда к МГП лиганда и белка была добавлена величина, соответствующая смещению шкалы МГП в гидрофобную или гидрофильную область. Величину смещения варьировали в пределах от -1.5 до 1.5, что лежит в пределах исходных значений МГП в точках поверхности. Для термов, соответствующих контактам гидрофобной части лиганда с гидрофобным (MHPphob-phob) и гидрфильным (MHPphob-phil) 13 окружением, был обнаружен максимум эффективности ранжирования решений докинга, соответствующий смещениям МГП лиганда и рецептора на 0.5 и 0.2 единиц МГП в гидрофобную область, соответственно (Рис. 5). При этом число комплексов, для которых было идентифицировано верное решение докинга, увеличилось с 23 до 33 для MHPphob-phob и до 32 для MHPphob-phil из 60 возможных. Для контактов гидрофильной части лиганда с гидрофобным (MHPphil-phob) и гидрофильным (MHPphil-phil) окружением максимума в эффективности ранжирования решений докинга не было обнаружено. Следовательно, подобрать для них оптимальные параметры оказалось невозможно. Новые оценочные функции искали в виде комбинации двух термов – гидрофобных взаимодействий MHPphob-phob и водородных связей (H-bond), как меры гидрофильных контактов. Весовые коэффициенты подбирали на тренировочном наборе из решений докинга для 60 комплексов белок-лиганд с целью повысить эффективность ранжирования, т.е. число комплексов, для которых оценочный критерий позволяет найти верное решение. Таблица 3. Результаты ранжирования решений докинга по лиганд-специфичным оценочным критериям. Функция оценки Тренировочный набор Тестовый набор (60 комплексов) (72 комплекса) Обогащение* I* II* V* Обогащение* I* II* V* goldscore (стандартная) Метод классификации лигандов: Размер лиганда Суммарная гидрофобность пептид/ непептид общий критерий 0.764 40 45 48 0.747 46 50 57 0.800 45 46 50 0.808 47 55 63 0.793 41 48 50 0.822 48 58 64 0.814 44 48 50 0.812 47 55 63 0.800 40 44 52 0.840 47 53 61 «Консенсусный» критерий (комбинация с функцией goldscore) Размер 0.823 46 48 51 0.802 48 52 63 лиганда Суммарная 0.808 47 51 54 0.796 47 52 61 гидрофобность пептид/ 0.826 46 49 55 0.806 47 54 63 непептид общий 0.833 46 48 53 0.830 49 55 64 критерий *Обогащение – см. в тексте; I, II, and V – наличие корректного решения на первом месте или среди лучших 2 или 5 решений в списке, ранжированном по соответствующей оценочной функции. 14 Чтобы определить, для каких лигандов ранжирование решений докинга наиболее эффективно по комплементарности гидрофобных свойств, а для каких – по терму водородных связей, необходим критерий разбиения лигандов на типы. Хорошие результаты были получены для нескольких вариантов классификации лигандов: по размеру молекулы (по числу тяжелых атомов), суммарной гидрофобности (гидрофобные/гидрофильные) и наличию пептидных связей (пептид/непептид). При классификации по размеру лиганда были выделены три категории молекул: маленькие (число тяжелых атомов, Nheavy ≤ 10), средние (10 < Nheavy ≤ 25) и большие (Nheavy > 25). Относительный влад MHPphob-phob оказался больше для непептидных или средних по размеру молекул. Также, более важным влад MHPphob-phob оказался и для гидрофильных лигандов. Это связано, по-видимому, с тем, что в таких молекулах небольшие гидрофобные участки лучше позволяют идентифицировать корректную ориентацию лиганда в активном центре, чем в том случае, когда значительная доля поверхности молекулы является гидрофобной. В целом, для тренировочного набора эффективность лиганд-специфичных критериев выше на 5-8%, чем у неспецифичной оценочной функции, которая сравнима с goldscore (Таблица 3). Для тестового набора эффективность как общего так и лиганд-специфичных критериев практически одинакова. Тем не менее, если рассматривать способность оценочных функций не только ранжировать