Information

Hur kan jag extrahera ligand med närliggande proteinatomer från PDB med komplex?

Hur kan jag extrahera ligand med närliggande proteinatomer från PDB med komplex?


We are searching data for your request:

Forums and discussions:
Manuals and reference books:
Data from registers:
Wait the end of the search in all databases.
Upon completion, a link will appear to access the found materials.

Jag är inte bekant med biologi och kommer från Data Science-området, så ursäkta mig för bristen på kunskap. Vad jag vill är att skapa 3D voxel representation av ligand atomer med angränsande del av proteinet (ser ut som om det kallas pocket) från PDB fil som innehåller komplex.

Låt det till exempel vara 10gs från RCSB (https://files.rcsb.org/download/10GS.pdb). Till exempel kan det vara 4xit eller 4wkc.

Det jag planerade var att identifiera både protein- och ligandatomer, beräkna ligandens geometriska centrum och sedan beräkna närheten för varje atom och fylla en 3D-omgivande kub.

När jag öppnar PDB för detta komplex (10gs) ser jag vad jag förstår som två möjliga bindningsställen för liganden VWW, och ytterligare två - för MES:

ANMÄRKNING 800 SITE_DESCRIPTION: bindningsställe för REST VWW A 210 ANMÄRKNING 800 ANMÄRKNING 800 SITE_IDENTIFIER: AC2 ANMÄRKNING 800 EVIDENCE_CODE: SOFTWARE ANMÄRKNING 800 SITE_DESCRIPTION: bindningsställe för REST VWW B 210 ANMÄRKNING 800 ANMÄRKNING 800 SITE_IDENTIFIER: AC3 ANMÄRKNING 800 EVIDENCE_CODE: SOFTWARE ANMÄRKNING 800 SITE_DESCRIPTION: BINDINGSPLATS FÖR RESIDUE MES A 211 ANMÄRKNING 800 ANMÄRKNING 800 SITE_IDENTIFIER: AC4 ANMÄRKNING 800 EVIDENCE_CODE: SOFTWARE ANMÄRKNING 800 SITE_DESCRIPTION: BINDINGSPLATS FÖR RESIDUE MES B 211

Hur kan jag gå vidare från denna punkt? Innehåller detta PDB atomer för liganden VWW, korrekt orienterade, och hur kan jag identifiera dem tillsammans med närliggande målproteiner?

Eller är min formulering av problemet helt fel?


Du kan ha nytta av RCSB:s guide till att förstå PDB-data och PDB-filformatsdokumentationen. Jag ska gå igenom en del av den information som finns i PDB-filer som verkar relevant för dig, med ditt exempel på 10GS.

Ligander specificeras i den heterogena sektionen:

HET VWW A 210 33 HET MES A 211 12 HET VWW B 210 33 HET MES B 211 12 HETNAM VWW L-GAMMA-GLUTAMYL-S-BENZYL-N-[(S)-CARBOXY(FENYL) HETNAML] V-LWW -CYSTEINAMID HETNAM MES 2-(N-MORFOLINO)-ETANSULFONSYRA FORMEL 3 VWW 2(C23 H27 N3 O6 S) FORMEL 4 MES 2(C6 H13 N O4 S)

Dessa poster berättar identiteten för liganderna som är bundna till proteinet (VWW och MES), hur många som är bundna (4 totalt), det kemiska namnet (i HETNAM-posten) och den kemiska formeln (FORMEL-posten). HET-posten anger också antalet associerade HETATM-poster (33 för VWW och 12 för MES). Här är de första fem HETATM-posterna för VWW i kedja A:

HETATM 3265 N VWW A 210 15,088 10,798 23,547 1,00 14,90 N HETATM 3266 CA VWW A 210 15,010 9,987 24,792 1,00 20,92 C HETATM 3267 C VWW A 210 16,115 8,924 24,830 1,00 21,55 C HETATM 3268 O VWW A 210 16,520 8,515 25,940 1,00 17,16 O HETATM 3269 CB VWW A 210 13.635 9.327 24.908 1.00 14.23 C

Varje HETATM-post motsvarar en atom i liganden och ger de kemiska koordinaterna för var och en på X-, Y- och Z-axlarna. Till exempel specificerar den första posten en kväveatom vid koordinater (15.088, 10.798, 23.547).

Kopplingen (dvs kovalent bindning) mellan atomer i en ligand specificeras i CONECT-poster. Här är de fem första från PDB-filen:

CONECT 3265 3266 CONECT 3266 3265 3267 3269 CONECT 3267 3266 3268 3273 CONECT 3268 3267 CONECT 3269 3266 3270

Detta berättar att atom 3265 (det första kvävet i HETATM-posterna ovan) är bunden till atom 3266 (ett kol). Atom 3266 är bunden till atomerna 3265, 3267, 3269. Et cetera...

Proteinets atomer specificeras i ATOM-poster. Liksom HETATM-posten ger dessa poster viss identifierande information (atomens serienummer och typ, restnamn och nummer, etc.) samt koordinaterna i 3D-rymden. För dina syften låter det som att du bara kan gå igenom atomerna i proteinet och hitta de som är inom något tröskelavstånd från en atom i en ligand (eller ligandens geometriska centrum). Den här PDB-filen innehåller dock redan en del information om bindningsställena för dessa 4 ligander i SITE-posterna (här är de fyra första som motsvarar plats AC1):

PLATS 1 AC1 15 TYR A 7 PHE A 8 ARG A 13 TRP A 38 PLATS 2 AC1 15 LYS A 44 GLY A 50 GLN A 51 LEU A 52 PLATS 3 AC1 15 PRO A 53 GLN A 64 SER A 65 TYR A AC1 15 HOH A 229 HOH A 303 ASP B 98

SITE-posterna har också motsvarande REMARK 800-poster (som anges i frågan). Till exempel beskrivs plats AC1 som BINDINGSPLATS FÖR REST VWW A 210 som identifierats av PROGRAMVARAN. Så i det här fallet är dessa SITE-poster en lista över rester som utgör bindningsstället för deras respektive ligander. Du kanske vill vara lite försiktig med dessa SITE-poster eftersom (1) såvitt jag vet inte är obligatoriska poster i en PDB-fil och därför kanske inte alltid finns, och (2) det inte är helt klart hur de genereras. I det här fallet är de mjukvarugenererade... men vilken programvara... eller vilken algoritm? Jag har tidigare tittat igenom SITE-posten för ett bindningsställe i ett protein som jag är mycket bekant med och noterat några iögonfallande frånvaro från listan över rester, så ta det för vad det är värt.


Hur kan jag extrahera ligand med närliggande proteinatomer från PDB med komplex? - Biologi

Experimentell dataögonblicksbild

  • Metod: RÖNTGENDIFFRAKTION
  • Upplösning: 2,19 Å
  • R-värde gratis: 0,232 
  • R-Value Work: 0,208 
  • R-värde observerat: 0,209 

wwPDB-validering   3D-rapport Fullständig rapport

Substratplasticitet hos en svamppeptid alfa-N-metyltransferas.

