Knowledge-based energy functions for computational studies of proteins

This chapter discusses theoretical framework and methods for developing knowledge-based potential functions essential for protein structure prediction, protein-protein interaction, and protein sequence design. We discuss in some details about the Miyazawa-Jernigan contact statistical potential, distance-dependent statistical potentials, as well as geometric statistical potentials. We also describe a geometric model for developing both linear and non-linear potential functions by optimization. Applications of knowledge-based potential functions in protein-decoy discrimination, in protein-protein interactions, and in protein design are then described. Several issues of knowledge-based potential functions are finally discussed.Comment: 57 pages, 6 figures. To be published in a book by Springe

Benchmarking and Analysis of Protein Docking Performance in Rosetta v3.2

RosettaDock has been increasingly used in protein docking and design strategies in order to predict the structure of protein-protein interfaces. Here we test capabilities of RosettaDock 3.2, part of the newly developed Rosetta v3.2 modeling suite, against Docking Benchmark 3.0, and compare it with RosettaDock v2.3, the latest version of the previous Rosetta software package. The benchmark contains a diverse set of 116 docking targets including 22 antibody-antigen complexes, 33 enzyme-inhibitor complexes, and 60 ‘other’ complexes. These targets were further classified by expected docking difficulty into 84 rigid-body targets, 17 medium targets, and 14 difficult targets. We carried out local docking perturbations for each target, using the unbound structures when available, in both RosettaDock v2.3 and v3.2. Overall the performances of RosettaDock v2.3 and v3.2 were similar. RosettaDock v3.2 achieved 56 docking funnels, compared to 49 in v2.3. A breakdown of docking performance by protein complex type shows that RosettaDock v3.2 achieved docking funnels for 63% of antibody-antigen targets, 62% of enzyme-inhibitor targets, and 35% of ‘other’ targets. In terms of docking difficulty, RosettaDock v3.2 achieved funnels for 58% of rigid-body targets, 30% of medium targets, and 14% of difficult targets. For targets that failed, we carry out additional analyses to identify the cause of failure, which showed that binding-induced backbone conformation changes account for a majority of failures. We also present a bootstrap statistical analysis that quantifies the reliability of the stochastic docking results. Finally, we demonstrate the additional functionality available in RosettaDock v3.2 by incorporating small-molecules and non-protein co-factors in docking of a smaller target set. This study marks the most extensive benchmarking of the RosettaDock module to date and establishes a baseline for future research in protein interface modeling and structure prediction

A novel iterative strategy for protein design

We propose and discuss a novel strategy for protein design. The method is based on recent theoretical advancements which showed the importance to treat carefully the conformational free energy of designed sequences. In this work we show how computational cost can be kept to a minimum by encompassing negative design features, i.e. isolating a small number of structures that compete significantly with the target one for being occupied at low temperature. The method is succesfully tested on minimalist protein models and using a variety of amino acid interaction potentials.Comment: 9 pages, 8 figure

Fragment-free approach to protein folding using conditional neural fields

Motivation: One of the major bottlenecks with ab initio protein folding is an effective conformation sampling algorithm that can generate native-like conformations quickly. The popular fragment assembly method generates conformations by restricting the local conformations of a protein to short structural fragments in the PDB. This method may limit conformations to a subspace to which the native fold does not belong because (i) a protein with really new fold may contain some structural fragments not in the PDB and (ii) the discrete nature of fragments may prevent them from building a native-like fold. Previously we have developed a conditional random fields (CRF) method for fragment-free protein folding that can sample conformations in a continuous space and demonstrated that this CRF method compares favorably to the popular fragment assembly method. However, the CRF method is still limited by its capability of generating conformations compatible with a sequence

Application and Optimization of Contact-Guided Replica Exchange Molecular Dynamics

