An Investigation of Three-Finger Toxin—nAChR Interactions through Rosetta Protein Docking

Three-finger toxins (3FTX) are a group of peptides that affect multiple receptor types. One group of proteins affected by 3FTX are nicotinic acetylcholine receptors (nAChR). Structural information on how neurotoxins interact with nAChR is limited and is confined to a small group of neurotoxins. Therefore, in silico methods are valuable in understanding the interactions between 3FTX and different nAChR subtypes, but there are no established protocols to model 3FTX–nAChR interactions. We followed a homology modeling and protein docking protocol to address this issue and tested its success on three different systems. First, neurotoxin peptides co-crystallized with acetylcholine binding protein (AChBP) were re-docked to assess whether Rosetta protein–protein docking can reproduce the native poses. Second, experimental data on peptide binding to AChBP was used to test whether the docking protocol can qualitatively distinguish AChBP-binders from non-binders. Finally, we docked eight peptides with known α7 and muscle-type nAChR binding properties to test whether the protocol can explain the differential activities of the peptides at the two receptor subtypes. Overall, the docking protocol predicted the qualitative and some specific aspects of 3FTX binding to nAChR with reasonable success and shed light on unknown aspects of 3FTX binding to different receptor subtypes

Mathematische Verfahren zur Aufklärung der Struktur, Dynamik und biologischen Aktivität von Molekülen unter Verwendung von NMR spektroskopischen und empirischen Parametern

In der vorliegenden Arbeit werden Verfahren der Mathematik und Informatik entwickelt und eingesetzt, um Struktur, Dynamik und biologische Aktivität aus NMR spektroskopischen und empirischen Parametern zu bestimmen. Dolastatin 10 und Epothilon A sind potentielle Wirkstoffe gegen Krebs, da sie durch Wechselwirkung mit Tubulin die Zellteilung unterbinden. Die 3D Struktur beider Wirkstoffe in Lösung und die Struktur von an Tubulin gebundenem Epothilon A wird aus NMR spektroskopischen Parametern bestimmt. Dolastatin 10 liegt in einem konformationellen Gleichgewicht zwischen der cis -- und trans -- Konformation in der ungewöhnlichen Aminosäure DAP vor. Beide Konformationen des flexiblen Pentapeptids können bestimmt werden mit RMSD = 1.423 Å für das cis -- Konformer und RMSD = 1.488 Å für das trans -- Konformer. Während das trans -- Konformer gestreckt vorliegt, faltet das cis -- Konformer am DAP zurück. Epothilone A ist durch einen Makrozyklus weniger flexibel und sowohl die an Tubulin gebundene Struktur (RMSD = 0.537 Å) als auch freie Form (RMSD = 0.497 Å) kann mit geringen RMSD -- Werten bestimmt werden. Die Struktur der freien Form, welche in Lösung hauptsächlich vorliegt, ist mit der Röntgenstruktur weitgehend identisch. In der an Tubulin gebundenen Form wird eine essentielle Umorientierung der Seitenkette beobachtet, die für die Wechselwirkung mit Tubulin entscheidend ist. Dipolare Kopplungen eines Proteins sind geeignet, eine 3D Homologiesuche in der PDB durchzuführen, da die relative Orientierung von Sekundärstrukturelementen und Domänen durch sie beschrieben wird 85 . Die frühe Erkennung 3D homologer Proteinfaltungen eröffnet die Möglichkeit, die Bestimmung von Proteinstrukturen zu beschleunigen. Eine Homolgiesuche unter Nutzung dipolarer Kopplungen ist in der Lage, Proteine oder zumindest Fragmente mit ähnlicher 3D Struktur zu finden, auch wenn die Primärsequenzhomologie gering ist. Darüber hinaus wird eine Transformation für experimentelle dipolare Kopplungen entwickelt, die die indirekte Orientierungsinformation eines Vektors relativ zu einem externen Tensor in den möglichen Bereich für den Projektionswinkel zwischen zwei Vektoren und somit in eine intramolekulare Strukturinformation übersetzt. Diese Einschränkungen können in der Strukturbestimmung von Proteinen mittels Molekulardynamik genutzt werden 92 . Im Gegensatz zu allen existierenden Implementierungen wird die Konvergenz der Rechnung durch die auf diese Weise eingeführten dipolare Kopplungsinformation kaum beeinflusst. Die dipolaren Kopplungen werden trotzdem von den errechneten Strukturen erfüllt. Auch ohne die Nutzung bereits bekannter Protein­ oder Fragmentstrukturen kann so ein erheblicher Teil der NOE -- Information substituiert werden. Die Dynamik des Vektors, der die beiden wechselwirkenden Dipole verbindet, beeinflusst den Messwert der dipolaren Kopplung. Dadurch wird Information über die Dynamik von Molekülen auf der µs­Zeitskala zugänglich, die bisher nur schwer untersucht werden konnte. Die Messung dipolarer Kopplungen für einen Vektor in verschiedenen Orientierungen erlaubt die Analyse seiner Bewegung 89 . Im besonderen ist die Ableitung eines modellfreien Ordnungsparameters 2 S möglich. Weiterhin lassen sich ebenso modellfrei eine mittlere Orientierung des Vektors, axialsymmetrische Anteile und nichtaxialsymmetrische Anteile der Dynamik ableiten und auswerten. Die Anwendung der so entwickelten Protokolle auf experimentelle Daten 90 lässt Proteine deutlich dynamischer erscheinen als auf der Zeitskala der Relaxationsexperimente zu erkennen ist. Der mittlere Ordnungsparameter sinkt von 0.8 auf 0.6. Dies entspricht einer Erhöhung des Öffnungswinkels der Bewegung von ca. 22 ° auf ca. 33°. Die Bewegungen weichen teilweise bis zu 40% und im Mittel 15% von der Axialsymmetrie ab. Neuronale Netze erlauben eine schnelle (ca. 5000 chemische Verschiebungen pro Sekunde) und exakte (mittleren Abweichung von 1.6 ppm) Berechnung der 13 C NMR chemischen Verschiebung 115 . Dabei kombinieren sie die Vorteile bisher bekannter Datenbankabschätzungen (hohe Genauigkeit) und Inkrementverfahren (hohe Geschwindigkeit). Das 13 C NMR Spektrum einer organischen Verbindung stellt eine detaillierte Beschreibung seiner Struktur dar. Resultate des Strukturgenerators COCON können durch den Vergleich des experimentellen mit den berechneten 13 C NMR Spektren auf ca. 1 o/oo der vorgeschlagenen Strukturen eingeschränkt werden, die eine geringe Abweichung zum experimentellen Spektrum haben 122 . Die Kombination mit einer Substrukturanalyse erlaubt weiterhin die Erkennung wahrscheinlicher, geschlossener Ringsysteme und gibt einen Überblick über die Struktur des generierten Konstitutionssubraumes. Genetische Algorithmen können die Struktur organischer Moleküle ausgehend von derer Summenformel auf eine Übereinstimmung mit dem experimentellen 13 C NMR Spektrum optimieren. Die Konstitution von Molekülen wird dafür durch einen Vektor der Bindungszustände zwischen allen Atom -- Atom Paaren beschrieben. Selbige Vektoren sind geeignet, in einem genetischen Algorithmus als genetischer Code von Konstitutionen betrachtet zu werden. Diese Methode erlaubt die automatisierte Bestimmung der Konstitution von Molekülen mit 10 bis 20 Nichtwasserstoffatomen 123 . Symmetrische neuronale Netze können fünf bzw. sieben dimensionale, heterogene Parameterrepräsentationen der 20 proteinogenen Aminosäuren unter Erhalt der wesentlichen Information in den dreidimensionalen Raum projizieren 134 . Die niederdimensionalen Projektionen ermöglichen eine Visualisierung der Beziehungen der Aminosäuren untereinander. Die reduzierten Parameterrepräsentationen sind geeignet, als Eingabe für ein neuronales Netz zu dienen, welches die Sekundärstruktur eines Proteins mit einer Genauigkeit von 66 % im Q 3 -- Wert berechnet. Neuronale Netzte sind aufgrund ihrer flexiblen Struktur besonders geeignet, quantitative Beziehungen zwischen Struktur und Aktivität zu beschreiben, da hier hochgradig nichtlineare, komplexe Zusammenhänge vorliegen. Eine numerische Codierung der über 200 in der Literatur beschriebenen Epothilonderivate erlaubt es, Modelle zur Berechnung der Induktion der Tubulin Polymerisation (R = 0.73) und der Inhibierung des Krebszellenwachstums (R = 0.94) zu erstellen 136 . Die trainierten neuronalen Netze können in einer Sensitivitätsanalyse genutzt werden, um die Bindungsstellen des Moleküls zu identifizieren. Aus der Berechnung der Aktivität für alle Moleküle des durch die Parameter definierten Strukturraums ergeben sich Vorschläge für Epothilonderivate, die bis zu 1 000 mal aktiver als die bisher synthetisierten sein könnten