(2020) ACS Chem Biol 15: 1901-1912

  • PubMed: 32491837  Sök på PubMedSearch på PubMed Central
  • DOI: 10.1021/acschembio.0c00237
  • Primär hänvisning till relaterade strukturer:  
    6QZZ, 6QZY, 6TSC, 6R00
  • PubMed Abstract: 

Metyleringen av amidkväveatomer kan förbättra stabiliteten, oral tillgänglighet och cellpermeabilitet hos peptidläkemedel. Kemisk N -metylering av peptider är utmanande. Omphalotin A är en ribosomalt syntetiserad, makrocyklisk dodekapeptid med nio ryggrad N -metyleringar.

Metyleringen av amidkväveatomer kan förbättra stabiliteten, oral tillgänglighet och cellpermeabilitet hos peptidläkemedel. Kemisk N -metylering av peptider är utmanande. Omphalotin A är en ribosomalt syntetiserad, makrocyklisk dodekapeptid med nio ryggrad N -metyleringar. Svampens naturliga produkt härrör från prekursorproteinet, OphMA, som innehåller både kärnpeptiden och en SAM-beroende peptid α- N -metyltransferasdomän. OphMA bildar en homodimer och dess α- N -metyltransferasdomän installerar metylgrupperna i trans på den hydrofoba kärndodekapeptiden och några ytterligare C-terminala rester av protomererna. Dessa post-translationella ryggraden N -metyleringar sker på ett processivt sätt från N- till C-terminalen av peptidsubstratet. Vi visar att OphMA kan metylera polära, aromatiska och laddade rester när dessa introduceras i kärnpeptiden. Vissa av dessa aminosyror förändrar effektiviteten och mönstret för metylering. Proline kan, beroende på dess sekvenskontext, fungera som en avstämbar stoppsignal. Kristallstrukturer av OphMA-varianter har möjliggjort rationalisering av dessa observationer. Våra resultat antyder potentialen att kontrollera denna svamp α- N -metyltransferas för biotekniska tillämpningar.

Organisationstillhörighet

Institutionen för mikrobiologi, Institutionen för biologi, Eidgenössische Technische Hochschule (ETH) Zürich, Zürich, Schweiz.


Hur kan jag extrahera ligand med närliggande proteinatomer från PDB med komplex? - Biologi

Informationssida för Consolv 1.0

Laboratorium för proteinstrukturanalys
Institutionen för biokemi och molekylärbiologi
Michigan State University

Protein Strukturell
Analys och design
Laboratorium

Introduktion

Consolv 1.0 är ett verktyg för att förutsäga om vattenmolekyler bundna till ytan av ett protein sannolikt kommer att bevaras eller förskjutas i andra, oberoende lösta kristallografiska strukturer av samma protein. Consolv utvecklades av medlemmar av Protein Structural Analysis and Design Laboratory vid Michigan State University, och stöddes delvis av NSF-anslaget DBI-9600831.

För litteraturreferenser relaterade till Consolv, se avsnittet om Algoritmiska detaljer.

Installation

Consolv kan kompileras under Unix-system. För att installera Consolv, utför följande steg:

    Ladda ner programvaran från github.com/psa-lab/Consolv och packa upp den.

    Använd följande två rader för SGI:s CC-kompilator:

Använd sedan följande kommando från katalogen där Consolv packades upp:

Installationskommandot kommer att fråga dig om två kataloger: platsen för filen ahplist.dat och platsen för Brookhaven Protein Data Bank-filer (PDB). Du bör använda fullständiga sökvägsnamn och inga miljövariabler eller skalexpansionstecken (dvs. använd inte

    /usr/local/biochem/consolv/Consolv

Felsökning av Shell-skript

Många av de individuella kommandon som utgör Consolv är skalskript. Dessa skript förutsätter att C-skalet, Bourne-skalet och Korn-skalet är installerade på standardplatserna. Om du har svårt att köra ett eller flera av dessa skript kan du redigera den första raden i varje skript så att den pekar på rätt skalplats för ditt system. Consolv-skript som är beroende av skalplatser inkluderar:

Manus Skal
Consolv /bin/sh
Installera /bin/sh
summerat /bin/ksh
bin/allwats /bin/csh
bin/consolv2pdb /bin/sh
bin/extrakt /bin/csh

Om du inte har ksh installerat på ditt system, försök använda sh istället. Vissa versioner av sh har utökade funktioner som liknar de som finns i ksh.

Kör Consolv

Översikt över användning

Consolv kan köras i ett av tre lägen. Den vanligaste användningen av Consolv är att ta en enskild kristallografisk proteinstruktur, extrahera miljöinformation om var och en av vattenmolekylerna i strukturen och sedan förutsäga om varje vattenmolekyl i det första hydratiseringsskalet sannolikt kommer att bevaras eller förskjutas i en oberoende löst struktur av samma protein. Detta uppnås genom att köra Consolv in applikationsläge.

Övningsläge kan användas för att testa den prediktiva noggrannheten hos Consolv med hjälp av ett par strukturer av samma protein. Detta läge kräver två oberoende lösta kristallografiska strukturer av samma protein, överlagrade i samma koordinatsystem. Liksom i applikationsläget extraheras miljöinformation för vatten i det första hydratiseringsskalet i den första strukturen, och den bevarade/förskjutna statusen för varje vattenmolekyl förutsägs. I testläge görs dock ytterligare ett noggrannhetstest med den andra strukturen. Den faktiska konserverade/förskjutna statusen för varje första skalvatten med avseende på den andra kristallografiska strukturen bestäms, och förutsägelserna som ges av Consolv jämförs med den faktiska konserveringen mellan de två strukturerna. Det här läget kan vara användbart för att testa noggrannheten hos Consolv på en viss klass av proteiner, verifiera att Consolv fungerar korrekt, etc.

I endera applikation eller testläge, Consolvs standardförutsägelser är optimerade för alla första skalets vattenmolekyler. Flaggan '-a' kan användas för att instruera Consolv att optimera förutsägelser endast för vattenmolekyler på den aktiva platsen. De resulterande förutsägelserna kommer att vara mer exakta för vattenmolekyler på den aktiva platsen på bekostnad av andra vattenmolekyler med första skalet. Denna flagga bör användas när endast förutsägelser för vatten nära den aktiva platsen önskas. För att få förutsägelser för både aktiva och icke-aktiva vattenmolekyler, kör Consolv två gånger: en gång med flaggan "-a" och en gång utan.

I miljöläge, inga konserverade/förskjutna förutsägelser görs. Miljöinformationen för alla vatten från en enda proteinstruktur extraheras och placeras i utdatafiler, och sedan avslutas Consolv.

NOTERA: Vänligen använd '-v' flagga för att aktivera den utförliga utgången.

