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Predicción de la estructura tridimensional de proteínas. Dr. Alfonso Méndez Tenorio. Métodos para la predicción de estructura tridimensional (3D).
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Predicción de la estructura tridimensional de proteínas Dr. Alfonso Méndez Tenorio
Métodos para la predicción de estructura tridimensional (3D) • Modelación por homología (homology modeling): Si la similitud es mayor al 30% un alineamiento de secuencias puede utilizarse para llevar a cabo un alineamiento estructural. • Enrollamiento (threading): Hay familias de proteínas con plegamientos específicos. Se busca cual es la familia con la que encaja mejor el núcleo de la proteína. • ab-initio: Se trata de predecir la estructura a partir de los valores de las interacciones atómicas.
Pasos a seguir en la modelación por homología • Reconocimiento del molde y alineamiento inicial. • Corrección del alineamiento. • Generación de la cadena principal. • Modelación de rizos. • Modelación de la cadenas laterales. • Optimización del modelo. • Validación del modelo.
1fdx 5fd1 1fdx AYVINDSC-- IACGACKPEC PVNIIQGSI- -YAIDADSCI DCGSCASVCP VGAPNPED 5fd1 AFVVTDNCIK CKYTDCVEVC PVDCFYEGPN FLVIHPDECI DCALCEPECP AQAIFSED *.*. *.* * * **. . . * .* ** **. * . ** * .** 1fdxsss hhh sss sss hhhhh sss 5fd1 sssss hhh sssss sssss hhhh sssss Predicción de estructura tridimensional por modelación por homología. La estructura tridimensional de la ferrodoxina de Azotobacter vinelandii es conocida (No. Acceso PDB: 5fd1). Esta estructura se utilizó para predecir la estructura de la ferrodoxina 1fdx (no conocida). En este tipo de predicción se hace un alineamiento estructural entre las dos secuencias, el cual se refina tomando en cuenta las interacciones entre los átomos. En este caso la estructura a modelar es mas pequeña y se muestra también la predicción de la estructura secundaria (s=beta plegada, h=alfa hélice). Predicción llevada a cabo con los programas Modeller version 6 y DeepView..
Algunas definiciones importantes. • Factor R: Es una medida de las diferencias entre los factores de la estructura calculados a partir del modelo y aquellos obtenidos de los datos experimentales (una medida de las diferencias en los patrones de difracción observados y calculados). Entre más pequeño sea este valor mejor se ajusta el modelo a los datos experimentales (se desea que el factor R < 0.2). • Factor G: Es una medida de que tan “apropiada” o “inusual” es una propiedad estereoquímica. Se calcula como logaritmo de probabilidad a partir de estructuras observadas.
Algunas definiciones importantes. • Desviación de la raiz cuadrada de las medias (RMSD): Es una medida para verificar el ajuste entre dos moléculas. • Radio de van der Waals: Se puede interpretar como la mitad de la distancia entre dos átomos (del mismo elemento) en donde la fuerzas de atracción y repulsión están balanceadas exactamente. • Superficie de van der Waals: Es una esfera que recubre cada átomo y cuyo radio es igual al radio de van der Waals. • Superficie de densidad electrónica: Una capa que rodea un átomo en donde se concentra la mayor densidad de electrónica (derivada de la teoría cuántica). dist=Distancia entre pares de átomos
Las estructuras PDB en bases de datos pueden tener errores. • Algunas estructuras depositadas en bases de datos como el PDB pueden tener errores, los cuales puden ser menores o típicos (la estructura es en general correcta pero tiene algunos errores aleatorios experimentales) o serios (cadena polipeptídica incorrecta, asignación de estructura secundaria incorrecta, conección equivocada de los elementos de la estructura secundaria). • Para modelación se requiere escoger moldes de buena calidad (resolución < 2Å, Factor R < 0.2).
Rosetta Robetta Threading Modelos proteína nsp13 SARS Cell, Vol. 113, 701–702, June 13, 2003.