A correspondence between solution-state dynamics of an individual protein and the sequence and conformational diversity of its family.

Conformational ensembles are increasingly recognized as a useful representation to describe fundamental relationships between protein structure, dynamics and function. Here we present an ensemble of ubiquitin in solution that is created by sampling conformational space without experimental information using "Backrub" motions inspired by alternative conformations observed in sub-Angstrom resolution crystal structures. Backrub-generated structures are then selected to produce an ensemble that optimizes agreement with nuclear magnetic resonance (NMR) Residual Dipolar Couplings (RDCs). Using this ensemble, we probe two proposed relationships between properties of protein ensembles: (i) a link between native-state dynamics and the conformational heterogeneity observed in crystal structures, and (ii) a relation between dynamics of an individual protein and the conformational variability explored by its natural family. We show that the Backrub motional mechanism can simultaneously explore protein native-state dynamics measured by RDCs, encompass the conformational variability present in ubiquitin complex structures and facilitate sampling of conformational and sequence variability matching those occurring in the ubiquitin protein family. Our results thus support an overall relation between protein dynamics and conformational changes enabling sequence changes in evolution. More practically, the presented method can be applied to improve protein design predictions by accounting for intrinsic native-state dynamics

A physical model for PDZ-domain/peptide interactions

The PDZ domain is an interaction motif that recognizes and binds the C-terminal peptides of target proteins. PDZ domains are ubiquitous in nature and help assemble multiprotein complexes that control cellular organization and signaling cascades. We present an optimized energy function to predict the binding free energy (ΔΔG) of PDZ domain/peptide interactions computationally. Geometry-optimized models of PDZ domain/peptide interfaces were built using Rosetta, and protein and peptide side chain and backbone degrees of freedom are minimized simultaneously. Using leave-one-out cross-validation, Rosetta’s energy function is adjusted to reproduce experimentally determined ΔΔG values with a correlation coefficient of 0.66 and a standard deviation of 0.79 kcal mol−1. The energy function places an increased weight on hydrogen bonding interactions when compared to a previously developed method to analyze protein/protein interactions. Binding free enthalpies (ΔΔH) and entropies (ΔS) are predicted with reduced accuracies of R = 0.60 and R = 0.17, respectively. The computational method improves prediction of PDZ domain specificity from sequence and allows design of novel PDZ domain/peptide interactions

Practically Useful: What the Rosetta Protein Modeling Suite Can Do for You

The objective of this review is to enable researchers to use the software package ROSETTA for biochemical and biomedicinal studies. We provide a brief review of the six most frequent research problems tackled with ROSETTA. For each of these six tasks, we provide a tutorial that illustrates a basic ROSETTA protocol. The ROSETTA method was originally developed for de novo protein structure prediction and is regularly one of the best performers in the community-wide biennial Critical Assessment of Structure Prediction. Predictions for protein domains with fewer than 125 amino acids regularly have a backbone root-mean-square deviation of better than 5.0 A ˚. More impressively, there are several cases in which ROSETTA has been used to predict structures with atomic level accuracy better than 2.5 A ˚. In addition to de novo structure prediction, ROSETTA also has methods for molecular docking, homology modeling, determining protein structures from sparse experimental NMR or EPR data, and protein design. ROSETTA has been used to accurately design a novel protein structure, predict the structure of protein-protein complexes, design altered specificity protein-protein and protein-DNA interactions, and stabilize proteins and protein complexes. Most recently, ROSETTA has been used to solve the X-ray crystallographic phase problem. ROSETTA is a unified software package for protein structure prediction and functional design. It has been used to predic