Förbereder koordinatfiler

Applikationsläge

Att köra Consolv i applikationsläge kräver vanligtvis ingen förbearbetning av PDB-filer. Men om din PDB-fil innehåller explicita vätekoordinater bör de tas bort innan du kör Consolv. Det finns ett enkelt skript, kallat pdbdehydrogen, som ingår i Consolv, och som kan användas för detta ändamål. För att ta bort vätekoordinater från en PDB-fil kan du använda det här skriptet enligt följande:

När detta steg är klart är du redo att fortsätta till nästa avsnitt: Köra Consolv i applikationsläge.

Testläget kräver flera ytterligare förberedelsesteg. När det gäller applikationsläge bör alla explicita vätekoordinater tas bort från koordinatfiler innan du kör Consolv. Testläge kräver två oberoende lösta strukturer av samma protein, som båda måste vara i samma koordinatsystem. Följaktligen är nästa steg i att förbereda strukturer för användning med Consolv i testläge att överlagra de två strukturerna till ett gemensamt koordinatsystem. Vid utveckling och testning av Consolv utfördes detta steg med hjälp av InsightII molekylär grafikmjukvara från Molecular Simulations, Inc. Det räcker dock med vilken programvara som helst som kan överlagra ryggradsatomerna i de två strukturerna och skriva en PDB-formaterad fil. Eftersom stora konformationsförändringar i proteinryggraden mellan de två strukturerna kan påverka Consolvs identifiering av konserverade vatten, är det önskvärt med en medelkvadratavvikelse på mindre än 1,0 för ryggradsatomer.

När den körs i testläge, taggar Consolv proteinets aktiva ställe-atomer så att resultaten på den aktiva platsen kan analyseras oberoende av andra vattenmolekyler från första skalet. Identifiering av den aktiva platsen kräver att Consolv kan identifiera proteinatomerna och ligandatomerna i PDB-filen - detta görs med PDB-kedjans ID. Kedje-ID:t är en enbokstavsidentifierare som finns i kolumn 22 i ATOM- och HETATM-posterna i PDB-filen. För peptidligander kommer de flesta PDB-filer redan att ha oberoende kedje-ID:n för proteinet och liganden. För ligander som helt består av HETATMS kanske liganden inte alls har ett kedje-ID. När Consolv körs i testläge kommer det att fråga dig om proteinets kedje-ID och ligandens kedje-ID, och den kommer att använda denna information för att bestämma platsen för det aktiva stället. Om proteinet och liganden inte har distinkta kedje-ID:n i PDB-filerna måste de läggas till med hjälp av en textredigerare. När du lägger till kedje-ID är det enklast att använda ett enda kedje-ID för alla proteinatomer och ett annat kedje-ID för alla ligandatomer.

Följande exempel visar flera ATOM- och HETATM-poster från en PDB-fil med kedje-ID "P" tilldelat proteinatomer och kedje-ID "I" (för inhibitor) tilldelat ligandatomer:

I exemplet ovan anses den bundna Thio-NADP+ (TAP) vara en del av proteinet och är således märkt med ett kedje-ID av "P", medan biopterinligandatomerna är märkta med ett kedje-ID av "I". När de två koordinatfilerna är korrekt överlagrade och kedje-ID:n har lagts till är de redo att användas av Consolv i testläge. Klicka här för att gå till avsnittet om att köra Consolv i testläge.


Miljöläge

Precis som med applikationsläge krävs minimal förberedelse för att köra Consolv i miljöläge. Alla explicita vätekoordinater bör tas bort från PDB-filen enligt beskrivningen i avsnittet om förberedelser för att köra Consolv i applikationsläge. När eventuella väten har tagits bort från din PDB-fil, klicka här för detaljer om hur du kör Consolv i miljöläge.

Kör Consolv i applikationsläge

När en proteinkoordinatfil har förberetts enligt beskrivningen ovan är det enkelt att köra Consolv i applikationsläge, kör bara följande kommando:

Var protPDBCod är PDB-koden för proteinet att arbeta med, och protPDB-fil är det fullständiga sökvägsnamnet för filen som innehåller proteinets koordinater. Om proteinet ännu inte har tilldelats en PDB-kod kan du använda valfri 4-teckenkombination av siffror och bokstäver. PDB-koden ingår i utdatafilerna för att identifiera de vattenmolekyler som klassificeras.

Om '-en flagga ingår, är förutsägelser avstämda för vattenmolekyler på den aktiva platsen. I detta fall är sannolikt endast förutsägelser för vattenmolekylerna i eller nära proteinets aktiva plats korrekta. För att få exakta förutsägelser för vatten som inte är proximala till den aktiva platsen, kör Consolv utan '-en flagga.

Om Consolv-katalogen inte finns i körningssökvägen kan du behöva ange hela sökvägsnamnet till Consolv-skriptet. Följande är ett exempel på att köra Consolv i applikationsläge där Consolv-katalogen finns /usr/local/Consolv, och PDB-filen pdb3apr.ent har kopierats eller länkats till den aktuella katalogen:

Du kan nu använda summerat för att se förutsägelseresultaten, som beskrivs i avsnittet som beskriver utdatafiler som genereras av Consolv.

Kör Consolv i testläge

Att köra Consolv i testläge liknar att köra i applikationsläge, men det finns några fler detaljer som måste inkluderas på kommandoraden. Specifikt behöver Consolv känna till kedje-ID:n för proteinet och liganden. Denna information används för att hitta och märka proteinatomerna och vattenmolekylerna på den aktiva platsen. För detaljer om att tilldela kedje-ID:n i PDB-filen, se avsnittet om att förbereda koordinatfiler för användning med Consolv.

Consolv kan köras i testläge med hjälp av två oberoende lösta strukturer av samma protein. Åtminstone en av de två strukturerna måste vara ett komplex mellan proteinet och en inhibitor eller annan ligand, så att det aktiva stället för proteinet kan identifieras. Endast PDB-filen för detta komplex behöver tilldelas kedje-ID. När PDB-filerna är förberedda kan du köra Consolv i testläge med hjälp av följande kommandorad:

Där Consolv är den fullständiga sökvägen till huvudmanuset i Consolv, protPDB är PDB-koden för den ligandfria proteinstrukturen (eller den utan kedje-ID:er tilldelade, om några), cplxPDB är PDB-koden för den komplexa strukturen (som måste ha kedje-ID tilldelade), protfil är det fullständiga sökvägsnamnet för proteinstrukturens PDB-fil, cplxFil är det fullständiga sökvägsnamnet för PDB-filen med komplex struktur, protID är kedje-ID för proteinet i den komplexa strukturen, och ligID är kedje-ID för liganden i den komplexa strukturen.

Om '-en flagga ingår, är förutsägelser avstämda för vattenmolekyler på den aktiva platsen. I detta fall är sannolikt endast förutsägelser för vattenmolekylerna i eller nära proteinets aktiva plats korrekta. För att få exakta förutsägelser för vatten som inte är proximala till den aktiva platsen, kör Consolv utan '-en flagga.

Följande exempel bör fungera korrekt, förutsatt att /usr/local/Consolv ersätts med rätt sökväg för Consolv och PDB-filerna pdb2apr.ent och pdb3apr.ent kopieras eller länkas till den aktuella katalogen:

Du kan nu använda summerat för att se förutsägelseresultaten, som beskrivs i avsnittet om utdatafiler som genereras av Consolv.