верное решение на первом месте, но и обогатить верхнюю часть списка лигандов корректными решениями, рассматривая лучшие два или пять вариантов, то лиганд-специфичные критерии оказываются более эффективными как для тренировочного, так и для тестового наборов. Оценочные функции, используемые в докинге, как правило, представляют собой комбинацию различных термов межмолекулярных взаимодействий. Вид и число термов в уравнении может быть различным: от электростатических и ван-дер-Ваальсовых взаимодействий, используемых в молекулярной механике, до эмпирических термов, описывающих водородные связи, стэкинг и т.д. В связи с этим возник подход «консенсусной» оценочной функции, когда применяют комбинацию из нескольких оценочных критериев. Таким образом, недостатки одних оценочных функций компенсируются другими термами других критериев, и в ряде случаев эффективность ранжирования значительно повышается. При этом терм гидрофобных взаимодействий представляет особый интерес, так как до сих пор не существует универсального метода их количественной оценки, несмотря на важную роль, которую они играют во взаимодействии белок-лиганд. Так, в некоторых функциях, в том числе и в goldscore, гидрофобные контакты не учитываются явно. Следовательно, «консенсусное» применение goldscore совместно с разработанными в 15 данной работе критериями на основе МГП может повысить эффективность ранжирования. Действительно, «консенсусный» подход позволяет идентифицировать верные решения для большего числа комплексов. Например, комбинация goldscore с неспецифичным критерием повышает число таких комплексов с 40 до 46 (10%) и с 46 до 49 (~ 5%) для тренировочного и тестового наборов, соответственно. В данном случае, однако, лигандспецифичные критерии дают такие же результаты, как и общая оценочная функция. Полученные результаты демонстрируют, что предложенные критерии оценки межмолекулярных взаимодействий белок-лиганд могут быть эффективно использованы для повышения точности молекулярного докинга. Стоит отметить, что в данном исследовании размер тестового набора превышал тренировочный, что представляет собой трудное испытание, так как обычно при разработке оценочных функций размер тестового набора в несколько раз меньше тренировочного. Таким образом, сходные результаты для всех рассмотренных критериев по обоим наборам комплексов свидетельствуют о точности подобранных параметров. Кроме того, в ряде случаев, лиганд-специфичные критерии оказываются более эффективны, чем общие оценочные функции. III.3. Учет подвижности белка-мишени в докинге на примере комплекса АТФ – Са-АТФаза. В данном разделе приведено описание исследования влияния подвижности рецептора на результаты докинга. Рассмотрен эффект локальной подвижности боковых цепей аминокислотных остатков и петлевых участвов, а также глобальных доменных движений. На примере комплекса АТФ – Са-АТФаза изучена применимость метода молекулярной динамики для учета подвижности рецептора в докинге. Исследованы особенности различных оценочных функций при докинге лиганда для модели «подвижного рецептора». Разработанные методы протестированы на примере моделирования комплекса АТФ с другим представителем семейства АТФаз Р-типа – Na,K-АТФазой. Са-АТФаза представляет собой интегральный мембранный белок, осуществляющий активный транспорт ионов Са2+ по градиенту концентрации за счет энергии гидролиза АТФ. На данный момент Са-АТФаза является наиболее подробно изученным представителем семейства ион-транспортирующих АТФаз Р-типа – для данного белка методом рентгеноструктурного анализа получены структуры высокого разрешения в различных конформационных состояниях как в свободной форме (Toyoshima et al., 2000), так и в комплексе с лигандами (Toyoshima et al., 2004). Анализ экспериментальных моделей комплекса АТФ – Са-АТФаза показывает, что взаимодействие белка с лигандом происходит в двух активных центрах, раположенных в разных доменах: в N-домене АТФ 16 связывается за счет аденина и остатка рибозы, в Р-домене связываются фосфатные группы АТФ, и происходит фосфорилирование каталитического остатка Asp351. Таблица 4. Результаты докинга АТФ для кристаллографических структур Са-АТФазы. PDB код лиганд в кристаллографической структуре аналог АТФ АДФ аналог АТФ АДФ АДФ междоменный Число угол* корректных решений** 16 112˚ 6 111˚ 3 111˚ 10 111˚ 1 157˚ 1 125˚ 0 155˚ 0 165˚ Ранг корректного решения докинга goldscore ATP-score 1 1 1 1 7 1 1 1 20 1 33 11 - 1VFP 1T5T 1T5S*** 1WPE 1WPG 1IWO*** 1XP5 1EUL*** * см. в тексте; * для каждой структуры получено 60 решений докинга; ** данные структуры были использованы в качестве стартовых в расчетах МД; «-» означает, что корректных решений докинга АТФ не было получено. Однако в свободной форме (без лиганда, в т.ч. в структуре 1EUL, которая была определена первой в 2000 году) конформация Са-АТФазы такова, что расстояние между двумя активными центрами значительно превышает размер молекулы АТФ. Следовательно, стандартные методы докинга, использующие неподвижную структуру рецептора, не могут в таком случае предсказать связывание лиганда корректно – в обоих активных центрах одновременно. Возникает необходимость учета подвижности белкамишени в процессе докинга. Один из распространенных подходов, позволяющих моделировать конформационную подвижность рецептора при докинге лигандов, состоит в том, чтобы сгенерировать набор конформеров белка и провести процедуру докинга для каждого из них с помощью стандартного алгоритма. В данной работе с этой целью были проведены расчеты МД АТФ-связывающих доменов Са-АТФазы без лигандов в явно заданном растворителе в течение 2 нс с помощью программного пакета GROMACS 3.14 (Berendsen et al., 1995). Стартовыми состояниями были выбраны кристаллографические структуры белка в разных конформационных состояниях (Таблица 4). Во всех траекториях МД наблюдали крупномасштабные доменные движения типа «открывание-закрывание», что соответствует экспериментальным структурным данным. При этом структура самих N- и Р-доменов оставалась стабильной на протяжении всех траекторий МД. В качестве характеристики взаимного расположения доменов ввели «междоменный угол» Θ, равный углу между двумя векторами, начало которых расположено на «шарнирном» участке между доменами, а концы – в центрах масс 17 доменов. Анализ кристаллографических стуктур показывает, что угол Θ варьирует в пределах ~110° - 165°, а лиганд связывается в обоих активных центрах при значениях Θ = ~ 111° - 112° (за исключением структуры 1WPG, где АДФ связана только в N-домене). В процессе МД изменение угла Θ в целом соответсвует этим значениям и варьирует в пределах ~100° - 140° (Рис. 6). Как показали результаты докинга АТФ в МД-конформеры белка (см. далее), связывание лиганда в обоих активных центрах возможно при значении Θ < 120°. Такие значения Θ наблюдаются во всех трех МД-траекториях, независимо от стартовой структуры (в т.ч. и с значениями Θ > 150°). Полученные результаты демонстрируют, что метод МД может быть использован для учета глобальных доменных движений при докинге лигандов. Рисунок 6. Зависимость угла Θ от времени в траекториях МД для разных стартовых структур: 1T5S (черный), 1EUL (темно-серый), 1IWO (светло-серый). Кроме доменных движений, на результаты докинга может влиять также и локальная подвижность боковых цепей остатков, формирующих активный центр. Это видно из результатов докинга АТФ для кристаллографических моделей Са-АТФазы (Таблица 4). В данном случае корректность решения докинга определяли по ориентации аденина в Nдомене. Все