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

Предсказание структуры мембранных белков
Введение

Тимоти Ньюджент, Дэвид Т. Джонс

В клетке трансмембранные (ТМ) белки выполняют множество крайне важных функций и составляют значительную часть протеома. Согласно имеющимся оценкам, до 30% всех человеческих генов могут кодировать а-спиральные TM-белки. Однако лишь для небольшого числа ТМ-белков известны структуры с высоким разрешением. В связи с этим возрастает значение методов исследования, которые позволяют извлечь максимум информации о структуре белка из имеющейся аминокислотной последовательности. Настоящая глава посвящена описанию современных методов предсказания топологии и структуры, основанных на анализе последовательностей и структур мембранных белков. Особое внимание уделено имеющимся в этой области “подводным камням”, а также сложностям, которые еще только предстоит решить.

Трансмембранные (ТМ) белки принимают участие во многих важных биологических процессах, таких как клеточная передача сигналов, транспорт тех молекул, которые не проникают через мембраны самостоятельно, межклеточные взаимодействия, клеточное узнавание и клеточная адгезия. Многие трансмембранные белки также являются важными лекарственными мишенями. По имеющимся оценкам, более половины всех представленных сегодня на рынке лекарственных средств имеют своей мишенью трансмембранные белки (Klabunde and Hesler 2002). Однако поскольку получение кристаллических структур высокого качества сопряжено с рядом технических сложностей, этот класс белков крайне скудно представлен в структурных базах данных, составляя лишь 1% известных структур в базе данных PDB (White 2004). Трансмембранные белки имеют важное биологическое и фармакологическое значение. Изучить структуру и топологию трансмембранных белков - общее количество ТМ спиралей, их границы и ориентацию относительно мембраны - важно для анализа функций белков и определения направления дальнейшей экспериментальной работы. В отсутствие данных о структуре современные стратегии био информатики сводятся к методам предсказания на основе анализа последовательностей.

Timothy Nugent and David T Jones**

Bioinformatics Group, Department of Computer Science,

University College, London, WC1E 6BT, UK

*e-mail:[email protected]