Kör Consolv i miljöläge

Att köra Consolv i miljöläge är identiskt med att köra i applikationsläge, förutom att nyckelordet noscale ingår som den sista kommandoradsparametern. Till exempel om Consolv är installerat i /usr/local/Consolv, och PDB-filen pdb2apr.ent finns i den aktuella katalogen, skulle du anropa Consolv i miljöläge enligt följande:

Du kan nu använda summerat för att se förutsägelseresultaten, som beskrivs i avsnittet om utdatafiler som genereras av Consolv.

Utdatafiler

Klassificeringsresultaten som produceras av Consolv är uppdelade på flera utdatafiler. För att skapa en läsbar sammanfattning av dessa resultat, använd det summerade programmet i Consolv-katalogen. Se till att du är i samma katalog som utdatafilerna från en Consolv-körning och skriv sedan:

Byter ut /usr/local/Consolv/ med katalogen där du har installerat Consolv lokalt och PDB-kod med PDB-koden för proteinet som du klassificerar vattenmolekyler för. Om du gör t.ex. summerad 2apr, summerat förväntar sig filerna 2apr.pred och 2 apr.akt, som båda produceras av Consolv, för att finnas i den aktuella katalogen.

Sumpred visar en sammanfattning på din skärm. Du kan omdirigera denna utdata till en fil på vanligt sätt. Till exempel:

Detaljerna som ingår i sammanfattningen inkluderar restnummer för varje vatten, dess förutspådda klassificering (Disp = förskjuten, Cons = konserverad) och antalet röster som avgavs för varje klass, vilket kan fungera som ett mått på förtroende för varje förutsägelse. För detaljer om röstning och klassificeringsprocessen, se avsnittet om Algoritmiska detaljer. Om Consolv kördes i testläge, kommer sammanfattningen också att innehålla en jämförelse av Consolvs förutsägelser med den bevarade/förskjutna statusen för varje vatten som observerats genom att överlagra de två strukturerna och jämföra vattenmolekylernas positioner.

Under en körning producerar Consolv olika utdatafiler. Filer som är nödvändiga för sumpred inkluderar *.pred, *.cons, *.env och *.actsite.hits. Andra filer innehåller mellanresultat eller hjälpinformation om proteinet. En sammanfattning av Consolv utdatafiler följer. Filnamn för dessa ytterligare utdatafiler är ofta av formen PDB-kod.*, där PDB är PDB-koden för proteinet som producerade denna utdatafil, eller PDB-fil.*, där PDBfile är filnamnet på PDB-filen som användes som indata till Consolv.


Filnamn Lägen Innehåll
PDBcode.env Allt Miljöparametrarna för alla vatten i strukturen.
PDBfile.hits Allt PDB registrerar alla vattenmolekyler i strukturen.
PDB-kod.scl Ansökan,
Testa
Miljöparametrarna för alla första skalet vattenmolekyler i strukturen, skalade över intervallet [1,0 - 10,0].
PDB-kod.pred Ansökan,
Testa
De bevarade/förskjutna förutsägelserna för alla vatten i strukturen. Den här filen är inte formaterad för mänsklig analys. Använda sig av summerat för att sammanfatta förutsägelseresultaten.
PDB-kod.aktiva.träffar Testa PDB registrerar alla vattenmolekyler på den aktiva platsen i strukturen.
PDBcode.cons Testa Den faktiska bevarade/förskjutna statusen för varje vatten i strukturen, bestämt genom att lägga de två strukturerna över varandra och jämföra vattenpositioner. 0=förskjuten, 1=konserverad.

Diagnostik

Det vanligaste varningsmeddelandet som visas när du kör Consolv liknar följande:

Detta indikerar att Consolv är osäker på det exakta värdet som ska användas för den atomära hydrofiliciteten för en atom av typ NH2A i samband med en ARG-rest. För de flesta proteinatomer betyder detta ofta att en ovanlig nomenklatur användes för denna atom i PDB-filen. Denna varning är vanligare för HETATMs, eftersom endast en liten delmängd av de många typerna av HETATMs som kan förekomma i en PDB-fil är kända för Consolv.

Atomhydrofilicitetsvärdena för varje atomtyp som är känd för Consolv lagras i filen ahplist.dat. Den här filen är förmodligen installerad i samma katalog som resten av Consolv, men den kan installeras någon annanstans, som beskrivs i avsnittet om Consolv-installation. Om du vill lägga till ytterligare atomtyper till den här filen kan du redigera filen enligt beskrivningen i nästa avsnitt, Indatafiler och justerbara parametrar. Om Consolv inte hittar en exakt matchning för atomen och resten i ahplist.dat, kommer den att använda det genomsnittliga hydrofilicita värdet för alla atomer av samma typ. I exemplet ovan tilldelas en okänd typ av kväveatom ett hydrofilicitet värde lika med medelvärdet för alla typer av kväveatomer. De medelvärden som ska användas tilldelas också i filen ahplist.dat.

Indatafiler och justerbara parametrar

Förutom de PDB-filer som den för närvarande bearbetar, refererar Consolv bara till en ytterligare datafil. Denna fil är ahplist.dat fil som nämns i föregående avsnitt. Den här filen innehåller atomära hydrofilicitetsvärden för många vanliga proteinatomtyper och HETATMs i samband med olika rester. Den här filen kan redigeras för att inkludera nya atomtyper och alternativa namn för befintliga atomtyper. Varje post i denna fil har följande format:

ATOM är namnet på atomen, exakt som det visas i PDB-filen ATOM eller HETATM spela in. Liknande, ÅTERSTOD är restnamnet, men symbolen * kan användas för att matcha alla restnamn. De VÄRDE är det atomära hydrofilicitetsvärdet att tilldela atomer av denna typ.

Skript och verktyg tillhandahålls

Flera ytterligare verktyg finns i underkatalogen bin i installationskatalogen för Consolv, inklusive:

Extrahera

Det här skriptet kan användas för att extrahera en delmängd av de tillgängliga funktionerna från en .env-fil som produceras av Consolv. Användning är:

Där funktionslistan kan innehålla någon eller alla av följande taggar:

MÄRKA Funktion
Atomdensitet
Atomisk hydrofilicitet
B-värde
# Vätebindningar till proteinatomer
# Vätebindningar till andra vattenmolekyler
Rörlighet
Netto B-värde för angränsande proteinatomer
Genomsnittligt B-värde för närliggande proteinatomer
Bevarad/förskjuten tagg
Active-site-tagg

Till exempel, för att bara extrahera information om atomdensitet och atomär hydrofilicitet från .env-filen för asparaginproteaset 2APR, skulle du använda:

Consolv2pdb

Det här skriptet tar Consolvs bevarade/förskjutna förutsägelser och producerar två PDB-formaterade filer - en innehåller alla vatten som förutspås av Consolv att bevaras, och den andra innehåller alla vatten som förutspås förskjutas. Detta kan vara användbart för att visualisera Consolvs förutsägelseresultat via programvara för molekylär grafik. Programmet körs enligt följande:

Skriptet förväntar sig filerna PDBcode.pred, PDBcode.env och PDBcode.ent finns i den aktuella katalogen. Den producerar två filer: PDBcode.preddisp och PDBcode.predcons. Båda är PDB-formaterade filer som bara innehåller vattenmolekyler och bör kunna ses av de flesta molekylära grafikprogram.