структуры сходны по расположению атомов основной цепи, однако для двух из трех моделей верных решений не было найдено, а для третьей – только одно. В то же время для моделей, которые были взяты из комплексов с лигандами – аналогами АТФ, число верных решений, как правило, больше. Это свидетельствует об эффекте индуцированного цепи соответствия, когда боковые вблизи активного центра «подстраиваются» под связанный лиганд. Для докинга АТФ использовали МД-конформеры белка, взятые через каждые 8 пс (по ~250 конформеров на траекторию). Верная ориентация аденина в сайте N-домена была получена с помощью докинга почти для половины конформеров из каждой траектории, в 18 т.ч. для траекторий, полученных из стартовых структур Са-АТФазы в свободной форме (1IWO и 1EUL). Следовательно, метод МД позволяет также эффективно учитывать и локальную подвижность боковых цепей аминокислотных остатков. Рисунок 7. Кривые накопления корректных решений докинга АТФ для кристаллографической структуры Са-АТФазы 1WPE. Общее число корректных решений – 10. Рисунок 8. Кривые накопления корректных решений докинга АТФ для МД-конформеров СаАТФазы, полученных из стартовой структуры 1T5S. Общее число корректных решений ~ 400. Остается вопрос, связанный с эффективностью оценочных функций в модели «подвижного рецептора». Разработанный ранее критерий ATP-score позволяет повысить точность докинга АТФ для кристаллографических структур Са-АТФазы по сравнению с функцией goldscore, используемой в программе GOLD (Таблица 4). Применение ATPscore позволяет идентифицировать корректную ориентацию лиганда в 5 из 6 случаев, в то время как goldscore – только в трех. Кроме того, в последнем случае (1IWO) верное решение получает по ATP-score значительно лучшую оценку, чем по goldscore. Об этом свидетельствуют также кривые накопления корректных решений (Рис. 7). Анализ 19 результатов докинга АТФ для МД-конформеров показал, что эффективность ранжирования решений докинга по ATP-score аналогична тому, что наблюдали для кристаллографических структур, в то время как ранжирование по goldscore дало кривую накопления, близкую к случайному распределению (Рис. 8). Значительное снижение способности функции goldscore ранжированть список решений докинга АТФ для модели «подвижного рецептора», вероятно, объясняется тем, что она основана на расчете межмолекулярных водородных связей. В таком случае даже небольшие конформационные изменения боковых цепей могут сильно изменить значение goldscore. Функция ATP-score основана на гидрофобных взаимодействиях, которые не так критически зависят от подвижности боковых цепей, и, следовательно, данный критерий более пригоден для докинга с учетом подвижности белка-мишени. Разработанные подходы были затем использованы для моделирования комплекса АТФ – Na,K-АТФаза, изучение которого представляет большой интерес в связи с важной ролью Na,K-АТФазы в поддержании трансмембранного ионного градиента. В данном случае для исследования конформационного пространства белка с помощью МД использовали модели пространственной структуры Na,K-АТФазы, построенные по гомологии с Са-АТФазой, так как структура Na,K-АТФазы не была определена экспериментально. Полученная структура комплекса характеризуется сходной ориентацией АТФ в активном центре и позволяет объяснить экспериментальные данные по точечному мутагенезу для этого фермента. В частности объяснена различная роль остатков Gln482, котрый образует водородную связь с аминогруппой аденина в Na,KАТФазе и гомологичного ему Met494 Cа-АТФазы, которые не участвует во взаимодействии с лигандов, а также остатков Lys501 Na,K-АТФазы и гомологичного ему Lys515 Са-АТФазы, который стабилизирует положение Glu442, который в данном белке образует водородную связь с аминогруппой аденина с противоположной стороны активного центра. Можно заключить, что для полученная для Na,K-АТФазы структурнодинамическая картина взаимодействия с АТФ в целом сходна с Са-АТФазой, в то же время, наблюдаемые отличия хорошо согласуются с экпериментальными данными по точечному мутагенезу. IV. ЗАКЛЮЧЕНИЕ В данной главе суммированы выполненные в работе исследования, полученные новые результаты и выводы. 