Структура и функционирование белков. Применение методов биоинформатики - Джон Ригден 2014

Предсказание функции белка по свойствам его поверхности
Белок-белковый интерфейс
Предсказание расположения интерфейса

Как уже упоминалось ранее, необлигатные интерфейсы белков не имеют однозначной характеристики, поэтому использование одного свойства для поиска интерфейса белка чаще всего оказывается неудачным. Комбинирование многочисленных свойств, ни одно из которых независимо от других не указывает на активный центр, может достаточно точно предсказать интерфейс белка. Некоторые методы строят свои предсказания на выборе наиболее похожей на интерфейс области поверхности среди круглых областей, покрывающих всю поверхность белка. Для каждой такой области рассчитывают ряд характеристик, которые сравнивают с типичными характеристиками, наблюдаемыми в известных интерфейсах.

В простейшем алгоритме, реализованном в виде программы Sharp2 (Murakami and Jones 2006), используется одна формула, объединяющая шесть свойств (Jones and Thornton 1997). Этими свойствами являются: (1) гидрофобность, измеренная с помощью экспериментально полученных величин, (2) сольватация, измеренная с использованием аналогичных значений, (3) мера вероятности нахождения каждого остатка на интерфейсе, (4) плоскостность участка, (5) неровность участка и (6) площадь ПДР участка. Применение этого алгоритма оказалось успешным для примерно 65% тестируемых комплексов. Качество предсказания может быть улучшено благодаря использованию различных методов машинного обучения (процедур, которые могут выявить взаимосвязи между свойствами). В программе PPI-Pred (Bradford and Westhead 2005) реализован очень похожий метод, применяющий машинное обучение для тех же свойств, которые описаны в программе Sharp2 (Рис.7.7). В других методах используются иные параметры остатков - так, например, успешное применение нашли гидрофобность, атомная энергия сольватации, доступность поверхности остатка и его консервативность (Bordner and Abagyan 2005).

Рис. 7.7. Предсказание интерфейса с использованием программы PPI-Pred. Показаны предсказанные активные центры на поверхности ферредоксинредуктазы (PDB кoд 1EWY, цепь А). Метка А указывает на активный центр, находящийся наверху списка ранжированных участков, который достаточно точно соответствует настоящему активному центру ферредоксина, В и С - участки, стоящие в списке на втором и третьем местах, соответственно, и покрывающие другие области поверхности белка

Таблица 7.1. Интернет-ресурсы и сервисные программы, имеющие отношение к функции предсказания на основе анализа поверхностей белков.

В другом методе, реализованном в программе ProMate (Neuvirth et al. 2004), схожий успех достигнут при использовании гидрофобности, распределения атомов, предпочтений с точки зрения свойств химических групп и соседних остатков, консервативности остатков, типа вторичной структуры, удаленности остатков в последовательности, длины петель и локализации кристаллографической воды. Некоторые другие аналогичные методы также представлены в Таблице 7.1. Кроме того, было сделано сравнение производительности этих методов (Zhou and Qin 2007).