Algoritmiska detaljer

Flera artiklar har publicerats som beskriver klassificeringsalgoritmen som används av Consolv för att förutsäga bevarande av vattenplatser, data som används för att träna klassificeraren och resultat av korsvalideringstestning av klassificerarens noggrannhet. För ytterligare information om Consolv, se följande referenser:

M. L. Raymer, W. F. Punch, E. D. Goodman, P. C. Sanschagrin och L. A. Kuhn. Samtidig funktionsskalning och urval med hjälp av en genetisk algoritm (pdf). Proc. Sjunde Int. Konf. Genetiska algoritmer (ICGA). Th. Baeck, red. Morgan Kaufmann Publishers, San Francisco, 561-567, 1997.

Observera att du behöver Adobe Acrobat Reader för att se dessa pdf-filer. Du kan ladda ner en gratis kopia av Acrobat Reader härifrån.

Mer information

Klicka här för att kontakta Kuhn Lab angående frågor, felrapporter etc.


Hur kan jag extrahera ligand med närliggande proteinatomer från PDB med komplex? - Biologi

Experimentell dataögonblicksbild

  • Metod: RÖNTGENDIFFRAKTION
  • Upplösning: 1,80 Å
  • R-värde gratis: 0,188 
  • R-Value Work: 0,152 

wwPDB-validering   3D-rapport Fullständig rapport

Strukturell grund för modifiering av RNA-kapsel genom SARS-CoV-2.

(2020) Nat Commun 11: 3718-3718

  • PubMed: 32709886  Sök på PubMedSearch på PubMed Central
  • DOI: 10.1038/s41467-020-17496-8
  • Primär hänvisning till relaterade strukturer:  
    6WKS
  • PubMed Abstract: 

Det allvarliga akuta respiratoriska syndromet coronavirus-2 (SARS-CoV-2), orsaksmedlet för covid-19-sjukdomen, har orsakat miljontals infektioner över hela världen. I SARS-koronavirus metylerar det icke-strukturella proteinet 16 (nsp16), tillsammans med nsp10, 5'-änden av viralt kodade mRNA för att efterlikna cellulära mRNA, vilket skyddar viruset från värdens medfödda immunrestriktion.

Det allvarliga akuta respiratoriska syndromet coronavirus-2 (SARS-CoV-2), orsaksmedlet för covid-19-sjukdomen, har orsakat miljontals infektioner över hela världen. I SARS-koronavirus metylerar det icke-strukturella proteinet 16 (nsp16), tillsammans med nsp10, 5'-änden av viralt kodade mRNA för att efterlikna cellulära mRNA, vilket skyddar viruset från värdens medfödda immunrestriktion. Vi rapporterar här den högupplösta strukturen av ett ternärt komplex av SARS-CoV-2 nsp16 och nsp10 i närvaro av besläktad RNA-substratanalog och metyldonator, S-adenosylmetionin (SAM). nsp16/nsp10-heterodimeren fångas i handlingen av 2'-O-metylering av ribossockret i den första nukleotiden av SARS-CoV-2-mRNA. Vi observerar stora konformationsförändringar associerade med substratbindning när enzymet övergår från ett binärt till ett ternärt tillstånd. Denna inducerade passformsmodell ger mekanistiska insikter i 2'-O-metyleringen av det virala mRNA-locket. Vi upptäcker också ett avlägset (25 Å) ligandbindningsställe unikt för SARS-CoV-2, som alternativt kan riktas mot RNA-lock och SAM-fickor för antiviral utveckling.


BANΔIT: B'-Factor Analysis for Drug Design and Structural Biology

Analysen av B-faktorprofiler från röntgenproteinstrukturer kan användas för strukturbaserad läkemedelsdesign eftersom förändringar i proteinmobilitet har associerats med kvaliteten på protein-ligand-interaktioner. Med BANΔIT (B'-faktoranalys och ΔB'-tolkningsverktyg) har vi utvecklat en JavaScript-baserad webbläsarapplikation som tillhandahåller ett grafiskt användargränssnitt för normalisering och analys av B'-faktorprofiler. För att betona användbarheten för rationella läkemedelsdesignapplikationer har vi analyserat ett urval av kristallografiska protein-ligandkomplex och har gett exemplariska slutsatser för ytterligare läkemedelsoptimering inklusive utvecklingen av en B'-faktor-stödd farmakoformodell för SARS CoV-2 huvudproteas inhibitorer. BANΔIT är tillgängligt online på https://bandit.uni-mainz.de. Källkoden kan laddas ner från https://github.com/FBarthels/BANDIT.

Proteiners inneboende rörlighet är en långvarig utmaning inom läkemedelsdesign, men en sammanfattning av nyare exempel visade att förståelsen av struktur-dynamiska processer kan utnyttjas för rationell läkemedelsdesign. 1 Analys av proteinkristallstrukturer är ett rutinverktyg för ligandstudier. I strukturbaserad läkemedelsdesign har fokus lagts på förståelsen av de molekylära interaktionerna från 3D-koordinaterna, men röntgenkristallstrukturer inkluderar naturligtvis också atomförskjutningsfaktorer, kända som B-, Debye-Waller- eller temperaturfaktorer, som ger information om atomupplösning om rörligheten i strukturen. 2 Emellertid är fördelningen av råa B-faktorer oregelbunden vid jämförelse av olika kristallografiska uppsättningar, eftersom dessa i hög grad påverkas av upplösningen, kristallpackningen och kvaliteten på de förfiningsmetoder som används. 3 På grund av dessa omständigheter är det nödvändigt att normalisera B-faktorer innan de kan jämföras mellan olika proteinstrukturer. Den normaliserade B-faktorn (B’-faktorn) är ett statistiskt uttryck för den råa experimentella B-faktorn för vilken olika beräkningsmetoder har utvecklats. 4-6

B'-faktoranalys användes tidigare för att analysera fördelningen av aktiva ställen kontra icke-aktiva ställen rester, 7 för att undersöka flexibiliteten vid protein-DNA-gränssnitt, 8 för att skilja mellan proteinbindningsställen och kristallpackningskontakter, 9 för att uppskatta protein-ligandbindande affiniteter, 10 och många andra applikationer sammanfattade i recensioner. 11 Nyligen har denna metodik också utforskats för rationell läkemedelsdesign eftersom förändringar i B'-faktorer indikerar en förbättring eller försvagning av molekylära interaktioner på en atomär upplösningsnivå. 12-14 The binding of reversible ligands to their targets usually leads to a rigidification of the protein scaffold and manifests itself in a reduction of the B’-factor which was found to be in approximate correlation to the binding strength of the ligand. 15

The BANΔIT toolkit (https://bandit.uni-mainz.de) enables facile B’-factor analysis for users from medicinal and biological chemistry fields by accessing the graphical user interface through a web browser. For offline usage, the underlying source code can be downloaded from https://github.com/FBarthels/BANDIT. The open-source program package was realized in a client-side dynamic website environment with HTML/JavaScript and is distributed under LGPL license. Even if the program is accessed via the web appearance, the client-side content is generated on the user‘s local computer. By this, the submitted crystallographic data never leaves the user‘s computer, an important implication that underlies the fact many solved crystal structures are confidential. Besides data security, this approach is robust, offers excellent cross-platform usability and the client-side rendering takes less than a second. The BANΔIT implementation includes the following modules:

(i) Creating a B-factor record set from a PDB-file: The parse pdb library was developed to create a JavaScript recordSet, which is used for handling of either local PDB-files or fetching from the rcsb.org repository. The respective fileData is transferred to a parseBuffer, parsed by the library and finally accessible through a pdbObject.