1. Проведен анализ экспериментальных структурных данных по представительному набору комплексов АТФ-белок. Предложены оригинальные методы количественной оценки гидрофобных и стэкинг-взаимодействий при решении задач молекулярного 20 докинга. Результаты: а) Выявлены особенности межмолекулярных взаимодействий, обусловливающие «узнавание» аденина в активных центрах белков, в частности, продемонстрирована важная роль гидрофобных контактов, а также стэкинг- взаимодействий. б) Разработан количественный критерий оценки качества результатов докинга АТФ, позволяющий существенно повысить точность предсказания структуры комплексов белков с АТФ. 2. Метод лиганд-специфичных оценочных функций, продемонстрировавший хорошие результаты для комплексов АТФ-белок, распространен на более широкий класс лигандов. Изучены особенности взаимодействия с белками пептидных/непептидных, гидрофобных/гидрофильных молекул, а также лигандов, отличающихся по размеру. Результаты: а) Оптимизированы параметры расчета комплементарности гидрофобных/гидрофильных свойств в системах белок-лиганд, исследована роль различных типов гидрофобных/гидрофильных контактов во взаимодействии лигандов с белковым окружением. б) Разработаны лиганд-специфичные критерии ранжирования решений докинга, которые могут в дальнейшем применяться для повышения эффективности стандартных методов предсказания структуры комплексов белок-лиганд. в) Разработанные методы и подходы реализованы в программе PLATINUM (ProteinLigand ATtractions Investigation NUMerically), созданной в ходе выполнения диссертационной работы. Данная программа снабжена веб-интерфейсом и доступна на сайте Лаборатории http://model.nmr.ru/platinum. 3. На примере комплексов АТФ с Са- и Na,K-АТФазами изучено влияние подвижности белка-мишени на результаты докинга лиганда, а также применимость метода молекулярной динамики для учета подвижности рецептора в докинге. Результаты: а) Разработан метод моделирования подвижности рецептора в процессе докинга лигандов с помощью расчетов МД, который позволяет учитывать как локальную конформационную подвижность боковых цепей аминокислотных остатков, так и крупномасштабные доменные движения. б) Оптимизирован протокол докинга лигандов в рамках модели «подвижного рецептора» с использованием стандартных алгоритмов докинга и дополнительных оценочных критериев. V. ВЫВОДЫ 1. На основании анализа представительного набора комплексов АТФ-белок с известной экспериментальной структурой высокого разрешения показано, что наиболее характерным является образование гидрофобного контакта между адениновым основанием АТФ и алифатическими боковыми цепями аминокислотных остатков белка. Разработан количественный критерий, позволяющий эффективно выбрать из решений, 21 полученных с помощью докинга, наиболее правдоподобные варианты ориентации молекулы АТФ в активном центре. 2. Разработаны лиганд-специфичные критерии ранжирования решений докинга на основе набора комплексов белков с различными типами лигандов. Показано, что лигандспецифичные критерии позволяют повысить эффективность отбора верных решений докинга по сравнению с неспецифичными функциями оценки межмолекулярных взаимодействий. Кроме того, предлагаемые критерии позволяют существенно повысить точность ранжирования в комбинации со стандартной оценочной функцией алгоритма докинга. 