Role of a ligand in protein folding according to the FOD model

Model "Rozmytej Kropli Oliwy" pierwotnie stworzony do symulacji fałdowania się struktury białka został zweryfikowany pod względem przewidywania miejsc funkcyjnych w białkach. Wstępne obserwacje dotyczące nieregularności w rozkładzie różnic hydrofobowości (teoretycznej i obserwowanej) oznaczanych jako Δ˜H stanowiących główne parametry modelu zasugerowały, że największe wartości Δ˜H występują w miejscu wiązania liganda. Tymczasem w symulacji fałdowania optymalizowany jest rozkład wartości Δ˜H tak, aby zminimalizować sumę ich wartości bezwzględnych. Założenia te stały się podstawą do wysunięcia hipotezy, że struktura liganda może mieć istotny wpływ na przebieg symulacji fałdowania się białka. W niniejszej pracy przedmiotem badań są natywne struktury białek oraz wyznaczone dla nich rozkłady różnic hydrofobowości (profile hydrofobowości). Celem badań jest określenie w jakich przypadkach zaobserwowane nieregularności Δ˜H związane są z obecnością liganda, czyli kiedy ligand może mieć istotny wpływ na przebieg fałdowania według modelu FOD. Badania przeprowadzono na kilku zestawach struktur: łańcuchach o długości około 70 reszt aminokwasowych, modelach sekwencji nie zaobserwowanych w naturze (NBPs), białkach ultraszybko fałdujących się oraz enzymach. Na podstawie trzech pierwszych zestawów określono zależność struktura-profil hydrofobowości. Zestaw struktur enzymów poddano analizie pod względem: miejsc katalitycznych, miejsc wiążących ligandy z wyróżnieniem jonów metali, ligandów cząsteczkowych i kofaktorów, oraz obecności kieszeni wiążących. Dla wyróżnionych typów miejsc funkcyjnych określono zależność funkcja-profil hydrofobowości. Badania zależności struktura-profil hydrofobowości ujawniły, że głównym czynnikiem decydującym o częstości i skali zaobserwowanych nieregularności wartości Δ˜H jest kształt białka oraz upakowanie reszt. Im bardziej asferyczna, rozciągnięta struktura tym większe natężenie dużych wartości Δ˜H . Pokazano, że wprowadzone parametry entropii strukturalnej (SE) bazujące na definicjach z teorii informacji oraz wartościach Δ˜H mogą być wykorzystane do opisu kształtu białka lub na wstępnym etapie w analizach porównawczych struktur białkowych. Struktury krótkich łańcuchów (poniżej 100 reszt aminokwasów) nie wykazują tendencji do współwystępowania wysokich wartości Δ˜H i miejsc wiążących ligand. W większości przypadków struktury te stanowią fragment większych układów lub są zbyt małe aby tworzyć miejsce funkcyjne szczególnie w postaci kieszeni wiążącej. Dotyczy to głównie białek ultraszybko fałdujących się. Z kolei struktury charakteryzujące się wysokim stopniem symetrii, z dobrze upakowanymi resztami nie wykazują istotnie dużych wartości Δ˜H . W wymienionych przypadkach obecność liganda nie wydaje się być kluczowa w procesie symulacji. Badania zależności funkcja-profil hydrofobowości przeprowadzone na strukturach łańcuchów enzymów ujawniły, że istotnie często wysokie wartości Δ˜H zlokalizowane są w miejscu związanym z funkcją białka. Najsilniejszy związek zaobserwowano w przypadku reszt bezpośrednio zaangażowanych w katalizę enzymatyczną. W następnej kolejności wyróżniono miejsca wiążące jony metali oraz kofaktory. Głównym przyczynkiem decydującym o sukcesie przewidywania miejsc funkcyjnych w białkach na podstawie modelu FOD jest hydrofobowość teoretyczna, którą modeluje trójwymiarowa funkcja Gaussa. W przypadku reszt katalitycznych jak i wiążących jony metali ważna jest także postać funkcyjna hydrofobowości obserwowanej oraz dobór skali hydrofobowości. Badane struktury enzymów zbudowane głównie z łańcuchów polipeptydowych, których długość przekracza 200 reszt aminokwasów zawierają wyraźne kieszenie, zlokalizowane blisko centrum białka. Kieszenie te są widoczne w modelu FOD w postaci skupisk reszt posiadających wysokie wartości Δ˜H . Uwzględnienie obecności liganda w trakcie symulacji fałdowania się białka w tych przypadkach wydaje się być uzasadnione. Badania kompleksów białko-ligand przy wykorzystaniu stworzonych narzędzi do wyznaczania profili hydrofobowości według modelu FOD umożliwiły stworzenie charakterystyki miejsc funkcyjnych w białkach. Dodatkowo opracowano metodę interpretacji profili hydrofobowości