Crystallographic B-factors are a quantity with atomic resolution, i. e. there is an individual B-factor for each heavy atom of a structure. However, the most common approach to study protein mobility is the residue-wise analysis of B′-factors as the flexibility index. The choice of which B-factors should represent a single residue is guided by the respective application. Alltså tempFactors (B-factors) specified by the ATOM-records can be selectively extracted from a recordSet. The comparison of Cα B’-factor profiles is the gold standard in the characterization of backbone mobility that results from protein dynamics, but the normalization of an averaged value over all backbone heavy atoms (N, Cα, C, O) has also been reported in representative studies. 16 For the analysis of side-chain mobility, all heavy atoms of the structure were considered for B-factor normalization. 12, 17

(1)

(ii) Normalization of B-factors: B-factor normalization is the transformation of experimental B-factors so that the resulting distribution is defined in terms of the expected value and the variance, which allows the comparison of B’-factors for different datasets in a way that eliminates gross influences. The normalization procedure is carried out by the process pdb library and the normalized data are transferred to a tempSet, i. e. a recordSet of B′-factors per residue.

(2) (3) (4) However, both estimators used in the standard z-score, the sample mean and the standard deviation, can be disturbed by even a single outlier value. Smed et al. found that experimental B-factors follow not a normal distribution, but a Gumbel distribution. 6 They developed an approach for the identification of outliers by the median absolute deviation (MAD) as a robust measure for the variability of experimental B-factors around the median (eq. 5). Following the recommendation of Iglewicz and Hoaglin, a modified z-score cut-off value of M(i)>3.5 was chosen to label B-factor outliers (eq. 6. 19 (5) (6) With raw B-factors filtered for outliers, a standard z-score with the arithmetic mean och standardavvikelsen can be calculated (eq. 7. (7) IBM developed a particularly robust modified z-transformation algorithm (MADE method) which completely relies on the median for calculating the z-score. 20 Depending on the value of the MAD, modified z-scores were calculated in one of two ways (eq. 8). Although this approach has found its way into the B-factor literature only rarely, 13 it might be advantageous because it is the least influenced by outliers. (8) (9) If a B’-factor profile resolution greater than a single residue is desired, the fluctuating atomic resolution of B′-factors was found to be a hindrance, e. g. if B’-factors are used for the characterization of secondary structure motives. Since abrupt changes in flexibility within a closed backbone sequence are physically not to be expected, a smoothing method for B′-factors was implemented. 24 Smoothed -factors can be calculated by a moving average with a variable residue window size n (eq. 10. (10)

(iv) Alignment of structures: B-factors are primarily normalized to be compared between different data sets. It is possible to calculate the difference only if two corresponding B′-factors exist, thus, incompletely resolved atomic records must be excluded by the process pdb library. To derive structural-biologically relevant statements ΔB′-values have to be finally checked for their significance in the ΔB′-population (p<0.05). 12, 25

To perform a comparative analysis, an alignment between the target data sets may be necessary. Based on the optimization algorithm proposed by Needleman and Wunsch a common sequence-based alignment was implemented for standard use on nearly identical proteins. 27 Furthermore, based on the MMLigner package, 28 which allows structural alignments built on Bayesian and information-theoretic principles, the possibility was implemented to align structurally conserved but sequentially different proteins. Since the MMLigner program has been developed in C++, the complementary JavaScript code was ported with the LLMV-JS compiler Emscriptem. 29

(11)

Based on the B′-factors, a scoring function was developed which assigns each residue to a category (A–G) according to its absolute B′-factor value (F>2.8>D>1.4>B>0.6>A>−0.6>C>−1.4>E>−2.8>G). Scores were calculated based on the similarity of the B′-factor categories (e. g. Gaps were penalized relatively high (f=3) to ensure correct alignment in domains with varying mobility.

(v) Visualization of the results: The graphical presentation of the calculated B’-factors was realized in the HTML and JavaScript environment for display in a web browser. The free-for-academic charting API canvasJS (https://canvasjs.com/) was used for data presentation and interactive B-factor profile analysis. The NGL WebGL-based molecular viewer was implemented for the interactive display of protein structures. 26 Furthermore, the data can also be exported in pdb- or csv-format for external processing. A screen dump of the toolkit's user interface and usage instructions are shown in Figure 1. For interaction hotspot analysis of B’-factor profiles across multiple structures these can be visualized in a heatmap format with the open-source charting API ApexCharts (https://apexcharts.com/).

User interface of the BANΔIT with numbered instruction steps for pairwise analysis of B’-factor profiles. (1) Choose 1 or 2 protein structures by either upload or fetch-by-id. (2) Select the set of atoms to be considered for normalization. (3) Check the options-toolbar for advanced algorithm settings. (4) For two structures may align them by one of the alignment methods. (5) Select the normalized data that should be displayed. (6) Analyze the B‘-factor profile plot. Interesting regions can be zoomed by dragging. (7) Analyze the 3D-models colored by their B’-factors in the NGLviewer. 26 (8) Save the B‘-factor profile plot. (9) Save the normalized PDB-records. (10) Switch to the list-viewer interface for multiple structure alignment and heatmap visualization

To demonstrate the scope of BANΔIT, we have briefly analyzed a selection of literature examples that have investigated the dynamic processes of protein-ligand binding by conventional techniques like nuclear magnet resonance spectroscopy (NMR) and molecular dynamic (MD) simulations. With our toolkit, we aimed to reproduce the statements regarding dynamics and flexibility by a retrospective analysis of corresponding crystallographic B-factors which have not yet received any attention. To demonstrate the applicability for relevant prospective studies, we have also developed a B′-factor-supported pharmacophore model for SARS CoV-2 main protease inhibitors based on a recently solved crystallographic fragment screening dataset.