3. Предложен метод учета конформационной подвижности белка-мишени с помощью проведения расчетов молекулярной динамики (МД) и последующего докинга лиганда для набора МД-конформеров белка на примере комплекса АТФ – Са-АТФаза. Показано, что полученные траектории МД хорошо согласуются с экспериментальными структурами Са-АТФазы, и, следовательно, такой подход позволяет эффективно учесть как локольную подвижность боковых цепей аминокислотных остатков, так и глобальные доменные движения. 4. Показано, что в модели «подвижного рецептора», т.е. когда учитывается конформационная подвижность белка в докинге, критерии, основанные на расчете гидрофобных взаимодействий, более эффективны по сравнению со стандартными оценочными функциями. 5. Результаты, полученные при моделировании связывания АТФ с Na,K-АТФазой позволяют объяснить данные точечного мутагенеза и различия во взаимодействии АТФ с данным белком и Са-АТФазой. СПИСОК ПУБЛИКАЦИЙ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ 1. Косинский Ю.А., Пырков Т.В., Луценко С.В., Ефремов Р.Г. Предсказание структуры комплексов белок-лиганд: от компьютерной модели к биологической функции. Российский Химический Журнал, (2006) т. L(2), 36-44. 2. Pyrkov T.V., Kosinsky Y.A., Arseniev A.S., Priestle J.P., Jacoby E., Efremov R.G. Complementarity of hydrophobic properties in ATP-protein binding: A new criterion to rank docking solutions. PROTEINS (2007) 66, 388-398. 3. Pyrkov T.V., Kosinsky Yu.A., Arseniev A.S., Priestle J.P., Jacoby E., Efremov R.G. Docking of ATP to Ca-ATPase: considering protein domain motions. J. Chem. Inf. Model. (2007) 47, 1171-1181. 4. Pyrkov T.V., Efremov R.G. Fragment-based scoring function to re-rank results of docking ATP. Int. J. Mol. Sci. (2007) 8, 1083-1094. 5. Pyrkov T.V., Priestle J.P., Jacoby E., Efremov R.G. Ligand-specific scoring functions: Improved ranking of docking solutions. SAR and QSAR in Environ. Res. (2008) 19, 91-99. 22 6. Efremov R.G., Chugunov A.O., Pyrkov T.V., Priestle J.P., Arseniev A.S., Jacoby E. Molecular lipophilicity in protein modeling and drug design. Curr. Med. Chem. (2007) 14, 393-415. 7. Пырков Т.В., Косинский Ю.А., Ефремов Р.Г. Влияние доменных движений белка на взаимодействие с лигандом: молекулярное моделирование связывания АТФ с СаАТФазой. Тезисы докладов XIII Российского национального конгресса «Человек и лекарство», стр. 34, Общероссийский общественный фонд «Здоровье человека», Москва, 2006. 8. Пырков Т.В., Косинский Ю.А., Ефремов Р.Г. Моделирование взаимодействия АТФ с Na,K-АТФазой. Тезисы докладов XIV Российского национального конгресса «Человек и лекарство», стр. 313, Общероссийский общественный фонд «Здоровье человека», Москва, 2007. 9. Pyrkov T.V., Kosinsky Yu.A., Arseniev A.S., Priestle J.P., Jacoby E., Efremov R.G. Combining molecular docking with receptor domain motions: Simulations of binding of ATP to Ca-ATPase. Proceeding of the Fifth International Conference on Bioinformatics of Genome Regulation and Structure, vol. 1, pp. 306-309, Издательство СО РАН, Новосибирск, 2006. 10. Pyrkov T.V., Kosinsky Yu.A., Efremov R.G. Simulations of binding of ATP to Ca-ATPase. Доклады I международной конференции «Математическая биология и биоинформатика», стр. 16-17, Изд-во «МАКС-пресс», Москва, 2006. 11. Пырков Т.В., Косинский Ю.А., Ефремов Р.Г. Учет гидрофобных взаимодействий при моделировании комплексов АТФ-белок методом докинга. Тезисы докладов стендовых сообщений VIII чтений, посвященных памяти академика Ю.А. Овчинникова, стр. 92, ИБХ РАН, Москва, 2006. 12. Пырков Т.В., Косинский Ю.А., Ефремов Р.Г. Лиганд-специфичные функции ранжирования результатов докинга, тезисы конференции «Математика. Компьютер. Образование», стр. 182, Межрегиональная Общественная Организация «Женщины в Науке и Образовании», 2007. 