w celu identyfikacji tych miejsc. Informacja dotycząca miejsc funkcyjnych w białkach uzyskana na podstawie przeprowadzonych badań w połączeniu ze stworzoną charakterystyką innych metod służących do ich przewidywania wykorzystujących różne podejścia, stanowi cenny punkt wyjścia do opracowania metody mającej szeroki zakres stosowalności oraz większą skuteczność. Do tego celu stworzono meta-serwis oferujący osiem metod, które mają zastosowanie w przewidywaniu miejsc funkcyjnych w białkach.'Fuzzy Oil Drop' model that was originally created as a protein folding model, was evaluated as a method for protein function prediction. Preliminary observations concerning main parameters of the model, hydrophobicity difference irregulatities (theoretical and observed) denoted as Δ˜H , suggested that high Δ˜H values are located within ligand binding sites. Simultaneously in the late stage protein folding simulations according to FOD model these irregularites are being minimized. As a result the hypothesis was put forward that ligand structure may significantly influence the protein folding simulations. The research is mainly focused on native protein structures and their hydrophobicity irregularities (hydrophobicity profiles). The main goal is to determine cases for which observed hydrophobicity irregularities are related to presence of a ligand, allowing to point significance of ligand during simulations. The research was done on a few sets of protein structures: chains built of about 70 amino acid residues, models of sequences never observed in nature (NBPs), ultrafast folding proteins and enzymes. Three first sets were used to determine structure-hydrophobicity profile relationship. In turn active sites, ligand-binding sites making distinction of metal, molecular ligand and cofactor binding sites, and binding pockets were investigated in enzymes. Function-hydrophobicty profile relationship was determined for the distinguised types of functional sites. With regard to structure-hydrophobicity profile relationship - the main factor that influence the size and scale of hydrophobicity irregularities is structure's shape and residue packing. The highest aspherity, the more frequent are high Δ˜H values. It was shown that introduced parameters termed structural entropy (SE) may be used as shape descriptors or in preliminary protein structure comparison experiments. Short polypeptide chains (less than 100 amino acid residues) do not tend to have high Δ˜H values related to ligand-binding sites. Majority of these structures are part of more complex systems or are too small to form functional site, especially in the form of a binding pocket. It particularly relates to ultafast folding proteins. In turn for higly symmetric structures with well packed residues, high Δ˜H values are not observed. With regard to function-hydrophobicity profile relationship devised for enzyme structures - the high Δ˜H values are commonly related to functional sites. The highest relationship is observed for catalytic residues; then are metal- and cofactor- binding sites. The main factor responsible for high success rate of functional site prediction based on FOD method is theoretical hydrophobicity related to three dimensional Gauss function. Observed hydrophobicty as well as hydrophobicity scale are also important in catalytic and metal binding residues prediction. Enzyme structures that have more than 200 amino acid residues contain definite pockets, located close to centroid. These pockets are distinguishable by clusters of high Δ˜H values. Therefore in these cases presence of a ligand during protein folding simualtions according to FOD model is justifiable. Investigation of protein-ligand complexes by means of tools for hydrophobicity profiles calculations according to FOD model allowed to create chatacteristics of functional sites in proteins. Moreover a method for hydrophobicity profile interpretation was proposed. The characteristics of functional sites as well as gathered results concerning different methods for functional sites prediction are valuble for development of new approaches offering wider applicability and higher performance. Following this concept a meta service that offers eight different methods was created