通过动力学热点残基分析识别异源二聚体结合支架
生物大分子
2016-09-22 v1 统计力学
摘要
蛋白质间的物理相互作用通常难以解析。本文旨在提出一种算法，利用高斯网络模型(GNM)识别相互作用异源二聚体蛋白质链的结合斑点和支撑结构支架。该识别基于动力学热点残基的(自)可调识别，即对通过 GNM 提取的每条链最快模式加权和贡献最高的残基，及其与可能结合支架的联系。该算法利用预测和目标残基(接触和第一层残基)预期数量的比率，来调整 GNM 加权和计算中使用的模式数量。该方法应用于形成异源二聚体的链时产生了非常好的结果，特别是对于具有高链长比的二聚体。将该方案识别近天然诱饵构象的能力与 Lu 和 Skolnick 的统计势在 Sternberg 和 Vakser 诱饵二聚体集上的能力进行了比较。统计势产生了更好的总体结果，但在许多情况下，其预测能力与可调 GNM 方法相当，甚至更差。本文提出的结果表明，在异源二聚体中，至少有一条配对链的结合支架由不可移动的动力学热点残基决定。在许多情况下，相互作用的链(尤其是当大小明显不同时)要么表现为刚性的锁钥模型，要么表现出相反的动力学行为。一条链的结合表面是刚性和稳定的，而其伙伴的相互作用支架则更具柔性和适应性。作者注：本文描述的方法最初于 2013 年作为草稿给出 [1]。下一篇手稿将描述被本方法错误表征的蛋白质二聚体的行为。
引用
@article{arxiv.1609.06556,
title = {Heterodimer binding scaffolds recognition via the analysis of kinetically hot residues},
author = {Ognjen Perišić},
journal= {arXiv preprint arXiv:1609.06556},
year = {2016}
}
备注
arXiv admin note: text overlap with arXiv:1312.7376