Example 1 Tyrosine phosphatase 1E PDZ domain: Dhulesia et al. described the changes in dynamic processes that occur in the second PDZ domain of the human tyrosine phosphatase 1E (PTP1E) upon binding of the small peptide RA-GEF2 by protein NMR and MD simulations. 31 The selective inhibition of PDZ-mediated protein-protein interactions was considered to be an approach for drug development in cancers that are based on abnormal activities in the underlying pathways. 32 The rational design of inhibitors of protein-protein interactions is still considered difficult because of the inherent protein flexibility. 33, 34 We see a special potential in our toolkit supporting rational drug design in this context.

The B’-factor analysis of the PTP1E crystal structures in the absence or presence of the RA-GEF2 ligand perfectly reflects the same results of the NMR-order parameter restrained MD calculations. 35 The β2/β3-loop (T28–G34) and a distal surface region (L66–E76) are significantly rigidified once the RA-GEF2 ligand binds (Figure 2A).

Presentation of the B′-factor analysis from representative drug design examples. (A) Plot of ΔB′ for PTP1E apo-structure (PDB: 3LNX) mot. PTP1E in complex with the RA-GEF ligand (PDB: 3LNY). ΔB′-values outside the salmon-colored horizontal box are statistically significant (p<0.05). (B) Superposed crystal structures for PTP1E with and without the RA-GEF ligand colored by the B’-factors. (C) Representation of the most rigidified residues in the RA-GEF2 PTP1E complex. Turquoise: PTP1E apo-structure Gul: PTP1E holo-structure Oräckvidd: RA-GEF2 peptide ligand. (D) Plot of ΔB′ for the Src kinase in complex with the conformationally constrained ligand (PDB: 1IS0) mot. Src in complex with the natural ligand (PDB: 1SPS). (E) Superposed crystal structures for the respective Src complexes with both ligands colored by the B’-factors. (F) The natural phosphopeptide ligand reveals a favourable cation-π interaction with K60. (G) The cyclopropyl constraint (arrow) leads to a suboptimal cation-π interaction, which induces increased mobility in the neighboring residues (K60–L64). (H) B’-factor analysis of SARS CoV-2 main protease in complex with multiple fragments. Clustering of 22 non-covalent complexes mot. the non-liganded apo-structure (PDB: 5R8T). (jag) Development of a B’-factor-based pharmacophore hypothesis. (J) Superposition of selected crystal structures from a crystallographic fragment screening to the SARS CoV-2 main protease. In the center, aromatic structural elements are predominant. Sulfonamides interact with T190, A191 and P168 (PDB: 5R80, 5R81, 5RF1 Carbons colored in orange). DMSO molecules were also found in this S-4 pocket (PDB: 5REH, 5R82, 5RE9 Carbons colored in magenta). Various polar fragments interact with T45, S46 (PDB: 5REB, 5R7Y, 5R82, 5RGH Carbons colored in cyan). Pyridine containing ligands show interactions with H163 and E166 (PDB: 5RE4, 5R83, 5R84 Carbons colored in green).

In the ribbon model with a coloring relative to the Cα B’-factor of a residue (B-factor putty) the key mediators of rigidification (S29, R31, K72 and Q93) can be visualized (Figure 2B). This information might be useful to determine which residues should be kept flexible in an induced-fit docking protocol. 36 In cases where residues are characterized by high B’-factors, several conformations will probably exist in solution. A mechanistic model for ligand binding was developed from the rigidified residues: K72, which protrudes into the binding pocket in the apo-structure, is displaced by the ligand and rigidified via backbone interactions. S29 interacts with the ligand via the side-chain hydroxyl group and thus stabilizes the entire β2/β3-loop, resulting in a reorientation of R31 ultimately interacting with the distal Q93 (Figure 2C).

Example 2 Src kinase SH2 domain: In extensive NMR and MD studies of Src kinase ligand complexes, it was found that a comparison of natural and conformationally constrained ligands leads to NMR chemical shift deviations across the binding site. MD simulations supported these findings and the investigators concluded that the observed enthalpic penalty is a result of increased flexibility in the binding site. 37 By B′-factor analysis we could confirm these results and showed that there is a significant dynamic increase in the βD′-sheet (K60–L64, Figure 2D&E). Inspection of the ligand poses revealed this is a consequence of the poor cation-π interaction of K60 with the constrained ligand (Figure 2F&G). By this example, we showed B′-factor analysis can be helpful to understand thermodynamic ligand binding issues. Based on the results, it might be advisable to place the conformational constrain at a different position in the ligand.

Example 3 SARS CoV-2 main protease: At the Diamond Light Source of the UK national synchrotron facility a high throughput crystallographic fragment screening was performed (yet unpublished 38 ), which solved 44 covalent and 22 non-covalent fragment complexes of the SARS CoV-2 main protease (Mpro). Since a drug to treat COVID-19 is desperately needed in 2020, 39 our toolkit was used to develop a B′-factor-supported pharmacophore model of the 22 non-covalent fragment complexes in the active site binding pocket.

While it can be easily seen from the crystal structures that in the center of the active site pocket (S2- and S3-site) an overlap of aromatic core structures dominates, superposition of all fragment poses leads to a diverse pattern of interactions with distal residues of the substrate-binding site. 38 Common practice would be to examine the set of fragments for a superposition of structural features, 40 but this does not allow quantification of the interaction quality. Therefore, we have chosen a different approach and calculated ΔB′-factor profiles of all non-covalent fragment complexes versus the apo-structure. Hotspots of mobility changes due to specific ligand features were clustered and presented in a heat map (Figure 2H).

In total, three hotspots for ligand-induced protein rigidification were identified. We found that sulfonamides strongly stabilize the backbone atoms of T190, A191 and the side chain atoms of P168 in the S4-pocket. For some crystal structures where this pocket is not occupied by a ligand, analogously a DMSO molecule is located in this pocket, which has also a rigidifying effect. In general, the binding of sulfoxides and sulfonamides to this pocket seems to be preferred. Secondly, T45 and S46 at the edge of the S1’-pocket are also strongly rigidified by ligands that encompass various polar-decorated structural elements. However, a clear structural trend was not identified. Primarily aliphatic scaffolds with polar decoration such as 4-hydroxypiperidines, N-ethylmethanesulfonamides, 2-ethylamino pyridines or 2-methylthiadiazoles should be considered. A single complex (PDB: 5REH) showed significantly increased mobility of S46. However, since this ligand has no contact with S46 and a large part of the ligand is solvent-exposed, we believe that this is an artifact without relevance for ligand binding.

In contrast, the S1-pocket (H163, E166) was often occupied by heteroaromatic structural features such as pyridines. However, no significant change in the ΔB′ of the surrounding residues was observed. This can be explained by the fact that a water network is perturbated when ligands bind into this pocket. 41 A prospective analysis of this putative entropically dominated binding by water displacement is outside the scope of B′-factor analysis. From the combined results a B′-factor-supported pharmacophore model was developed, which might be complementary to upcoming conventional fragment clustering, linking and merging efforts (Figure 2I&J). 42

In conclusion, we demonstrated the BANΔIT can be used for rational drug design applications. It provides an additional tool based on a measure that is already existing in crystal structures. Especially in the combination with NMR- and MD-experiments, pioneering results in drug design can be expected in the future.