Proteine sind komplexe Makromoleküle, die in lebenden Organismen eine große Vielfalt an wichtigen Aufgaben erfüllen. Proteine können beispielsweise Gene regulieren, Struktur stabilisieren, Zellsignale übertragen, Substanzen transportieren und vieles mehr. Typischerweise sind umfassende Kenntnisse von Struktur und Dynamik eines Proteins erforderlich um dessen physiologische Funktion und Interaktionsmechanismen vollständig zu verstehen. Gewonnene Erkenntnisse sind für Biowissenschaften unerlässlich und können auf viele Bereiche angewendet werden, wie z.B. für Arzneimitteldesign oder zur Krankheitsbehandlung. Trotz des unfassbaren Fortschritts experimenteller Techniken bleibt die Bestimmung einer Proteinstruktur immer noch eine herausfordernde Aufgabe. Außerdem können Experimente nur Teilinformationen liefern und Messdaten können mehrdeutig und schwer zu interpretieren sein. Aus diesem Grund werden häufig Computersimulationen durchgeführt um weitere Erkenntnisse zu liefern und die Lücke zwischen Theorie und Experiment zu schließen. Heute sind viele in-silico Methoden in der Lage genaue Protein Strukturmodelle zu erzeugen, sei es mit einem de novo Ansatz oder durch Verbesserung eines anfänglichen Modells unter Berücksichtigung experimenteller Daten. In dieser Dissertation erforsche ich die Möglichkeiten von Replica Exchange Molekulardynamik (REX MD) als ein physikbasierter Ansatz zur Erzeugung von physikalisch sinnvollen Proteinstrukturen. Dabei lege ich den Fokus darauf möglichst nativähnliche Strukturen zu erhalten und untersuche die Stärken und Schwächen der angewendeten Methode. Ich erweitere die Standardanwendung, indem ich ein kontaktbasiertes Bias-Potential integriere um die Leistung und das Endergebnis von REX zu verbessern. Die Einbeziehung nativer Kontaktpaare, die sowohl aus theoretischen als auch aus experimentellen Quellen abgeleitet werden können, treibt die Simulation in Richtung gewünschter Konformationen und reduziert dementsprechend den notwendigen Rechenaufwand. Während meiner Arbeit führte ich mehrere Studien durch mit dem Ziel, die Anreicherung von nativ-ähnlichen Strukturen zu maximieren, wodurch der End-to-End Prozess von geleitetem REX MD optimiert wird. Jede Studie zielt darauf ab wichtige Aspekte der verwendeten Methode zu untersuchen und zu verbessern: 1) Ich studiere die Auswirkungen verschiedener Auswahlen von Bias-Kontakten, insbesondere die Reichweitenabhängigkeit und den negativen Einfluss von fehlerhaften Kontakten. Dadurch kann ich ermitteln, welche Art von Bias zu einer signifikanten Anreicherung von nativ-ähnlichen Konformationen führen im Vergleich zu regulärem REX. 2) Ich führe eine Parameteroptimierung am verwendeten Bias-Potential durch. Der Vergleich von Ergebnissen aus REX-Simulationen unter Verwendung unterschiedlicher sigmoidförmiger Potentiale weist mir sinnvolle Parameter Bereiche auf, wodurch ich ein ideales Bias-Potenzial für den allgemeinen Anwendungsfall ableiten kann. 3) Ich stelle eine de novo Faltungsmethode vor, die möglichst schnell viele einzigartige Startstrukturen für REX generieren kann. Dabei untersuche ich ausführlich die Leistung dieser Methode und vergleiche zwei verschiedene Ansätze zur Auswahl der Startstruktur. Das Ergebnis von REX wird stark verbessert, falls Strukturen bereits zu Beginn eine große Bandbreite des Konformationsraumes abdecken und gleichzeitig eine geringe Distanz zum angestrebten Zustand aufweisen. 4) Ich untersuche vier komplexe Algorithmusketten, die in der Lage sind repräsentative Strukturen aus großen biomolekularen Ensembles zu extrahieren, welche durch REX erzeugt wurden. Dabei studiere ich ihre Robustheit und Zuverlässigkeit, vergleiche sie miteinander und bewerte ihre erbrachte Leistung numerisch. 5) Basierend auf meiner Erfahrung mit geleitetem REX MD habe ich ein Python-Paket entwickelt um REX-Projekte zu automatisieren und zu vereinfachen. Es ermöglicht einem Benutzer das Entwerfen, Ausführen, Analysieren und Visualisieren eines REX-Projektes in einer interaktiven und benutzerfreundlichen Umgebung

Reliable Generation of Native-Like Decoys Limits Predictive Ability in Fragment-Based Protein Structure Prediction

Our previous work with fragment-assembly methods has demonstrated specific deficiencies in conformational sampling behaviour that, when addressed through improved sampling algorithms, can lead to more reliable prediction of tertiary protein structure when good fragments are available, and when score values can be relied upon to guide the search to the native basin. In this paper, we present preliminary investigations into two important questions arising from more difficult prediction problems. First, we investigated the extent to which native-like conformational states are generated during multiple runs of our search protocols. We determined that, in cases of difficult prediction, native-like decoys are rarely or never generated. Second, we developed a scheme for decoy retention that balances the objectives of retaining low-scoring structures and retaining conformationally diverse structures sampled during the course of the search. Our method succeeds at retaining more diverse sets of structures, and, for a few targets, more native-like solutions are retained as compared to our original, energy-based retention scheme. However, in general, we found that the rate at which native-like structural states are generated has a much stronger effect on eventual distributions of predictive accuracy in the decoy sets, as compared to the specific decoy retention strategy used. We found that our protocols show differences in their ability to access native-like states for some targets, and this may explain some of the differences in predictive performance seen between these methods. There appears to be an interaction between fragment sets and move operators, which influences the accessibility of native-like structures for given targets. Our results point to clear directions for further improvements in fragment-based methods, which are likely to enable higher accuracy predictions