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단백질-단백질 상호 작용(PPI)에서 다중특이적 결합 부위의 아미노산 선호도를 추정하기 위한 염기서열 다양화에 기반한 방법론을 설명합니다. 이 전략에서는 수천 개의 잠재적인 펩타이드 리간드가 생성되고 실리코로 스크리닝되어 사용 가능한 실험 방법의 일부 한계를 극복합니다.
많은 단백질-단백질 상호 작용은 짧은 단백질 세그먼트를 펩타이드 결합 도메인에 결합하는 것을 포함합니다. 일반적으로 이러한 상호 작용은 가변 보존을 가진 선형 모티프의 인식을 필요로 합니다. 동일한 리간드에서 고도로 보존된 영역과 더 가변적인 영역의 조합은 종종 효소와 세포 신호 단백질의 공통 특성인 결합의 다중 특이성에 기여합니다. 펩타이드 결합 도메인의 아미노산 선호도 특성 분석은 단백질-단백질 상호 작용(PPI)의 매개체 설계에 중요합니다. 계산 방법은 종종 비용이 많이 들고 번거로운 실험 기술에 대한 효율적인 대안으로, 나중에 다운스트림 실험에서 검증할 수 있는 잠재적 매개체를 설계할 수 있습니다. 여기에서는 Rosetta 분자 모델링 패키지의 Pepspec 애플리케이션을 사용하여 펩타이드 결합 도메인의 아미노산 선호도를 예측하는 방법론을 설명했습니다. 이 방법론은 수용체 단백질의 구조와 펩타이드 리간드의 특성이 모두 알려져 있거나 추론될 수 있는 경우에 유용합니다. 이 방법론은 리간드에서 잘 특성화된 앵커로 시작하며, 이는 아미노산 잔기를 무작위로 추가하여 확장됩니다. 이러한 방식으로 생성된 펩타이드의 결합 친화도는 그런 다음 가장 잘 예측된 결합 점수를 가진 펩타이드를 선택하기 위해 유연한 백본 펩타이드 도킹에 의해 평가됩니다. 그런 다음 이러한 펩타이드를 사용하여 아미노산 선호도를 계산하고 추가 연구에 사용할 수 있는 위치-중량 매트릭스(PWM)를 선택적으로 계산합니다. 이 방법론의 적용을 설명하기 위해 우리는 이전에 다중 특이적인 것으로 알려졌지만 pLxIS라는 짧은 보존 모티프에 의해 전 세계적으로 안내되는 인간 인터페론 조절 인자 5(IRF5)의 하위 단위 간의 상호 작용을 사용했습니다. 추정된 아미노산 선호도는 IRF5 결합 표면에 대한 이전 지식과 일치했습니다. 인산화 가능한 세린 잔기가 차지하는 위치는 아스파르테이트와 글루타메이트의 빈도가 높았는데, 이는 음전하를 띤 측쇄가 포스포세린과 유사하기 때문일 수 있습니다.
두 단백질 간의 상호 작용은 종종 단백질-펩타이드 계면과 유사한 펩타이드 결합 도메인에 아미노산의 짧은 세그먼트를 결합하는 것을 포함합니다. 이러한 단백질-단백질 상호작용(PPI)에 관여하는 수용체 단백질은 종종 겹치지만 발산하는 리간드 서열의 특정 세트를 인식할 수 있는 능력을 가지고 있으며, 이러한 특성은 다중특이성(multispecificity) 1,2로 알려져 있습니다. 다중특이성 인식은 많은 세포 단백질의 특징이지만, 효소 및 세포 신호 단백질에서 특히 두드러집니다3. 다중특이적 결합 부위와 상호 작용하는 단백질은 종종 서열 4,5,6에서 더 많이 보존된 영역과 덜 보존된 영역의 조합을 가지고 있습니다. 이 시나리오에서는 더 보존된 서열 모티프가 엄격한 분자 상호 작용에 관여합니다. 반대로, 더 많은 가변 염기서열은 수용체 결합 부위의 어떻게든 허용적인 표면과 상호 작용합니다. 일반적으로, 덜 보존되었지만 여전히....
1. 단백질-펩타이드 계면의 초기 준비
이 기사에서는 인간 인터페론 조절 인자(human interferon regulatory factor)로 알려진 전사 인자군(transcription factor) 계열의 구성원인 IRF5의 결합 표면의 아미노산 선호도를 예측하는 프로토콜에 대해 설명했습니다. 이 단백질은 선천성 면역 및 적응 면역 반응을 조절하며 여러 면역 세포의 분화 및 활성화에 참여합니다. IRF subunit은 매우 가소성 및 다중 특이적 결합 표면을 가지며 .......
본 논문에서는 in silico 염기서열 다양화를 기반으로 잠재적으로 다중특이적 결합 부위의 아미노산 선호도를 추정하는 프로토콜에 대해 설명합니다. 단백질-펩타이드 계면 14,25,26의 아미노산 선호도를 추정하기 위해 개발된 계산 도구는 거의 없다. 이러한 도구는 예측 특성을 가지고 있지만 예측을 수?.......
저자는 공개할 것이 없습니다.
Sistema Nacional de Investigación(SNI)(보조금 번호 SNI-043-2023 및 SNI-170-2021), Secretaría Nacional de Ciencia, Tecnología e Innovación (SENACYT) 및 Instituto para la Formación y Aprovechamiento de Recursos Humanos(IFARHU)의 재정 지원에 감사드립니다. 저자들은 원고를 주의 깊게 검토해 준 Miguel Rodríguez 박사에게 감사의 뜻을 전합니다.
....Name | Company | Catalog Number | Comments |
BUDE Alanine Scan Server | University of Edinburgh | https://pragmaticproteindesign.bio.ed.ac.uk/balas/ | doi: 10.1021/acschembio.9b00560 |
Rosetta Modeling Software | Rosetta Commons | https://www.rosettacommons.org/software | doi: 10.1002/prot.22851 |
UCSF Chimera | University of California San Francisco | https://www.cgl.ucsf.edu/chimera/ | doi: 10.1002/jcc.20084 |
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