Conflict of Interest

Erkännanden

This work has been supported by the Johannes Gutenberg-Universität Mainz. Open access funding enabled and organized by Projekt DEAL.


Finding carbohydrates in the archive

The RCSB PDB website offers different ways to access, analyze, and visualize carbohydrate data. The main search bar at RCSB.org may be used in many cases by entering the name of a component sugar, oligosaccharide, or polysaccharide. For example, try searches on "sucrose", "FRU", "heparin", "cellulose," etc. This will often return a list of entries that include the carbohydrate and also entries related to the carbohydrate. Use the "Unique Ligands" and "Unique branched monosaccharides" fields in the search result list to help you find the most relevant molecules.

You can also use the "Advanced Search" to refine your search.

  • For monosaccharides, use the "Chemical Components" category just as you would for any other ligand.
  • For oligosaccharides, use the "Oligosaccharide/Branched Molecular Features" category, which includes options for types, components, and common oligosaccharide descriptors.
  • For glycosylation, use the “Polymer Molecular Features” category which allows you to search for specific glycosylation types.

A few sample advanced searches:
Show me all entries with glycosylation
Use the advanced search category: "Polymer Molecular Features->Glycosylation site"
Select “exists”

Show me all entries with fructose in an oligosaccharide
Use the advanced search category: "Oligosaccharide/Branched Molecular Features->Oligosaccharide Component List"
Enter "FRU"

What is the largest oligosaccharide in the archive?
Use the advanced search category: "Oligosaccharide/Branched Molecular Features->Oligosaccharide Component Count"
This reports "Enter an integer between 2 and 36"
Enter a value of 36, which will return 3irl, the heparin structure shown in Figure 2


How can I extract ligand with neighboring protein atoms from PDB with complex? - Biologi

Experimental Data Snapshot

  • Method: X-RAY DIFFRACTION
  • Resolution: 1.62 Å
  • R-Value Free: 0.204 
  • R-Value Work: 0.188 
  • R-Value Observed: 0.189 

wwPDB Validation   3D Report Full Report

Encounter and extrusion of an intrahelical lesion by a DNA repair enzyme.

(2009) Nature 462: 762-766

  • PubMed: 20010681  Search on PubMedSearch on PubMed Central
  • DOI: 10.1038/nature08561
  • Primary Citation of Related Structures:  
    3GO8, 3GP1, 3GQ5, 3GPU, 3GPX, 3GPY, 3GPP, 3GQ3, 3GQ4
  • PubMed Abstract: 

How living systems detect the presence of genotoxic damage embedded in a million-fold excess of undamaged DNA is an unresolved question in biology. Here we have captured and structurally elucidated a base-excision DNA repair enzyme, MutM, at the stage of initial encounter with a damaged nucleobase, 8-oxoguanine (oxoG), nested within a DNA duplex .

How living systems detect the presence of genotoxic damage embedded in a million-fold excess of undamaged DNA is an unresolved question in biology. Here we have captured and structurally elucidated a base-excision DNA repair enzyme, MutM, at the stage of initial encounter with a damaged nucleobase, 8-oxoguanine (oxoG), nested within a DNA duplex. Three structures of intrahelical oxoG-encounter complexes are compared with sequence-matched structures containing a normal G base in place of an oxoG lesion. Although the protein-DNA interfaces in the matched complexes differ by only two atoms-those that distinguish oxoG from G-their pronounced structural differences indicate that MutM can detect a lesion in DNA even at the earliest stages of encounter. All-atom computer simulations show the pathway by which encounter of the enzyme with the lesion causes extrusion from the DNA duplex, and they elucidate the critical free energy difference between oxoG and G along the extrusion pathway.

Organizational Affiliation

Graduate Program in Biophysics, Harvard Medical School, Boston, Massachusetts 02115, USA.


Solvation

The next step is solvation of the newly created simulation box - as we are simulating under biological conditions, we use water as the solvent. Note that the system is charged (depending on the pH) - the solvation tool also adds sodium or chloride ions (replacing existing water molecules) as required to neutralize this.

Hands_on Hands-on: Solvation

  1. GROMACS solvation and adding ions tool with the following parameters:
    • param-file “GRO structure file”: output of GROMACS structure configuration verktyg
    • param-file “Topology (TOP) file”: TOP output of Merge GROMACS topologies
    • “Water model for solvation”: SPC (generic three-point model)
    • “Add ions to neutralize system”: Yes, add ions
    • “Specify salt concentration (sodium chloride) to add, in mol/liter”: 0
    • “Generate detailed log”: Yes
  2. Rename the outputs to Solvated GRO and Solvated TOP .

1 svar 1

As I see in an example in the PDBIO package documentation in Biopython documentation:

Seems like PDBIO module needs an object of class Structure to work, which is in principle what I understand Superimposer works with. When you say it does not accept a list do you mean you have a list of structures? In that case you could simply do it by iterating throught the structures as in:

If what you have is a list of atoms, I guess you could create a Structure object with that and then pass it to PDBIO .

However, it is difficult to tell more without knowing more about your problem. You could put on your question the code lines where you get the problem.

Redigera: Now I have better understood what you want to do. So I have seen in an interesting Biopython Structural Bioinformatics FAQ some information about the Structure class, which is a little complex apparently. At first sight, I do not see a very easy way to create Structure objects from scratch, but what you could do is modify the structure you get from PDBIO substituting the atoms list with the result you get from Superimposer and then write the .pdb file using the same modified structure. So you could try to put your mutantAtoms list into the mutantStructure object you already have.


Abstrakt

Protein tyrosine phosphatase PTPN13, also known as PTP-BL in mice, represents a large multi-domain non-transmembrane scaffolding protein that contains five consecutive PDZ domains. Here, we report the solution structures of the extended murine PTPN13 PDZ3 domain in its apo form and in complex with its physiological ligand, the carboxy-terminus of protein kinase C-related kinase-2 (PRK2), determined by multidimensional NMR spectroscopy. Both in its ligand-free state and when complexed to PRK2, PDZ3 of PTPN13 adopts the classical compact, globular D/E fold. PDZ3 of PTPN13 binds five carboxy-terminal amino acids of PRK2 via a groove located between the EB-strand and the DB-helix. The PRK2 peptide resides in the canonical PDZ3 binding cleft in an elongated manner and the amino acid side chains in position P0 and P-2, cysteine and aspartate, of the ligand face the groove between EB-strand and DB-helix, whereas the PRK2 side chains of tryptophan and alanine located in position P-1 and P-3 point away from the binding cleft. These structures are rare examples of selective class III ligand recognition by a PDZ domain and now provide a basis for the detailed structural investigation of the promiscuous interaction between the PDZ domains of PTPN13 and their ligands. They will also lead to a better understanding of the proposed scaffolding function of these domains in multi-protein complexes assembled by PTPN13 and could ultimately contribute to low molecular weight antagonists that might even act on the PRK2 signaling pathway to modulate rearrangements of the actin cytoskeleton.


Titta på videon: How to extract ligand from protein-ligand complex (Februari 2023).