Sampling of conformational ensemble for virtual screening using molecular dynamics simulations and normal mode analysis

Aim: Molecular dynamics simulations and normal mode analysis are well-established approaches to generate receptor conformational ensembles (RCEs) for ligand docking and virtual screening. Here, we report new fast molecular dynamics-based and normal mode analysis-based protocols combined with conformational pocket classifications to efficiently generate RCEs. Materials \& methods: We assessed our protocols on two well-characterized protein targets showing local active site flexibility, dihydrofolate reductase and large collective movements, CDK2. The performance of the RCEs was validated by distinguishing known ligands of dihydrofolate reductase and CDK2 among a dataset of diverse chemical decoys. Results \& discussion: Our results show that different simulation protocols can be efficient for generation of RCEs depending on different kind of protein flexibility

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

Mass & secondary structure propensity of amino acids explain their mutability and evolutionary replacements

Why is an amino acid replacement in a protein accepted during evolution? The answer given by bioinformatics relies on the frequency of change of each amino acid by another one and the propensity of each to remain unchanged. We propose that these replacement rules are recoverable from the secondary structural trends of amino acids. A distance measure between high-resolution Ramachandran distributions reveals that structurally similar residues coincide with those found in substitution matrices such as BLOSUM: Asn Asp, Phe Tyr, Lys Arg, Gln Glu, Ile Val, Met → Leu; with Ala, Cys, His, Gly, Ser, Pro, and Thr, as structurally idiosyncratic residues. We also found a high average correlation (\overline{R} R = 0.85) between thirty amino acid mutability scales and the mutational inertia (I X ), which measures the energetic cost weighted by the number of observations at the most probable amino acid conformation. These results indicate that amino acid substitutions follow two optimally-efficient principles: (a) amino acids interchangeability privileges their secondary structural similarity, and (b) the amino acid mutability depends directly on its biosynthetic energy cost, and inversely with its frequency. These two principles are the underlying rules governing the observed amino acid substitutions. © 2017 The Author(s)

LIDeB Tools: A Latin American resource of freely available, open-source cheminformatics apps

Cheminformatics is the chemical field that deals with the storage, retrieval, analysis and manipulation of an increasing volume of available chemical data, and it plays a fundamental role in the fields of drug discovery, biology, chemistry, and biochemistry. Open source and freely available cheminformatics tools not only contribute to the generation of public knowledge, but also to reduce the technological gap between high- and low- to middle-income countries. Here, we describe a series of in-house cheminformatics applications developed by our academic drug discovery team, which are freely available on our website (https://lideb.biol.unlp.edu.ar/) as Web Apps and stand-alone versions. These apps include tools for clustering small molecules, decoy generation, druggability assessment, classificatory model evaluation, and data standardization and visualization.Fil: Prada Gori, Denis Nihuel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - La Plata; Argentina. Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Ciencas Exactas. Laboratorio de Investigación y Desarrollo de Bioactivos; ArgentinaFil: Alberca, Lucas Nicolás. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - La Plata; Argentina. Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Ciencas Exactas. Laboratorio de Investigación y Desarrollo de Bioactivos; ArgentinaFil: Rodríguez, Santiago. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - La Plata. Instituto de Investigaciones Bioquímicas de La Plata "Prof. Dr. Rodolfo R. Brenner". Universidad Nacional de la Plata. Facultad de Ciencias Médicas. Instituto de Investigaciones Bioquímicas de La Plata "Prof. Dr. Rodolfo R. Brenner"; Argentina. Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Ciencas Exactas. Laboratorio de Investigación y Desarrollo de Bioactivos; ArgentinaFil: Alice, Juan Ignacio. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - La Plata; Argentina. Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Ciencas Exactas. Laboratorio de Investigación y Desarrollo de Bioactivos; ArgentinaFil: Llanos, Manuel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - La Plata; Argentina. Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Ciencas Exactas. Laboratorio de Investigación y Desarrollo de Bioactivos; ArgentinaFil: Bellera, Carolina Leticia. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - La Plata; Argentina. Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Ciencas Exactas. Laboratorio de Investigación y Desarrollo de Bioactivos; ArgentinaFil: Talevi, Alan. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - La Plata; Argentina. Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Ciencas Exactas. Laboratorio de Investigación y Desarrollo de Bioactivos; Argentin

The electrostatic profile of consecutive Cβ atoms applied to protein structure quality assessment.

The structure of a protein provides insight into its physiological interactions with other components of the cellular soup. Methods that predict putative structures from sequences typically yield multiple, closely-ranked possibilities. A critical component in the process is the model quality assessing program (MQAP), which selects the best candidate from this pool of structures. Here, we present a novel MQAP based on the physical properties of sidechain atoms. We propose a method for assessing the quality of protein structures based on the electrostatic potential difference (EPD) of Cβ atoms in consecutive residues. We demonstrate that the EPDs of Cβ atoms on consecutive residues provide unique signatures of the amino acid types. The EPD of Cβ atoms are learnt from a set of 1000 non-homologous protein structures with a resolution cuto of 1.6 Å obtained from the PISCES database. Based on the Boltzmann hypothesis that lower energy conformations are proportionately sampled more, and on Annsen's thermodynamic hypothesis that the native structure of a protein is the minimum free energy state, we hypothesize that the deviation of observed EPD values from the mean values obtained in the learning phase is minimized in the native structure. We achieved an average specificity of 0.91, 0.94 and 0.93 on hg_structal, 4state_reduced and ig_structal decoy sets, respectively, taken from the Decoys `R' Us database. The source code and manual is made available at https://github.com/sanchak/mqap and permanently available on 10.5281/zenodo.7134