13. Пырков Т.В., Косинский Ю.А., Ефремов Р.Г. Оценка результатов докинга с помощью лиганд-специфичных функций ранжирования, тезисы докладов и стендовых сообщений XIX зимней молодежной научной школы «Перспективные направления физико-химической биологии и биотехнологии», стр. 13, ИБХ РАН, Москва, 2007. 14. Пырков Т.В., Ефремов Р.Г. Исследование взаимодействий белок-лиганд с помощью методов компьютерного молекулярного моделирования: проблемы и перспективы, тезисы докладов и стендовых сообщений XX зимней молодежной научной школы «Перспективные направления физико-химической биологии и биотехнологии», стр. 56, ИБХ РАН, Москва, 2008. 15. Унжаков Д.В., Пырков Т.В., Ефремов Р.Г. Разработка оценочной функции для ранжирования решений докинга лигандов циклин-зависимой киназы 2 человека, тезисы докладов и стендовых сообщений XX зимней молодежной научной школы «Перспективные направления физико-химической биологии и биотехнологии», стр. 111, ИБХ РАН, Москва, 2008. 23 СПИСОК ЦИТИРУЕМОЙ ЛИТЕРАТУРЫ Alonso H., Bliznyuk A.A., Gready J.E. Combining docking and molecular dynamic simulations in drug design. Med Res Rev (2006) 26, 531-568. Berendsen H.J.C., van der Spoel D., van Drunen R. GROMACS Comp Phys Comm (1995) 91, 43-56. Berman H.M., Westbrook J., Feng Z., Gilliland G., Bhat T.N., Weissig H., Shindyalov I.N., Bourne P.E. The protein data bank. Nucleic Acid Res (2000) 28, 235-242. Betts M. J., Sternberg M. J. An analysis of conformational changes on protein-protein association: Implication for predictive docking. Protein Eng. (1999) 12, 271-283. Efremov R.G., Alix A.J.P. Environmental characteristics of residues in proteins: three-dimensional molecular hydrophobicity potential approach. J Biomol Struct Dyn (1993) 11, 483-507, 1993. Ghose A.K., Viswanadhan V.N., Wendoloski J.J. Prediction of hydrophobic (lipophilic) properties of small organic molecules using fragmental methods: an analysis of ALOGP and CLOGP methods. J Phys Chem (1998) 102, 3762-3772. Jones G., Willett P., Glen R. C., Leach A. R., Taylor R. D. Development and validation of a genetic algorithm for flexible docking. J Mol Biol (1997) 267, 727-748. Kitchen D. B., Decornez H., Furr, J. R., Bajorath, J. Docking and scoring in virtual screening for drug discovery: methods and applications. Nat Rev Drug Discov (2004) 3, 935-949. Laederach A., Reilly P.J. Specific empirical free energy function for automated docking of carbohydrates to proteins. J Comput Chem (2003) 24, 1748-1757. Mao L., Wang Y., Liu Y., Hu X. Molecular determinants for ATP-binding in proteins: a data mining and quantum chemical analysis. J Mol Biol (2004) 336, 787-807. Nissink J.W., Murray C., Hartshorn M., Verdonk M.L., Cole J.C., Taylor R. A new test set for validating predictions of protein-ligand interaction, PROTEINS (2002) 49, 457-471. Rognan D., Lauemoller S.L., Holm A., Buus S., Tschinke V. Predicting binding affinities of protein ligands from three-dimensional models: application to peptide binding to class I major histocompatibility proteins. J Med Chem (1999) 42, 4650-4658. Saito M., Go M., Shirai T. An empirical approach for detecting nucleotide-binding sites on proteins. Protein Eng Des Sel (2006) 19, 67-75. Toyoshima C., Nakasako M., Nomura H. Ogawa, H. Crystal structure of the calcium pump of sarcoplasmic reticulum at 2.6 Å resolution. Nature (2000) 405, 647-655. Toyoshima C., Nomura H., Tsuda T. Lumenal gating mechanism reveald in calcium pump crystal structures with phosphate analogues. Nature (2004) 432, 361-368. Walker J., Saraste M., Runswick M., Gay N. Distantly related sequences in the α- and β-subunits of ATPsynthase, myosin, kinase and other ATP-requiring enzymes and a common nucleotide binding fold. EMBO J (1982) 1, 945-951. 24