Tipos de pruebas de validación • Características estereoquímicas de la proteína (Procheck, What If). • Contactos entre residuos (What if, Probe). • Parámetros energéticos y campos electrostáticos (Potencial de Campo de Fuerza, Energía Optimizada Discreta de la Proteína-DOPE) (ProSa-II, Modeller). • Pruebas de ajuste entre modelos (RMSD).
Pruebas para verificar una estructura. Dichas pruebas se pueden llevar a cabo sobre estructuras PDB “reales”, o bien sobre modelos de moléculas. Generalmente los valores de las pruebas tienen valores “normales” basados en una compilación de datos de estructuras validadas. Es factible que en estructuras correctas se presenten algunas variaciones con respecto a valores típicos. Dichas variaciones no necesariamente indican que el modelo sea incorrecto (pueden ser variaciones reales, por ejemplo conformaciones especiales en el sitio activo). Sin embargo, cuando se presenta una gran cantidad de anormalidades en la estructura esto generalmente indica que hay defectos graves en el modelo o que este es incorrecto.
Pruebas de validación con Procheck (I-III) • Gráficas de Ramachandran: Valores de los ángulos Psi-Phi para todos los aminoácidos (excepto Gly y Pro). Idealmente se espera que al menos 90% de los aminoácidos se encuentren en las regiones “mas favorables” que se observan comúnmente en las proteínas. • Gráficas de Ramachandran de cada residuo. Se presentan las gráficas por separado para cada aminoácido. Las áreas favorables en cada gráfica fueron derivadas de un conjunto de 163 proteínas no homólogas cristalizadas y analizadas con alta resolución. Los aminoácidos localizados en regiones desfavorables son marcados en cada gráfica. • Gráficas Chi1-Chi2: Muestra los ángulos de torsión chi1 y chi2 de las cadenas laterales para todos los tipos de residuos con grupos R lo suficientemente grandes para tener ambos ángulos. Se destacan aquellos residuos con valores inusuales de los ángulos.
Pruebas de validación con Procheck (IV) • Parámetros de la cadena principal. Las seis gráficas muestran como la estructura (representada por el cuadro negro) se compara con estructuras refinadas de resolución similar. La banda obscura representa resultados de las estructuras refinadas. La línea del centro representa la media y el ancho de la banda es equivalente a una desviación estándar de la media (en algunos casos la tendencia depende de la resolución). Se analizan 6 propiedades: • Calidad de la gráfica de Ramachandran. • Planaridad del enlace peptídico (desviación estándar del ángulo de torsión omega). • Interacciones incorrectas de no unión (número de contactos incorrectos por 100 residuos). • Distorsión tetrahédrica (desviación estandar del ángulo de torsión zeta). • Energía de puentes de hidrógeno de la cadena principal. • Factor G total. Medición de la normalidad total de la estructura (es el promedio de los factores G de cada residuo).
Pruebas de validación con Procheck (V) • Parámetros de la cadena lateral: Incluye 5 gráficas que muestran como la estructura se compara con otras de la misma resolución (similar interpretación a la anterior). Se analizan las siguientes propiedades: • Desviación estándar del ángulo de torsión negativo chi 1 menos impedido. • Desviación estándar de los ángulos de torsión trans. • Desviación estándar de los ángulos de torsión chi1 más impedidos. • Desviación estandar ponderada de todos los ángulos de torsión chi 1 • Desviación estándar de los ángulos de torsión chi 2 trans.
Pruebas de validación con Procheck (VI) • Propiedades de los residuos. Incluye varias pruebas: • a-c muestran algunas propiedades opcionales que pueden seleccionarse de 14 pruebas distintas. Se resaltan valores inusuales (mas allá de 2 deviaciones estándar de los valores “ideales”). • d muestra asignaciones de la estructura secundaria según Kabash y Sander (1983) (hélices H ó G y cadenas plegadas E). El sombreado denota una aproximación a la accesibilidad. • e muestra la secuencia y el sombreado indica si los ángulos de cada residuo se encuentran en regiones favorables o no. • f muestra un histograma con desviaciones estandar máximas de algunas propiedades para cada residuo. Las propiedades evaluadas se describen en un archivo out (longitudes de enlace, por ejemplo). • g muestra factores G de cada residuo. Los cuadros obscuros denotan factores inusuales.
